MQL5 Алготрейдинг

Обсуждение многомерных временных рядов в контексте глубокого обучения показало значимость архитектур Transformer. Эти модели полезны в различных областях, требующих прогнозирования и анализа, где качество предсказаний является ключевым. Объединяя преимущества больших предварительно обученных моделей и линейных вариаций, можно добиться значительных улучшений. PSformer, новая модель, использует внимание к сегментам и блок совместного использования параметров для оптимизации параметров. Это позволяет уменьшить переобучение и повысить эффективность вычислений. Передовые конструкции, такие как метод RevIN и современные подходы к оптимизации, способствуют надежности и точности решений в долгосрочном прогнозировании временных рядов.



Читать далее...