Μοντέλα Transformer για Πρόβλεψη Τιμών: Πέρα από το LSTM

Σύνοψη: Για χρόνια, τα δίκτυα Long Short-Term Memory (LSTM) ήταν το χρυσό πρότυπο για την πρόβλεψη χρονοσειρών. Αλλά είχαν ένα ελάττωμα: ξεχνούσαν δεδομένα από 100 βήματα πριν. Υποδεχτείτε τον Transformer. Αρχικά κατασκευασμένος για γλώσσα (ChatGPT), αποδεικνύεται ότι η 'Self-Attention' (Αυτο-Προσοχή) είναι τέλεια για την κατανόηση των κύκλων της αγοράς.

---

1. Εισαγωγή: Η Προσοχή είναι Όλα όσα Χρειάζεστε (Για το Alpha)

Οι αγορές είναι μια γλώσσα.

• Λέξεις = Ticks Τιμών.
• Προτάσεις = Ημερήσια Κεριά.
• Παράγραφοι = Κύκλοι Αγοράς.

Τα LSTMs διαβάζουν αυτή τη γλώσσα λέξη προς λέξη, ξεχνώντας την αρχή της πρότασης μέχρι να φτάσουν στο τέλος. Οι Transformers διαβάζουν ολόκληρη την ιστορία ταυτόχρονα, επιτρέποντάς τους να εντοπίζουν συσχετίσεις μεταξύ του κραχ του 2026 και του κραχ του 2020 ακαριαία.

2. Βασική Ανάλυση: Ο Μηχανισμός Προσοχής

2.1 Πώς λειτουργεί

Ο μηχανισμός "Self-Attention" αποδίδει ένα βάρος σε κάθε προηγούμενο κερί.

• Σενάριο: Το Bitcoin πέφτει 5%.
• LSTM: Κοιτάζει μόνο τα τελευταία 10 κεριά.
• Transformer: "Αυτή η πτώση μοιάζει ακριβώς με το Liquidation Cascade του Μαΐου 2021. Θα δώσω μεγάλο βάρος σε αυτά τα γεγονότα."

2.2 Temporal Fusion Transformers (TFT)

Η αρχιτεκτονική TFT της Google είναι το status quo του 2026. Συνδυάζει:

1. Στατικές Συμμεταβλητές: Μεταδεδομένα που δεν αλλάζουν (π.χ. "Αυτό είναι ένα AI Coin").
2. Γνωστά Μελλοντικά Δεδομένα: Ημερομηνίες συνεδριάσεων FOMC ή Halvings.
3. Παρατηρούμενα Δεδομένα: Τιμή και Όγκος.

Αυτό επιτρέπει στο μοντέλο να προβλέπει όχι μόνο τι θα συμβεί, αλλά και γιατί (Ερμηνευσιμότητα).

3. Τεχνική Υλοποίηση: PyTorch Forecasting

Χρησιμοποιούμε τη βιβλιοθήκη pytorch-forecasting.

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

# Ορισμός του Dataset
training = TimeSeriesDataSet(
    data,
    time_idx="time_idx",
    target="price",
    group_ids=["symbol"],
    min_encoder_length=24,  # Κοίτα πίσω 24 ώρες
    max_encoder_length=168, # Κοίτα πίσω 7 ημέρες
    min_prediction_length=1,
    max_prediction_length=24, # Πρόβλεψε επόμενες 24 ώρες
    static_categoricals=["symbol"],
    time_varying_known_reals=["hour_of_day", "day_of_week"],
    time_varying_unknown_reals=["price", "volume"],
)

# Αρχικοποίηση 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 ποσοστημόρια για πιθανοτική πρόβλεψη
    loss=QuantileLoss(),
)

4. Προκλήσεις & Κίνδυνοι: To "Look-Ahead Bias"

Το πιο συνηθισμένο λάθος στην εκπαίδευση Transformer είναι το Look-Ahead Bias. Εάν τροφοδοτήσετε άθελά σας την "Τιμή Ανοίγματος του Αύριο" ως χαρακτηριστικό για την "Τιμή Κλεισίματος του Αύριο", το μοντέλο θα έχει 99% ακρίβεια στην εκπαίδευση και 0% στην παραγωγή.

• Διόρθωση: Αυστηρή απόκρυψη μελλοντικών δεδομένων στο DataSaver pipeline.

5. Μελλοντικές Προοπτικές: Θεμελιώδη Μοντέλα για Οικονομικά

Όπως ακριβώς το GPT-4 είναι ένα Θεμελιώδες Μοντέλο για κείμενο, βλέπουμε την άνοδο του FinGPT — μοντέλα εκπαιδευμένα σε κάθε χρηματοοικονομικό περιουσιακό στοιχείο στην ιστορία. Δεν τα εκπαιδεύετε. απλά τα ρυθμίζετε (LoRA) στο συγκεκριμένο περιουσιακό σας στοιχείο (π.χ. Dogecoin).

6. FAQ: Transformers

1. Είναι καλύτερο από το XGBoost; Για πολύπλοκα, πολυμεταβλητά προβλήματα με μακρά μνήμη; Ναι. Για απλά δεδομένα σε μορφή πίνακα; Το XGBoost είναι ακόμα πιο γρήγορο και ανταγωνιστικό.

2. Πόσα δεδομένα χρειάζομαι; Οι Transformers διψούν για δεδομένα. Χρειάζεστε τουλάχιστον 100.000 γραμμές δεδομένων (κεριά 5 λεπτών για 2 χρόνια) για να έχετε καλά αποτελέσματα.

3. Μπορεί να προβλέψει Μαύρους Κύκνους; Κανένα μοντέλο δεν μπορεί να προβλέψει έναν Μαύρο Κύκνο (εξ ορισμού). Αλλά οι Transformers προσαρμόζονται πιο γρήγορα σε νέα καθεστώτα από τα LSTMs.

4. Τι είναι η "Πιθανοτική Πρόβλεψη"; Αντί να λέει "Το BTC θα είναι $100k", το TFT λέει "Υπάρχει 90% πιθανότητα το BTC να είναι μεταξύ $98k και $102k". Αυτό είναι κρίσιμο για τη Διαχείριση Κινδύνου.

5. Χρειάζομαι GPU; Ναι. Η εκπαίδευση ενός Transformer σε CPU είναι οδυνηρά αργή.