В статье обсуждаются методы построения моделей временных рядов с использованием MSFformer, включая CSCM и Skip-PAM. CSCM строит дерево признаков, а Skip-PAM использует многоуровневую внимательность для извлечения информации. Для обучения моделей в MetaTrader 5 определена архитектура Энкодера состояния, поддерживающая непрерывность и точность временных рядов. Пакетная нормализация данных и последовательные модификации слоев обеспечивают их готовность для дальнейшего анализа. Дополнительно представлены модели Актера и Критика, способствующие принятию торговых решений. Обучение проводится через специально созданные программы, позволяющие оптимизировать модель для развития прибыльной стратегии.
Читать далее...
Читать далее...