価格予測のためのトランスフォーマーモデル：LSTMを超えて

エグゼクティブサマリー：長年にわたり、Long Short-Term Memory（LSTM）ネットワークは時系列予測のゴールドスタンダードでした。しかし、それらには欠点がありました。それは、100ステップ前のデータを忘れてしまうことです。そこで登場するのがトランスフォーマーです。もともと言語用に構築されましたが（ChatGPT）、市場サイクルを理解するには「Self-Attention（自己注意）」が最適であることがわかりました。

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1. はじめに：Attention is All You Need（アルファのために）

市場は言語です。

• 単語 = 価格のティック。
• 文 = 日足のローソク足。
• 段落 = 市場サイクル。

LSTMはこの言語を単語ごとに読み、最後に到達する頃には文の始まりを忘れてしまいます。トランスフォーマーは全履歴を一度に読むため、2026年の暴落と2020年の暴落の相関関係を即座に見つけることができます。

2. コア分析：Attentionメカニズム

2.1 仕組み

「Self-Attention」メカニズムは、過去のすべてのローソク足に重みを割り当てます。

• シナリオ：ビットコインが5％下落。
• LSTM：過去10本のローソク足のみを見る。
• トランスフォーマー：「この下落は、2021年5月の清算カスケードとまったく同じに見える。それらのイベントを重く評価しよう。」

2.2 時間融合トランスフォーマー（TFT）

GoogleのTFTアーキテクチャは、2026年の現状（ステータスクオ）です。それは以下を組み合わせます。

1. 静的共変量：変化しないメタデータ（例：「これはAIコインである」）。
2. 既知の将来の入力：FOMC会議や半減期の日付。
3. 観測された入力：価格と出来高。

これにより、モデルは何が起こるかだけでなく、なぜ起こるか（解釈可能性）も予測できます。

3. 技術的実装：PyTorch Forecasting

pytorch-forecastingライブラリを使用します。

# 2026 Temporal Fusion Transformerのセットアップ
from pytorch_forecasting import TemporalFusionTransformer, TimeSeriesDataSet

# データセットの定義
training = TimeSeriesDataSet(
    data,
    time_idx="time_idx",
    target="price",
    group_ids=["symbol"],
    min_encoder_length=24,  # 24時間振り返る
    max_encoder_length=168, # 7日間振り返る
    min_prediction_length=1,
    max_prediction_length=24, # 次の24時間を予測する
    static_categoricals=["symbol"],
    time_varying_known_reals=["hour_of_day", "day_of_week"],
    time_varying_unknown_reals=["price", "volume"],
)

# TFTの初期化
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,  # 確率的予測のための7つの分位数
    loss=QuantileLoss(),
)

4. 課題とリスク：「先読みバイアス（Look-Ahead Bias）」

トランスフォーマーのトレーニングにおける最も一般的なエラーは、Look-Ahead Biasです。 「明日の終値」の特徴量として「明日の始値」を知らず知らずのうちに入力してしまうと、モデルはトレーニングでは99％の精度を持ちますが、本番環境では0％になります。

• 修正：DataSaverパイプラインでの将来データの厳密なマスキング。

5. 将来の展望：金融のための基盤モデル

GPT-4がテキストの基盤モデルであるように、歴史上のすべての金融資産でトレーニングされたモデルであるFinGPTの台頭が見られます。これらをトレーニングするのではなく、特定の資産（例：Dogecoin）でファインチューニング（LoRA）するだけです。

6. FAQ：トランスフォーマー

1. XGBoostより優れていますか？ 長い記憶を持つ複雑な多変数問題に対しては？はい。単純な表形式データに対しては？XGBoostの方がまだ高速で競争力があります。

2. どのくらいのデータが必要ですか？ トランスフォーマーはデータに飢えています。良い結果を得るには、少なくとも100,000行のデータ（2年分の5分足）が必要です。

3. ブラックスワンを予測できますか？ （定義上）ブラックスワンを予測できるモデルはありません。しかし、トランスフォーマーはLSTMよりも新しい体制に素早く適応します。

4. 「確率的予測」とは何ですか？ 「BTCは10万ドルになる」と言う代わりに、TFTは「BTCが9万8000ドルから10万2000ドルの間になる確率は90％です」と言います。これはリスク管理にとって重要です。

5. GPUは必要ですか？ はい。CPUでトランスフォーマーをトレーニングするのは痛々しいほど遅いです。