Discusión sobre el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 73): AutoBots para predecir la evolución de los precios"

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Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 73): AutoBots para predecir la evolución de los precios:

Seguimos hablando de algoritmos para entrenar modelos de predicción de trayectorias. En este artículo nos familiarizaremos con un método llamado "AutoBots".

Predecir eficazmente el movimiento de los pares de divisas es un aspecto clave de la gestión segura de las operaciones. En este contexto, se presta especial atención al desarrollo de modelos eficientes que puedan aproximar con precisión la distribución conjunta de la información contextual y temporal necesaria para tomar decisiones comerciales. Como posible solución a tales tareas, vamos a discutir un nuevo método llamado "Latent Variable Sequential Set Transformers" (AutoBots) presentado en el artículo "Latent Variable Sequential Set Transformers For Joint Multi-Agent Motion Prediction". El método propuesto se basa en la arquitectura codificador-decodificador. Se desarrolló para resolver problemas de control seguro de sistemas robóticos. Permite generar secuencias de trayectorias para múltiples agentes coherentes con la escena. Los AutoBots pueden predecir la trayectoria de un ego-agente o la distribución de las trayectorias futuras de todos los agentes de la escena. En nuestro caso, intentaremos aplicar el modelo propuesto para generar secuencias de movimientos de precios de pares de divisas coherentes con la dinámica del mercado.

Autor: Dmitriy Gizlyk