Molformer представляет инновационный подход к анализу сложных рыночных данных, вдохновленный методами обработки молекулярных графов. Он использует гетерогенные графы и анализ мотивов, чтобы повысить точность прогнозирования рыночных трендов. Такой подход поддерживает многоуровневую структуру данных, что позволяет выделять более глубокие взаимосвязи, недоступные традиционным моделям. Важным элементом является комбинирование данных на уровне атомов и мотивов с использованием Self-Attention и алгоритма Farthest Point Sampling для создания молекулярных представлений. В статье также представлен практический пример реализации Molformer средствами MQL5 для применения в финансовых рынках.
Читать далее...
Читать далее...