Transformer-modellen voor prijsvoorspelling: Verder dan LSTM

Managementsamenvatting: Jarenlang waren Long Short-Term Memory (LSTM) netwerken de gouden standaard voor tijdreeksvoorspellingen. Maar ze hadden een gebrek: ze vergaten gegevens van 100 stappen geleden. Hier komt de Transformer. Oorspronkelijk gebouwd voor taal (ChatGPT), blijkt "Self-Attention" perfect te zijn voor het begrijpen van marktcycli.

---

1. Introductie: Attention is All You Need (Voor Alpha)

Markten zijn een taal.

• Woorden = Prijs Ticks.
• Zinnen = Dagelijkse Kaarsen (Candles).
• Alinea's = Marktcycli.

LSTM's lezen deze taal woord voor woord en vergeten het begin van de zin tegen de tijd dat ze het einde bereiken. Transformers lezen de hele geschiedenis in één keer, waardoor ze correlaties tussen de crash van 2026 en de crash van 2020 onmiddellijk kunnen herkennen.

2. Kernanalyse: Het Attention-mechanisme

2.1 Hoe het werkt

Het "Self-Attention"-mechanisme kent een gewicht toe aan elke kaars uit het verleden.

• Scenario: Bitcoin daalt met 5%.
• LSTM: Kijkt alleen naar de laatste 10 kaarsen.
• Transformer: "Deze daling lijkt precies op de Liquidatie Cascade van mei 2021. Ik zal die gebeurtenissen zwaar wegen."

2.2 Temporal Fusion Transformers (TFT)

Google's TFT-architectuur is de status quo van 2026. Het combineert:

1. Statische Covariaten: Metadata die niet veranderen (bijv. "Dit is een AI Coin").
2. Bekende Toekomstige Input: Data van FOMC-vergaderingen of Halvings.
3. Geobserveerde Input: Prijs en Volume.

Hierdoor kan het model niet alleen voorspellen wat er gaat gebeuren, maar ook waarom (Interpreteerbaarheid).

3. Technische Implementatie: PyTorch Forecasting

We gebruiken de pytorch-forecasting bibliotheek.

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

# Definieer de Dataset
training = TimeSeriesDataSet(
    data,
    time_idx="time_idx",
    target="price",
    group_ids=["symbol"],
    min_encoder_length=24,  # Kijk 24 uur terug
    max_encoder_length=168, # Kijk 7 dagen terug
    min_prediction_length=1,
    max_prediction_length=24, # Voorspel de volgende 24 uur
    static_categoricals=["symbol"],
    time_varying_known_reals=["hour_of_day", "day_of_week"],
    time_varying_unknown_reals=["price", "volume"],
)

# Initialiseer 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 kwantielen voor probabilistische voorspelling
    loss=QuantileLoss(),
)

4. Uitdagingen & Risico's: De "Look-Ahead Bias"

De meest voorkomende fout bij Transformer-training is Look-Ahead Bias. Als je onbedoeld "De Openingsprijs van Morgen" invoert als een kenmerk voor "De Sluitingsprijs van Morgen", zal het model 99% nauwkeurigheid hebben in training en 0% in productie.

• Oplossing: Strikte maskering van toekomstige gegevens in de DataSaver-pijplijn.

5. Toekomstperspectief: Basismodellen voor Financiën

Net zoals GPT-4 een Basismodel (Foundation Model) is voor tekst, zien we de opkomst van FinGPT—modellen getraind op elk financieel activum in de geschiedenis. Je traint ze niet; je finetunet ze gewoon (LoRA) op je specifieke activum (bijv. Dogecoin).

6. Veelgestelde vragen: Transformers

1. Is het beter dan XGBoost? Voor complexe, meervoudige variabele problemen met een lang geheugen? Ja. Voor eenvoudige tabulaire gegevens? XGBoost is nog steeds sneller en concurrerend.

2. Hoeveel gegevens heb ik nodig? Transformers zijn data-hongerig. Je hebt minstens 100.000 rijen gegevens nodig (kaarsen van 5 minuten gedurende 2 jaar) om goede resultaten te krijgen.

3. Kan het Zwarte Zwanen voorspellen? Geen enkel model kan een Zwarte Zwaan voorspellen (per definitie). Maar Transformers passen zich sneller aan nieuwe regimes aan dan LSTM's.

4. Wat is "Probabilistische Voorspelling"? In plaats van te zeggen "BTC zal $100k zijn", zegt de TFT "Er is 90% kans dat BTC tussen $98k en $102k zal liggen." Dit is cruciaal voor Risicobeheer.

5. Heb ik een GPU nodig? Ja. Het trainen van een Transformer op CPU is pijnlijk langzaam.