Modèles Transformer pour la Prédiction des Prix : Au-delà du LSTM

Résumé : Pendant des années, les réseaux de mémoire à long et court terme (LSTM) ont été la référence absolue pour la prévision de séries chronologiques. Mais ils avaient un défaut : ils oubliaient les données d'il y a 100 étapes. Entrez le Transformer. Construit à l'origine pour le langage (ChatGPT), il s'avère que la "Self-Attention" (Auto-Attention) est parfaite pour comprendre les cycles du marché.

---

1. Introduction : L'Attention est Tout ce dont Vous Avez Besoin (Pour l'Alpha)

Les marchés sont un langage.

• Mots = Ticks de Prix.
• Phrases = Bougies Quotidiennes.
• Paragraphes = Cycles de Marché.

Les LSTM lisent ce langage mot à mot, oubliant le début de la phrase au moment où ils arrivent à la fin. Les Transformers lisent toute l'histoire en même temps, ce qui leur permet de repérer instantanément les corrélations entre le crash de 2026 et le crash de 2020.

2. Analyse Fondamentale : Le Mécanisme d'Attention

2.1 Comment ça marche

Le mécanisme de "Self-Attention" attribue un poids à chaque bougie passée.

• Scénario : Le Bitcoin chute de 5 %.
• LSTM : Regarde seulement les 10 dernières bougies.
• Transformer : "Cette chute ressemble exactement à la Cascade de Liquidation de mai 2021. Je vais pondérer ces événements fortement."

2.2 Temporal Fusion Transformers (TFT)

L'architecture TFT de Google est le statu quo de 2026. Elle combine :

1. Covariables Statiques : Métadonnées qui ne changent pas (par exemple, "Ceci est une pièce IA").
2. Entrées Futures Connues : Dates des réunions du FOMC ou des Halvings.
3. Entrées Observées : Prix et Volume.

Cela permet au modèle de prédire non seulement ce qui va se passer, mais pourquoi (Interprétabilité).

3. Mise en œuvre Technique : PyTorch Forecasting

Nous utilisons la bibliothèque pytorch-forecasting.

# Configuration du Temporal Fusion Transformer 2026
from pytorch_forecasting import TemporalFusionTransformer, TimeSeriesDataSet

# Définir le jeu de données
training = TimeSeriesDataSet(
    data,
    time_idx="time_idx",
    target="price",
    group_ids=["symbol"],
    min_encoder_length=24,  # Regarder en arrière 24 heures
    max_encoder_length=168, # Regarder en arrière 7 jours
    min_prediction_length=1,
    max_prediction_length=24, # Prédire les 24 prochaines heures
    static_categoricals=["symbol"],
    time_varying_known_reals=["hour_of_day", "day_of_week"],
    time_varying_unknown_reals=["price", "volume"],
)

# Initialiser le 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 pour la prévision probabiliste
    loss=QuantileLoss(),
)

4. Défis et Risques : Le "Biais d'Anticipation" (Look-Ahead Bias)

L'erreur la plus courante dans la formation des Transformers est le Look-Ahead Bias. Si vous alimentez involontairement le "Prix d'Ouverture de Demain" comme une fonctionnalité pour le "Prix de Clôture de Demain", le modèle aura une précision de 99 % à l'entraînement et de 0 % en production.

• Solution : Masquage strict des données futures dans le pipeline DataSaver.

5. Perspectives d'Avenir : Modèles de Fondation pour la Finance

Tout comme GPT-4 est un Modèle de Fondation pour le texte, nous assistons à la montée de FinGPT — des modèles formés sur chaque actif financier de l'histoire. Vous ne les entraînez pas ; vous les ajustez simplement (LoRA) sur votre actif spécifique (par exemple, Dogecoin).

6. FAQ : Transformers

1. Est-ce mieux que XGBoost ? Pour les problèmes complexes à variables multiples avec une mémoire longue ? Oui. Pour des données tabulaires simples ? XGBoost est toujours plus rapide et compétitif.

2. De combien de données ai-je besoin ? Les Transformers sont gourmands en données. Vous avez besoin d'au moins 100 000 lignes de données (bougies de 5 minutes pendant 2 ans) pour obtenir de bons résultats.

3. Peut-il prédire les Cygnes Noirs ? Aucun modèle ne peut prédire un Cygne Noir (par définition). Mais les Transformers s'adaptent plus rapidement aux nouveaux régimes que les LSTM.

4. Qu'est-ce que la "Prévision Probabiliste" ? Au lieu de dire "BTC sera à 100k $", le TFT dit "Il y a 90 % de chances que le BTC soit entre 98k $ et 102k $". C'est crucial pour la Gestion des Risques.

5. Ai-je besoin d'un GPU ? Oui. L'entraînement d'un Transformer sur CPU est terriblement lent.