Transformer Models for Price Prediction: Higit pa sa LSTM

Ehekutibong Buod: Sa loob ng maraming taon, ang mga network ng Long Short-Term Memory (LSTM) ay ang pamantayang ginto para sa time-series forecasting. Ngunit mayroon silang kapintasan: nakalimutan nila ang data mula sa 100 hakbang ang nakalipas. Ipasok ang Transformer. Orihinal na binuo para sa wika (ChatGPT), lumalabas na ang "Self-Attention" ay perpekto para sa pag-unawa sa mga siklo ng merkado.

---

1. Panimula: Attention is All You Need (Para sa Alpha)

Ang mga merkado ay isang wika.

• Mga Salita = Price Ticks.
• Mga Pangungusap = Daily Candles.
• Mga Talata = Market Cycles.

Binabasa ng mga LSTM ang wikang ito nang salita-sa-salita, nalilimutan ang simula ng pangungusap sa oras na maabot nila ang dulo. Binabasa ng mga Transformer ang buong kasaysayan nang sabay-sabay, na nagpapahintulot sa kanila na makita agad ang mga ugnayan sa pagitan ng pagbagsak noong 2026 at ang pagbagsak noong 2020.

2. Core Analysis: Ang Mekanismo ng Attention

2.1 Paano ito Gumagana

Ang mekanismong "Self-Attention" ay nagtatalaga ng timbang sa bawat nakaraang kandila.

• Sitwasyon: Bumagsak ang Bitcoin ng 5%.
• LSTM: Tinitingnan lamang ang huling 10 kandila.
• Transformer: "Ang pagbagsak na ito ay mukhang eksaktong katulad ng Liquidation Cascade noong Mayo 2021. Bibigyan ko ng mabigat na timbang ang mga pangyayaring iyon."

2.2 Temporal Fusion Transformers (TFT)

Ang arkitektura ng TFT ng Google ay ang status quo ng 2026. Pinagsasama nito ang:

1. Static Covariates: Metadata na hindi nagbabago (hal., "Ito ay isang AI Coin").
2. Known Future Inputs: Mga petsa ng mga pagpupulong ng FOMC o Halvings.
3. Observed Inputs: Presyo at Dami.

Pinapayagan nito ang modelo na hulaan hindi lamang kung ano ang mangyayari, kundi pati na rin kung bakit (Interpretability).

3. Teknikal na Implementasyon: PyTorch Forecasting

Ginagamit namin ang pytorch-forecasting library.

# 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,  # Tumingin sa likod ng 24 oras
    max_encoder_length=168, # Tumingin sa likod ng 7 araw
    min_prediction_length=1,
    max_prediction_length=24, # Hulaan ang susunod na 24 oras
    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 para sa probabilistic forecast
    loss=QuantileLoss(),
)

4. Mga Hamon at Panganib: Ang "Look-Ahead Bias"

Ang pinakakaraniwang error sa pagsasanay ng Transformer ay ang Look-Ahead Bias. Kung hindi mo namamalayan na ipasok ang "Bukas na Presyo ng Pagbubukas" bilang isang tampok para sa "Bukas na Presyo ng Pagsasara," ang modelo ay magkakaroon ng 99% na katumpakan sa pagsasanay at 0% sa produksyon.

• Pag-aayos: Mahigpit na pag-mask ng data sa hinaharap sa pipeline ng DataSaver.

5. Hinaharap na Pananaw: Foundation Models para sa Pananalapi

Kung paanong ang GPT-4 ay isang Foundation Model para sa teksto, nakikita natin ang pagtaas ng FinGPT — mga modelong sinanay sa bawat pinansyal na asset sa kasaysayan. Hindi mo sila sinasanay; pino-fine-tune mo lang sila (LoRA) sa iyong partikular na asset (hal., Dogecoin).

6. FAQ: Transformers

1. Mas mahusay ba ito kaysa sa XGBoost? Para sa kumpleto, multi-variable na mga problema na may mahabang memorya? Oo. Para sa simpleng tabular data? Ang XGBoost ay mas mabilis at mapagkumpitensya pa rin.

2. Gaano karaming data ang kailangan ko? Ang mga Transformer ay gutom sa data. Kailangan mo ng hindi bababa sa 100,000 row ng data (5-minutong kandila sa loob ng 2 taon) upang makakuha ng magagandang resulta.

3. Maaari ba itong mahulaan ang mga Black Swan? Walang modelo ang makakapaghula ng isang Black Swan (ayon sa kahulugan). Ngunit ang mga Transformer ay umaangkop nang mas mabilis sa mga bagong rehimen kaysa sa mga LSTM.

4. Ano ang "Probabilistic Forecasting"? Sa halip na sabihing "Ang BTC ay magiging $100k," sinasabi ng TFT na "Mayroong 90% na pagkakataon na ang BTC ay nasa pagitan ng $98k at $102k." Ito ay mahalaga para sa Pamamahala ng Panganib.

5. Kailangan ko ba ng GPU? Oo. Ang pagsasanay ng isang Transformer sa CPU ay napakabagal.