Modelos Transformer para Previsão de Preços: Além do LSTM

Resumo Executivo: Por anos, as redes de Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM) foram o padrão ouro para previsão de séries temporais. Mas elas tinham uma falha: esqueciam dados de 100 passos atrás. Entre o Transformer. Originalmente construído para linguagem (ChatGPT), acontece que a "Self-Attention" (Auto-Atenção) é perfeita para entender os ciclos de mercado.

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1. Introdução: Atenção é Tudo o que Você Precisa (Para Alpha)

Os mercados são uma linguagem.

• Palavras = Ticks de Preço.
• Frases = Velas Diárias.
• Parágrafos = Ciclos de Mercado.

As LSTMs leem essa linguagem palavra por palavra, esquecendo o início da frase quando chegam ao fim. Os Transformers leem toda a história de uma vez, permitindo que identifiquem correlações entre o crash de 2026 e o crash de 2020 instantaneamente.

2. Análise Central: O Mecanismo de Atenção

2.1 Como Funciona

O mecanismo de "Self-Attention" atribui um peso a cada vela passada.

• Cenário: Bitcoin cai 5%.
• LSTM: Olha apenas para as últimas 10 velas.
• Transformer: "Essa queda se parece exatamente com a Cascata de Liquidação de maio de 2021. Vou dar um peso grande a esses eventos."

2.2 Temporal Fusion Transformers (TFT)

A arquitetura TFT do Google é o status quo de 2026. Ela combina:

1. Covariáveis Estáticas: Metadados que não mudam (por exemplo, "Esta é uma Moeda de IA").
2. Entradas Futuras Conhecidas: Datas de reuniões do FOMC ou Halvings.
3. Entradas Observadas: Preço e Volume.

Isso permite que o modelo preveja não apenas o que vai acontecer, mas por que (Interpretabilidade).

3. Implementação Técnica: PyTorch Forecasting

Usamos a biblioteca pytorch-forecasting.

# Configuração do Temporal Fusion Transformer 2026
from pytorch_forecasting import TemporalFusionTransformer, TimeSeriesDataSet

# Definir o Dataset
training = TimeSeriesDataSet(
    data,
    time_idx="time_idx",
    target="price",
    group_ids=["symbol"],
    min_encoder_length=24,  # Olhar para trás 24 horas
    max_encoder_length=168, # Olhar para trás 7 dias
    min_prediction_length=1,
    max_prediction_length=24, # Prever próximas 24 horas
    static_categoricals=["symbol"],
    time_varying_known_reals=["hour_of_day", "day_of_week"],
    time_varying_unknown_reals=["price", "volume"],
)

# Inicializar 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 quantis para previsão probabilística
    loss=QuantileLoss(),
)

4. Desafios e Riscos: O "Viés de Antecipação" (Look-Ahead Bias)

O erro mais comum no treinamento de Transformer é o Look-Ahead Bias. Se você inadvertidamente alimentar o "Preço de Abertura de Amanhã" como uma característica para o "Preço de Fechamento de Amanhã", o modelo terá 99% de precisão no treinamento e 0% na produção.

• Correção: Mascaramento rigoroso de dados futuros no pipeline DataSaver.

5. Perspectiva Futura: Modelos Fundacionais para Finanças

Assim como o GPT-4 é um Modelo Fundacional para texto, estamos vendo a ascensão do FinGPT — modelos treinados em cada ativo financeiro da história. Você não os treina; você apenas faz o ajuste fino (LoRA) em seu ativo específico (por exemplo, Dogecoin).

6. Perguntas Frequentes: Transformers

1. É melhor que XGBoost? Para problemas complexos e multivariáveis com memória longa? Sim. Para dados tabulares simples? XGBoost ainda é mais rápido e competitivo.

2. Quantos dados eu preciso? Transformers são famintos por dados. Você precisa de pelo menos 100.000 linhas de dados (velas de 5 minutos por 2 anos) para obter bons resultados.

3. Pode prever Cisnes Negros? Nenhum modelo pode prever um Cisne Negro (por definição). Mas os Transformers se adaptam mais rápido a novos regimes do que as LSTMs.

4. O que é "Previsão Probabilística"? Em vez de dizer "BTC será $100k", o TFT diz "Há 90% de chance de o BTC estar entre $98k e $102k". Isso é crucial para a Gestão de Risco.

5. Eu preciso de uma GPU? Sim. Treinar um Transformer em CPU é dolorosamente lento.