Estoy tratando de construir un sistema de aprendizaje automático para la predicción de precios financieros. Estoy utilizando un MLP de 3 capas (una red profunda) con 3 salidas (comprar, mantener, vender).
Estoy utilizando diferentes características como el precio y el volumen. Para tener en cuenta el comportamiento pasado, concateno los datos de precio y volumen en un vector. La primera parte del vector es la tasa de retorno de los últimos N, la segunda parte es el volumen de las últimas N transacciones.
El resultado es un vector de entrada grande (>50). Me pregunto si los malos resultados que obtengo están relacionados con la selección actual del vector de entrada.
¿Alguna ayuda al respecto?
Gracias. Guy
