Transformer-Modelle zur Preisvorhersage: Jenseits von LSTM

Zusammenfassung: Jahrelang waren Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke der Goldstandard für Zeitreihenprognosen. Aber sie hatten einen Fehler: Sie vergaßen Daten von vor 100 Schritten. Hier kommt der Transformer. Ursprünglich für Sprache gebaut (ChatGPT), stellt sich heraus, dass "Self-Attention" perfekt ist, um Marktzyklen zu verstehen.

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1. Einführung: Attention is All You Need (Für Alpha)

Märkte sind eine Sprache.

• Wörter = Preisticks.
• Sätze = Tageskerzen.
• Absätze = Marktzyklen.

LSTMs lesen diese Sprache Wort für Wort und vergessen den Anfang des Satzes, wenn sie das Ende erreichen. Transformer lesen die gesamte Historie auf einmal, was es ihnen ermöglicht, Korrelationen zwischen dem Crash von 2026 und dem Crash von 2020 sofort zu erkennen.

2. Kernanalyse: Der Attention-Mechanismus

2.1 Wie es funktioniert

Der "Self-Attention"-Mechanismus weist jeder vergangenen Kerze ein Gewicht zu.

• Szenario: Bitcoin fällt um 5%.
• LSTM: Schaut nur auf die letzten 10 Kerzen.
• Transformer: "Dieser Rückgang sieht genau so aus wie die Liquidationskaskade vom Mai 2021. Ich werde diese Ereignisse stark gewichten."

2.2 Temporal Fusion Transformers (TFT)

Googles TFT-Architektur ist der Status quo von 2026. Sie kombiniert:

1. Statische Kovariaten: Metadaten, die sich nicht ändern (z.B. "Dies ist ein KI-Coin").
2. Bekannte zukünftige Eingaben: Daten von FOMC-Sitzungen oder Halvings.
3. Beobachtete Eingaben: Preis und Volumen.

Dies ermöglicht es dem Modell, nicht nur vorherzusagen, was passieren wird, sondern auch warum (Interpretierbarkeit).

3. Technische Implementierung: PyTorch Forecasting

Wir verwenden die pytorch-forecasting Bibliothek.

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

# Definieren Sie das Dataset
training = TimeSeriesDataSet(
    data,
    time_idx="time_idx",
    target="price",
    group_ids=["symbol"],
    min_encoder_length=24,  # 24 Stunden zurückblicken
    max_encoder_length=168, # 7 Tage zurückblicken
    min_prediction_length=1,
    max_prediction_length=24, # Nächste 24 Stunden vorhersagen
    static_categoricals=["symbol"],
    time_varying_known_reals=["hour_of_day", "day_of_week"],
    time_varying_unknown_reals=["price", "volume"],
)

# TFT initialisieren
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 Quantile für probabilistische Prognose
    loss=QuantileLoss(),
)

4. Herausforderungen & Risiken: Der "Look-Ahead Bias"

Der häufigste Fehler beim Transformer-Training ist der Look-Ahead Bias. Wenn Sie unwissentlich "Den Eröffnungspreis von morgen" als Feature für "Den Schlusskurs von morgen" einspeisen, hat das Modell im Training 99% Genauigkeit und in der Produktion 0%.

• Lösung: Strenge Maskierung zukünftiger Daten in der DataSaver-Pipeline.

5. Zukunftsausblick: Foundation Models für Finanzen

So wie GPT-4 ein Foundation Model für Text ist, sehen wir den Aufstieg von FinGPT – Modelle, die auf jedem Finanzwert der Geschichte trainiert wurden. Sie trainieren sie nicht; Sie führen nur ein Fine-Tuning (LoRA) auf Ihren spezifischen Wert durch (z.B. Dogecoin).

6. FAQ: Transformer

1. Ist es besser als XGBoost? Für komplexe Probleme mit vielen Variablen und langem Gedächtnis? Ja. Für einfache tabellarische Daten? XGBoost ist immer noch schneller und konkurrenzfähig.

2. Wie viele Daten benötige ich? Transformer sind datenhungrig. Sie benötigen mindestens 100.000 Datenzeilen (5-Minuten-Kerzen für 2 Jahre), um gute Ergebnisse zu erzielen.

3. Kann es Black Swans vorhersagen? Kein Modell kann einen Black Swan vorhersagen (per Definition). Aber Transformer passen sich schneller an neue Regime an als LSTMs.

4. Was ist "Probabilistische Prognose"? Anstatt zu sagen "BTC wird 100.000 $ sein", sagt der TFT "Es besteht eine 90-prozentige Chance, dass BTC zwischen 98.000 $ und 102.000 $ liegen wird." Dies ist entscheidend für das Risikomanagement.

5. Brauche ich eine GPU? Ja. Das Training eines Transformers auf der CPU ist quälend langsam.