Transformer-modeller for Prisprediksjon: Forbi LSTM

Tiivistelmä: I årevis var Long Short-Term Memory (LSTM) nettverk gullstandarden for tidsserieprognoser. Men de hadde en feil: de glemte data fra 100 trinn siden. Enter Transformer. Opprinnelig bygget for språk (ChatGPT), viser det seg at "Self-Attention" er perfekt for å forstå markedssykluser.

---

1. Introduksjon: Oppmerksomhet er Alt Du Trenger (For Alpha)

Markeder er et språk. LSTM-er leser dette språket ord-for-ord, og glemmer begynnelsen av setningen innen de når slutten. Transformatorer leser hele historien samtidig, noe som lar dem oppdage korrelasjoner mellom 2026-krakket og 2020-krakket umiddelbart.

2. Kerneanalyse: Oppmerksomhetsmekanismen

2.1 Hvordan det Fungerer

"Self-Attention"-mekanismen tildeler en vekt til hver tidligere lysestake.

• Scenario: Bitcoin faller 5 %.
• LSTM: Ser bare på de siste 10 lysene.
• Transformer: "Dette fallet ser nøyaktig ut som likvidasjonskaskaden i mai 2021. Jeg vil vekte de hendelsene tungt."

2.2 Temporal Fusion Transformers (TFT)

Googles TFT arkitektur er status quo i 2026. Den kombinerer statiske kovariater, kjente fremtidige innganger, og observerte innganger.

3. Teknisk Implementering: PyTorch Forecasting

Vi bruker pytorch-forecasting biblioteket.

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

# Define the Dataset
training = TimeSeriesDataSet(
    data,
    time_idx="time_idx",
    target="price",
    min_encoder_length=24,  # Look back 24 hours
    max_prediction_length=24, # Predict next 24 hours
)

4. Udfordringer & Risici: "Look-Ahead Bias"

Den vanligste feilen i Transformer-trening er Kikke-Forover Bias. Hvis du uvitende mater "Morgendagens Åpningspris" som en funksjon for "Morgendagens Sluttpris", vil modellen ha 99 % nøyaktighet i trening og 0 % i produksjon.

• Fiks: Streng maskering av fremtidige data i DataSaver-rørledningen.

5. Fremtidsudsigter: Grunnmodeller for Finans

Akkurat som GPT-4 er en Grunnmodell for tekst, ser vi fremveksten av FinGPT—modeller trent på enhver finansiell eiendel i historien.

6. FAQ: Transformers

1. Er det bedre enn XGBoost? For komplekse problemer med langtidshukommelse? Ja. For enkle tabelldata er XGBoost fortsatt konkurransedyktig.

2. Kan det forutsi Svarte Svaner? Ingen modell kan forutsi en Svart Svane (per definisjon). Men Transformatorer tilpasser seg raskere til nye regimer enn LSTM-er.

3. Hva er "Sannsynlighetsprognoser"? I stedet for å si "BTC blir 100k," sier TFT "Det er 90 % sjanse for at BTC blir mellom 98k og 102k."

4. Trenger jeg en GPU? Ja. Trening av en Transformer på CPU er smertelig tregt.