STNN предлагает современный подход к прогнозированию временных рядов с помощью моделирования взаимосвязей многомерных данных. Метод использует уравнение преобразования STI и архитектуру Transformer для преобразования пространственной информации в временную эволюцию целевой переменной. Это эффективно решает проблему краткосрочных данных. Авторы внедрили механизмы непрерывного внимания для улучшения точности, объединив пространственную и временную структуры Self-Attention. Важность этого решения заключается в его способности реконструировать фазовое пространство, улучшая краткосрочные прогнозы. Метод STNN показывает потенциал интеграции в MQL5 для торговых стратегий, предлагая уникальные преимущества в алгоритмическом трейдинге.
Читать далее...
Читать далее...