Colocar em termos reais, as 10.000 decisões de não compra (negativas)
não são tão importantes quanto as 50 decisões de compra (positivas) se todas as 50 tiverem saídas lucrativas (verdadeiros positivos).Este conjunto de dados encapsula 5 anos de dados de ações do S&P 500,
segmentado em intervalos de 30 dias de negociação cada.Cada linha no conjunto de dados representa um
segmento específico, fornecendo um instantâneo dos dados de estoque disponíveis em um
Dia de negociação particular.Os dados em cada segmento
foi normalizado usando um método em que os valores são divididos pelo mais
Ponto de dados recente dentro do segmento.Os valores de p são escolhidos como a medida porque uma baixa recompensa de valor p para alta precisão e um grande
quantidade de verdadeiros positivos, conotendo um modelo mais robusto.
Fonte: https://github.com/D-dot-AT/Stock-Prediction-Neural-Network-and-Machine-Learning-Examples
