В этой статье мы применим относительно сложный нейросетевой алгоритм PatchTST, реализованный в 2023 году, для прогнозирования ценовых движений на ближайшие 24 часа. Воспользуемся официальным репозиторием, внесем небольшие изменения, обучим модель для EURUSD и применим ее для формирования будущих прогнозов на языке Python или MQL5.
В статье описывается простая стратегия нормализации рыночных данных с использованием дневного диапазона и обучения нейронной сети для улучшения рыночных прогнозов. Разработанные модели могут использоваться совместно с существующими системами технического анализа или отдельно для прогнозирования общего направления рынка. Структура, изложенная в этой статье, может быть дополнительно усовершенствована техническим аналитиком для разработки моделей, подходящих как для ручных, так и для автоматизированных торговых стратегий.