Transformer modeliai kainų prognozavimui: Daugiau nei LSTM

Santrauka: Metų metus Ilgalaikė trumpalaikė atmintis (LSTM) buvo laiko eilučių prognozavimo aukso standartas. Bet ji turėjo trūkumą: pamiršdavo duomenis iš prieš 100 žingsnių. Pasirodo Transformeris.

---

1. Įvadas: Dėmesys yra viskas, ko jums reikia (Alfai)

Rinkos yra kalba. LSTM skaito šią kalbą žodis po žodžio. Transformeriai skaito visą istoriją iš karto.

2. Pagrindinė analizė: Dėmesio mechanizmas

2.1 Kaip tai veikia

"Self-Attention" mechanizmas priskiria svorį kiekvienai praėjusiai žvakei.

• Scenarijus: Bitcoin krenta 5%.
• Transformeris: "Šis kritimas atrodo tiksliai kaip 2021 m. gegužės likvidacijos kaskada."

2.2 Laiko sintezės transformeriai (TFT)

Google TFT architektūra yra 2026 m. status quo.

3. Techninis įgyvendinimas: PyTorch Forecasting

Mes naudojame pytorch-forecasting biblioteką.

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

# Initialize TFT
tft = TemporalFusionTransformer.from_dataset(
    training,
    learning_rate=0.03,
)

4. Iššūkiai ir rizika: "Žvilgsnio į priekį šališkumas"

Dažniausia Transformer mokymo klaida yra Look-Ahead Bias.

5. Ateities perspektyva: Pagrindiniai modeliai finansams

Matome FinGPT kilimą—modelių, apmokytų ant kiekvieno finansinio turto istorijoje.

6. DUK: Transformeriai

1. Ar tai geriau nei XGBoost? Sudėtingoms problemoms su ilga atmintimi? Taip.

2. Kiek duomenų man reikia? Jums reikia bent 100 000 duomenų eilučių.

3. Ar jis gali nuspėti Juodąsias gulbes? Ne.

4. Ar man reikia GPU? Taip.