Добрый день,Роман!
1) Ранее я уже рассказывал, что на входе 3000 свечей с таймом 5 минут и функциональные преобразования от них.
Из этого набора формируются первичные признаки . Этих признаков около 100. Т е в этой куче есть и текущие значения и предыдущие
История сделок (3000 свечей) нужна для формирования этих признаков и далее структуры нейронов(решающих правил)
2)ТВС(таблица всех сделок) не используется, но не потому, что нет смысла, а потому, что пока нет технической возможности.

У робота Петя история 4 года,
а у Нового робота история 3000 свечей,
но у него нейронный слой создан на основе результатов, полученных на предшествующих роботах.
Т е Новый робот обучается не с «нуля», а с некоторого начального состояния.
Но так как он не обучался на всей истории, то он менее устойчивый, чем его предшественники.
~~~~~~~~~~~~~~~
И еще, следует учесть, что 3000 свечей — это скользящее окно, которое робот видит в текущий момент, но в процессе своей жизни он видит всю историю своей жизни, но проверить свое умение предсказывать может лишь на истории 3000 свечей.

экселем не пользуюсь.
По-разному, автоматизировать тоже можно.

Примерно так.
Но следует заметить следующее.
Есть два режима: Обучение и работа в реальном времени.
В процессе обучения мы делаем тесты и формируем нейронную сеть.
В режиме работы сеть используется как есть.
Поэтому обучить мы можем на большой истории ,
но в реальной работе может быть недостаточно полученной информации для того,
чтобы активировалась вся сеть.
В результате решение будет другим.
Т е в этом случае у робота получается амнезия памяти.
В этом проблема этих 3000 свечей.
Кроме того, новые данные могут приводить к необходимости полного переобучения робота,
что также невозможно сделать, так как недоступна вся история.
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
и еще…
В ходе своих исследований я строю различные варианты роботов и использую различные подходы в их обучении.
Поэтому, когда Вы задаете вопрос ,например, «сколько признаков?»,
то ответить на него точно я не могу, так как в разных реализациях различные результаты.
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
На сайте я привожу лишь некоторые,
когда есть время и желание что-то рассказать «по секрету Всему Свету».

Ответ на этот вопрос есть в любой книжке по оптимизации а также в любой программе тех анализа.
Т е, если сказать в общем, то ищем максимум(минимум) некоторой функции.
Но в этом месте, как мне думается, мне удалось найти некоторый критерий и технологию, при которой,
чем дольше робот учится, тем он становится умнее.
Т е реализуется принцип «Чем история больше, тем робот умнее.»
Подобный подход позволяет практически отказаться от учителя.
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Т е теоретически, если история большая,
то робот может обучиться самостоятельно
и, по мере игры на бирже, будет учитывать собственные ошибки.
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Но технически получается достаточно сложная задача программирования
и обучение надо реализовывать на многоядерном компьютере (ядер 100 подойдет) иначе процесс идет очень медленно и долго.
Когда первый вариант сделал и посчитал,
то получилось что для данного процесса на истории в 4 года надо 125 лет работы моего компьютера.
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Можно сказать,что «знает».
Мы учим ее(сеть) на истории, т е именно там, где были эти развороты,
а решение она принимает в настоящем, когда разворотов еще нет.
Собственно, это и есть прогноз или предсказание.