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Sobre o Sistema: Este código implementa um modelo híbrido de deep learning inspirado em Transformers com mecanismos de atenção, normalização em camadas e conexões residuais. A simulação Monte Carlo executa 5000 iterações para gerar previsões probabilísticas robustas. O modelo foi otimizado para rodar em máquinas com 16GB de RAM, utilizando batch size de 32 e early stopping para evitar overfitting. As 50 features criadas incluem análises estatísticas, distribuição de paridade, gaps, sequências, quadrantes e somas de quadrados.