У меня есть ряд двоичных данных (значения W и L, которые являются результатами торговли торговой платформы), и мне нужно иметь возможность предсказать следующее значение (будь то W или L) на основе прошлых моделей. Что было бы лучшим способом сделать это в Matlab или Python.
Я уже пробовал базовый алгоритм сопоставления с образцом, разработанный мной самостоятельно. Что я делаю, так это получаю входную последовательность из 5 результатов и сопоставляю ее со всеми прошлыми данными, чтобы получить вероятность 6-го результата. Однако точность этого метода близка к 30%, что не соответствует моему прогнозу. Это очень простой метод, я уверен, что должны быть другие методы машинного обучения, которые давали бы более точные результаты.
В основном мне нужно, чтобы у меня была последовательность прошлых данных [W, L, W, W, L, W ...... до 4300 точек], как это. И моя система генерирует новые потоки данных, подобные этому [W, L, L, W...]. Мне нужно предсказать значение следующих данных, сопоставив шаблоны моего текущего потока данных с прошлыми 4300 точками данных.
