Нейросети и прогнозирование Решил я исследовать рынок подробнее, когда обнаружил паттерны поведения графиков. Фрактальные последовательности и всё в этом духе. Протестировал ~50 различных вариантов совмещённых индикаторов и оценил их на старых данных. Они показали доходность ~70% Но тест с помощью ботов в течении 1 недели сработал в ноль. И этот вариант я отбросил. Плюсы бота - это отсутсвие психологического фактора и свободное время. Минусы - нельзя учесть все факторы в различных временных интервалах, точнее это очень трудоемкая задача. Далее напрашивался вывод о том, что если я могу визуально определять фрактальные последовательности, то машина должна справиться с этим не хуже. Так я перешёл к тесту нейросетей. Я использовал стандартные LSTM RNN модели для построения. И на старых данных они показывали Хорошие результаты. Но при прогнозе в будущее их результаты могли решительно отличаться в плоть до обратных в зависимом от кол-ва нейронов и циклов обучения, а так же модели зацикливались при долгосрочном прогнозировании. В своём исследовании я наткнулся на нейросеть фейсбука, вернее сказать, это это гибрид математических моделей и обучения. Сам ФБ использует это решение для прогнозирования бизнес-показателей. И результаты, которые она выдаём оказались наиболее реалистичными и пригодными для использования. Здесь я прикладываю два прогноза на основе этой сети для BTC и ETH. И на основании этого прогноза ожидаю продолжения роста рынка криптовалют и смежных с ними отраслей. Чтобы вы не тратили своё время на подобные тесты я выложил результаты прогнозов на странице: https://predict.tor.energy наслаждайтесь. Всем прибыльных сделок) #coinbase