LSTM: red neuronal recurrente con memoria a largo plazo. Captura les dépendances temporelles dans les séries de prix.
LSTM (Long Short-Term Memory) est un réseau de neurones récurrent spécialement conçu pour capturer les dépendances temporelles dans les séries temporelles. Contrairement à XGBoost, LSTM comprend l'ordre et le contexte temporel des données, ce qui est crucial pour les séries de prix.
Séquences de 60 prix en entrée. Le réseau LSTM apprend les patterns temporels. Sortie: prédiction du prix à T+1. Trading basé sur la direction prédite.
Prédiction de direction via LSTM. Score de confiance du réseau. Comparaison avec la prédiction précédente pour détecter les retournements.
Moderado
Capture les dépendances temporelles à long terme. Comprend le contexte séquentiel. Bon pour les patterns récurrents.
Lent à entraîner. Risque de vanishing gradient. Peut mémoriser le bruit au lieu des patterns.
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