Modelli Transformer per la Previsione dei Prezzi: Oltre le LSTM

Sintesi Esecutiva: Per anni, le reti Long Short-Term Memory (LSTM) sono state il gold standard per le previsioni di serie temporali. Ma avevano un difetto: dimenticavano i dati di 100 passi fa. Ecco il Transformer. Costruito originariamente per il linguaggio (ChatGPT), si scopre che la "Self-Attention" (Auto-Attenzione) è perfetta per comprendere i cicli di mercato.

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1. Introduzione: L'Attenzione è Tutto ciò di cui Hai Bisogno (Per l'Alpha)

I mercati sono un linguaggio.

• Parole = Tick di Prezzo.
• Frasi = Candele Giornaliere.
• Paragrafi = Cicli di Mercato.

Le LSTM leggono questo linguaggio parola per parola, dimenticando l'inizio della frase quando arrivano alla fine. I Transformer leggono l'intera storia in una volta, permettendo loro di individuare istantaneamente le correlazioni tra il crollo del 2026 e il crollo del 2020.

2. Analisi Fondamentale: Il Meccanismo di Attenzione

2.1 Come Funziona

Il meccanismo "Self-Attention" assegna un peso a ogni candela passata.

• Scenario: Bitcoin scende del 5%.
• LSTM: Guarda solo le ultime 10 candele.
• Transformer: "Questo calo sembra esattamente come la Cascata di Liquidazione di maggio 2021. Darò un peso notevole a quegli eventi."

2.2 Temporal Fusion Transformers (TFT)

L'architettura TFT di Google è lo status quo del 2026. Combina:

1. Covariate Statiche: Metadati che non cambiano (ad esempio, "Questa è una Moneta AI").
2. Input Futuri Noti: Date delle riunioni FOMC o Halving.
3. Input Osservati: Prezzo e Volume.

Ciò consente al modello di prevedere non solo cosa accadrà, ma perché (Interpretabilità).

3. Implementazione Tecnica: PyTorch Forecasting

Usiamo la libreria pytorch-forecasting.

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

# Definire il Dataset
training = TimeSeriesDataSet(
    data,
    time_idx="time_idx",
    target="price",
    group_ids=["symbol"],
    min_encoder_length=24,  # Guardare indietro 24 ore
    max_encoder_length=168, # Guardare indietro 7 giorni
    min_prediction_length=1,
    max_prediction_length=24, # Prevedere prossime 24 ore
    static_categoricals=["symbol"],
    time_varying_known_reals=["hour_of_day", "day_of_week"],
    time_varying_unknown_reals=["price", "volume"],
)

# Inizializzare 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 quantili per previsione probabilistica
    loss=QuantileLoss(),
)

4. Sfide e Rischi: Il "Look-Ahead Bias"

L'errore più comune nell'addestramento dei Transformer è il Look-Ahead Bias. Se involontariamente inserisci il "Prezzo di Apertura di Domani" come caratteristica per il "Prezzo di Chiusura di Domani", il modello avrà un'accuratezza del 99% in addestramento e dello 0% in produzione.

• Soluzione: Mascheramento rigoroso dei dati futuri nella pipeline DataSaver.

5. Prospettive Future: Modelli Fondamentali per la Finanza

Proprio come GPT-4 è un Modello Fondamentale per il testo, stiamo vedendo l'ascesa di FinGPT — modelli addestrati su ogni asset finanziario della storia. Non li addestri; li affini semplicemente (LoRA) sul tuo asset specifico (ad esempio, Dogecoin).

6. FAQ: Transformer

1. È meglio di XGBoost? Per problemi complessi a più variabili con memoria lunga? Sì. Per dati tabulari semplici? XGBoost è ancora più veloce e competitivo.

2. Di quanti dati ho bisogno? I Transformer sono affamati di dati. Hai bisogno di almeno 100.000 righe di dati (candele da 5 minuti per 2 anni) per ottenere buoni risultati.

3. Può prevedere i Cigni Neri? Nessun modello può prevedere un Cigno Nero (per definizione). Ma i Transformer si adattano più velocemente ai nuovi regimi rispetto alle LSTM.

4. Cos'è la "Previsione Probabilistica"? Invece di dire "BTC sarà $100k", il TFT dice "C'è una probabilità del 90% che BTC sia tra $98k e $102k". Questo è fondamentale per la Gestione del Rischio.

5. Ho bisogno di una GPU? Sì. Addestrare un Transformer su CPU è dolorosamente lento.