Применение методов классификации к изучению временных рядов может дать ответ на крайние важный вопрос, которым задается трейдер, глядя на текущие графики: What the hell is going on now?
До всяких нейросетей неплохие результаты могут дать традиционные методы классификации.
Заметное улучшение результатов могут дать гибридные методы. Если нейросеть кормить не сырыми данными, а коэффициентами дискретного преобразования Фурье (лучше и тем, и тем), ей может стать гораздо легче сориентироваться в происходящем. По той причине, что в спектре присутствуют паттерны разных масштабов, в отличие, например, от фиксированного размера свертки.
Два главных недостатка нейросетей по отношению к традиционным методам — высокая сложность вычислений (потребность в больших ресурсах) и крайне низкая интерпретируемость. Результат может быть очень хорошим, но объяснить его нельзя. Что ж, в прикладных задачах хороший результат важнее интерпретируемости.
Источник: VK.com