Список проголосовавших за комментарий "vlad1024, <blockquote>из этого набора факторов любыми другими методами большего не выжать</blockquote>а нужно ли?<br/> <br/> Из очевидного можно попробовать сразу на часовики подняться. И сделок станет меньше за год и процедуры обучения будут длиться ощутимо быстрее. Более сложный способ — добавить грубые параметры в обучение — некие пороговые значения, которые будут заставлять систему пропускать часть сигналов.<br/> <br/> Переобучение зависит объема данных лишь частично. На самом деле можно легко добиться переобучения и в случае, когда кол-во обучаемых примеров превосходит кол-во выбранных факторов скажем в 10 тысяч раз. Всё дело в том, насколько обучение осмысленно. Нельзя обучиться всему из ничего… Когда мы обучаем ребетенка чему-то мы ведь ему не всякий мусор подсовываем в качестве учебного материала. Тут такая же история… Подавая на вход обучающейся системе всякие RSI и MA, на самом деле мы подаем ту же самую исходную ценовую информацию. В этом два «жирных» минуса:<br/> 1. Мы дублируем исходную информацию, ибо все эти машки, емашки и пр и пр — суть простые линейные преобразование исходного ряда по типу первой производной.<br/> 2. (следствие из первого) Мы подаем на вход практически случайный набор данных… ибо ценовые последовательности весьма близки к случайным, хотя таковым не являются.<br/> Поэтому неудивительно, что обучающаяся система либо тупо запоминает то, что от неё требуется на обучающей выборке, а потом уже как получится что-то выдает на тестовой. Либо же результатом обучения становятся некие средние прогнозы — средняя температура по больнице. И то и другое не очень полезно практически, хотя для понимания многих нюансов ваши исследования весьма полезны!"