Transformer модели за прогнозиране на цените: Отвъд LSTM

Резюме: Години наред мрежите с дългосрочна краткосрочна памет (LSTM) бяха златният стандарт за прогнозиране на времеви редове. Но те имаха недостатък: забравяха данни отпреди 100 стъпки. Влиза Transformer. Първоначално създаден за език (ChatGPT), оказва се, че механизма "Self-Attention" е перфектен за разбиране на пазарните цикли.

---

1. Въведение: Attention is All You Need (За Алфа)

Пазарите са език.

• Думи = Ценови тикове.
• Изречения = Дневни свещи.
• Параграфи = Пазарни цикли.

LSTM четат този език дума по дума, забравяйки началото на изречението до момента, в който стигнат до края. Трансформърите четат цялата история наведнъж, което им позволява да забележат корелации между срива от 2026 г. и срива от 2020 г. незабавно.

2. Основен анализ: Механизмът на вниманието

2.1 Как работи

Механизмът "Self-Attention" (Самовнимание) приписва тежест на всяка минала свещ.

• Сценарий: Биткойн пада с 5%.
• LSTM: Гледа само последните 10 свещи.
• Transformer: "Този спад изглежда точно като Ликвидационната каскада от май 2021 г. Ще припиша голяма тежест на тези събития."

2.2 Времеви фузионни трансформатори (TFT)

Архитектурата TFT на Google е статуквото за 2026 г. Тя комбинира:

1. Статични ковариати: Метаданни, които не се променят (напр. "Това е AI монета").
2. Известни бъдещи входове: Дати на срещи на FOMC или Halvings.
3. Наблюдавани входове: Цена и обем.

Това позволява на модела да предсказва не само какво ще се случи, но и защо (Интерпретируемост).

3. Техническа реализация: PyTorch Forecasting

Използваме библиотеката pytorch-forecasting.

# 2026 Temporal Fusion Transformer Setup
from pytorch_forecasting import TemporalFusionTransformer, TimeSeriesDataSet

# Define the Dataset
training = TimeSeriesDataSet(
    data,
    time_idx="time_idx",
    target="price",
    group_ids=["symbol"],
    min_encoder_length=24,  # Look back 24 hours
    max_encoder_length=168, # Look back 7 days
    min_prediction_length=1,
    max_prediction_length=24, # Predict next 24 hours
    static_categoricals=["symbol"],
    time_varying_known_reals=["hour_of_day", "day_of_week"],
    time_varying_unknown_reals=["price", "volume"],
)

# Initialize TFT
tft = TemporalFusionTransformer.from_dataset(
    training,
    learning_rate=0.03,
    hidden_size=16,
    attention_head_size=4,
    dropout=0.1,
    hidden_continuous_size=8,
    output_size=7,  # 7 quantiles for probabilistic forecast
    loss=QuantileLoss(),
)

4. Предизвикателства и рискове: "Look-Ahead Bias"

Най-честата грешка при обучението на Transformer е Look-Ahead Bias (Пристрастие за гледане напред). Ако неволно подадете "Утрешната цена на отваряне" като характеристика за "Утрешната цена на затваряне", моделът ще има 99% точност при обучението и 0% в продукцията.

• Поправка: Строго маскиране на бъдещи данни в потока DataSaver.

5. Бъдещи перспективи: Фундаментални модели за финанси

Точно както GPT-4 е фундаментален модел за текст, ние виждаме възхода на FinGPT — модели, обучени върху всеки финансов актив в историята. Не ги обучавате; просто ги прецизирате (fine-tune) (LoRA) върху вашия конкретен актив (напр. Dogecoin).

6. ЧЗВ: Трансформъри

1. По-добро ли е от XGBoost? За сложни задачи с мулти-променливи и дълга памет? Да. За прости таблични данни? XGBoost все още е по-бърз и конкурентен.

2. Колко данни ми трябват? Трансформърите са гладни за данни. Нуждаете се от поне 100 000 реда данни (5-минутни свещи за 2 години), за да получите добри резултати.

3. Може ли да предсказва Черни лебеди? Никой модел не може да предскаже Черен лебед (по дефиниция). Но Трансформърите се адаптират по-бързо към нови режими от LSTM.

4. Какво е "Вероятностно прогнозиране"? Вместо да казва "BTC ще бъде $100k", TFT казва "Има 90% шанс BTC да бъде между $98k и $102k". Това е от решаващо значение за Управлението на риска.

5. Имам ли нужда от GPU? Да. Обучението на Transformer на CPU е болезнено бавно.