Model Transformer untuk Prediksi Harga: Melampaui LSTM

Ringkasan Eksekutif: Selama bertahun-tahun, jaringan Long Short-Term Memory (LSTM) adalah standar emas untuk peramalan deret waktu. Tapi mereka memiliki cacat: mereka melupakan data dari 100 langkah yang lalu. Masuklah Transformer. Awalnya dibangun untuk bahasa (ChatGPT), ternyata 'Self-Attention' (Perhatian Diri) sempurna untuk memahami siklus pasar.

---

1. Pendahuluan: Perhatian Adalah Semua yang Anda Butuhkan (Untuk Alpha)

Pasar adalah bahasa.

• Kata = Tick Harga.
• Kalimat = Candle Harian.
• Paragraf = Siklus Pasar.

LSTMs membaca bahasa ini kata demi kata, melupakan awal kalimat pada saat mereka mencapai akhir. Transformer membaca seluruh sejarah sekaligus, yang memungkinkan mereka untuk melihat korelasi antara kehancuran 2026 dan kehancuran 2020 secara instan.

2. Analisis Inti: Mekanisme Perhatian

2.1 Bagaimana Cara Kerjanya

Mekanisme "Self-Attention" memberikan bobot pada setiap candle masa lalu.

• Skenario: Bitcoin turun 5%.
• LSTM: Hanya melihat 10 candle terakhir.
• Transformer: "Penurunan ini terlihat persis seperti Kaskade Likuidasi Mei 2021. Saya akan memberi bobot besar pada peristiwa itu."

2.2 Temporal Fusion Transformers (TFT)

Arsitektur TFT Google adalah status quo tahun 2026. Ini menggabungkan:

1. Kovariat Statis: Metadata yang tidak berubah (misalnya, "Ini adalah Koin AI").
2. Input Masa Depan yang Diketahui: Tanggal pertemuan FOMC atau Halving.
3. Input yang Diamati: Harga dan Volume.

Ini memungkinkan model untuk memprediksi tidak hanya apa yang akan terjadi, tetapi mengapa (Interpretabilitas).

3. Implementasi Teknis: PyTorch Forecasting

Kami menggunakan perpustakaan pytorch-forecasting.

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

# Tentukan Dataset
training = TimeSeriesDataSet(
    data,
    time_idx="time_idx",
    target="price",
    group_ids=["symbol"],
    min_encoder_length=24,  # Lihat ke belakang 24 jam
    max_encoder_length=168, # Lihat ke belakang 7 hari
    min_prediction_length=1,
    max_prediction_length=24, # Prediksi 24 jam ke depan
    static_categoricals=["symbol"],
    time_varying_known_reals=["hour_of_day", "day_of_week"],
    time_varying_unknown_reals=["price", "volume"],
)

# Inisialisasi 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 kuantil untuk peramalan probabilistik
    loss=QuantileLoss(),
)

4. Tantangan & Risiko: "Bias Melihat ke Depan" (Look-Ahead Bias)

Kesalahan paling umum dalam pelatihan Transformer adalah Look-Ahead Bias. Jika Anda tanpa disadari memasukkan "Harga Pembukaan Besok" sebagai fitur untuk "Harga Penutupan Besok", model akan memiliki akurasi 99% dalam pelatihan dan 0% dalam produksi.

• Perbaikan: Penyamaran ketat data masa depan dalam pipeline DataSaver.

5. Prospek Masa Depan: Model Pondasi untuk Keuangan

Sama seperti GPT-4 adalah Model Pondasi untuk teks, kita melihat kebangkitan FinGPT — model yang dilatih pada setiap aset keuangan dalam sejarah. Anda tidak melatihnya; Anda hanya menyempurnakannya (LoRA) pada aset spesifik Anda (misalnya, Dogecoin).

6. FAQ: Transformer

1. Apakah lebih baik dari XGBoost? Untuk masalah kompleks, multi-variabel dengan memori panjang? Ya. Untuk data tabular sederhana? XGBoost masih lebih cepat dan kompetitif.

2. Berapa banyak data yang saya butuhkan? Transformer lapar data. Anda membutuhkan setidaknya 100.000 baris data (candle 5 menit selama 2 tahun) untuk mendapatkan hasil yang baik.

3. Bisakah memprediksi Black Swan? Tidak ada model yang dapat memprediksi Black Swan (menurut definisi). Tetapi Transformer beradaptasi lebih cepat dengan rezim baru daripada LSTM.

4. Apa itu "Peramalan Probabilistik"? Alih-alih mengatakan "BTC akan menjadi $100k", TFT mengatakan "Ada peluang 90% BTC akan berada di antara $98k dan $102k." Ini sangat penting untuk Manajemen Risiko.

5. Apakah saya memerlukan GPU? Ya. Melatih Transformer pada CPU sangat lambat.