Скуфыч, 

1. Да действительно мы теряем часть информации на этом, по этому нужно учитывать это в разработке так что бы по возможности снизить это влияние, например отдав приоритет сохранению более важным данным и позволив размыться менее важным, хотя, конечно, расстановка приоритетов — это достаточно сложная задача, что бы сделать это объективно нужно опираться на крепкую логику

2. Да, алгоритм будет запаздывать, на самом деле это неизбежная болезнь учитывая что предполагается работать на собранной с истории статистике, которая стоит на месте и не меняется каждую секунду, в данном случае надежда возлагается на то что прогностическая сила модели будет покрывать этот недостаток

3. на самом деле дискретизацию можно сделать более подробной и менее подробной, допускается некоторая вариативность. У нейронок есть свои болезни, обучение любой нейронки это подбор числовых весов, в каком то смысле это напоминает подгонку оптимизационных параметров у робота, для того что бы он на определенном участке торговал хорошо. Паттерны же работают на оборот, поиск на истории формаций, которые имели статистический перевес. Не подгонка под историю, а вычисление на основе рыночной истории, идея процесса другая