Представлен алгоритм разметки данных для обучения классификатора, способного определять уровни поддержки и сопротивления на данных финансовых рынков. На основе данных, полученных с помощью этого алгоритма, была обучена модель CNN-LSTM-MLP, включающая блок каузальных сверток, LSTM и полносвязные слои. Эксперимент с простой торговой стратегией продемонстрировал практическую применимость модели, сопровождавшуюся повышением доходности на 10% в сравнении с базовой стратегией, где модель не была использована.
3 Visitors
3 Hits
0 Downloads
