Shashank Rai / プロファイル
Shashank Rai
パブリッシュされた記事Using PatchTST Machine Learning Algorithm for Predicting Next 24 Hours of Price Action
![Using PatchTST Machine Learning Algorithm for Predicting Next 24 Hours of Price Action](https://c.mql5.com/2/83/Using_PatchTST_Machine_Learning_Algorithm_for_Predicting_Next_24_Hours_of_Price_Action__LOGO.png)
In this article, we apply a relatively complex neural network algorithm released in 2023 called PatchTST for predicting the price action for the next 24 hours. We will use the official repository, make slight modifications, train a model for EURUSD, and apply it to making future predictions both in Python and MQL5.
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![erwingroot erwingroot](https://c.mql5.com/avatar/avatar_na2_micro.png)
erwingroot
2024.07.30
Really Great work, Shashank. much appreciated
Shashank Rai
パブリッシュされた記事LSTMニューラルネットワークを用いた時系列予測の作成:価格の正規化と時間のトークン化
![LSTMニューラルネットワークを用いた時系列予測の作成:価格の正規化と時間のトークン化](https://c.mql5.com/2/82/Creating_Time_Series_Predictions_using_LSTM_Neural_Networks___LOGO.png)
この記事では、日次レンジを使用して市場データを正規化し、市場予測を強化するためにニューラルネットワークを訓練する簡単な戦略を概説します。開発されたモデルは、既存のテクニカル分析の枠組みと組み合わせて、あるいは単独で、市場全体の方向性を予測するのに役立てることができます。この記事で概説した枠組みは、テクニカルアナリストであれば、手動と自動売買の両方の戦略に適したモデルを開発するために、さらに改良を加えることができます。
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