Modele Transformer pentru predicția prețurilor: Dincolo de LSTM

Rezumat Executiv: Ani de zile, rețelele Long Short-Term Memory (LSTM) au fost standardul de aur pentru prognoza seriilor temporale. Dar aveau un defect: uitau datele de acum 100 de pași. Faceți cunoștință cu Transformer. Construit inițial pentru limbaj (ChatGPT), se dovedește că 'Self-Attention' (Auto-Atenția) este perfectă pentru înțelegerea ciclurilor pieței.

---

1. Introducere: Atenția este tot ce ai nevoie (Pentru Alpha)

Piețele sunt un limbaj.

• Cuvinte = Tick-uri de preț.
• Propoziții = Lumânări zilnice.
• Paragrafe = Cicluri de piață.

LSTM-urile citesc acest limbaj cuvânt cu cuvânt, uitând începutul propoziției până ajung la sfârșit. Transformerele citesc întreaga istorie deodată, permițându-le să identifice instantaneu corelațiile dintre prăbușirea din 2026 și prăbușirea din 2020.

2. Analiza de bază: Mecanismul de atenție

2.1 Cum funcționează

Mecanismul de "Self-Attention" atribuie o pondere fiecărei lumânări din trecut.

• Scenariu: Bitcoin scade cu 5%.
• LSTM: Se uită doar la ultimele 10 lumânări.
• Transformer: "Această scădere arată exact ca Cascada de Lichidare din mai 2021. Voi acorda o pondere mare acelor evenimente."

2.2 Temporal Fusion Transformers (TFT)

Arhitectura TFT de la Google este status quo-ul din 2026. Aceasta combină:

1. Covariate statice: Metadate care nu se schimbă (de ex., "Aceasta este o monedă IA").
2. Intrări viitoare cunoscute: Datele ședințelor FOMC sau Halvings.
3. Intrări observate: Preț și Volum.

Acest lucru permite modelului să prezică nu doar ce se va întâmpla, ci și de ce (Interpretabilitate).

3. Implementare Tehnică: PyTorch Forecasting

Folosim biblioteca pytorch-forecasting.

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

# Definirea setului de date
training = TimeSeriesDataSet(
    data,
    time_idx="time_idx",
    target="price",
    group_ids=["symbol"],
    min_encoder_length=24,  # Privește înapoi 24 de ore
    max_encoder_length=168, # Privește înapoi 7 zile
    min_prediction_length=1,
    max_prediction_length=24, # Prezice următoarele 24 de ore
    static_categoricals=["symbol"],
    time_varying_known_reals=["hour_of_day", "day_of_week"],
    time_varying_unknown_reals=["price", "volume"],
)

# Inițializare 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 quantile pentru prognoza probabilistică
    loss=QuantileLoss(),
)

4. Provocări și Riscuri: "Părtinirea privirii înainte" (Look-Ahead Bias)

Cea mai frecventă eroare în antrenarea Transformer este Look-Ahead Bias. Dacă introduceți fără să știți "Prețul de deschidere de mâine" ca o caracteristică pentru "Prețul de închidere de mâine", modelul va avea o precizie de 99% la antrenament și 0% în producție.

• Remediere: Mascarea strictă a datelor viitoare în conducta DataSaver.

5. Perspectiva viitoare: Modele de fundație pentru finanțe

La fel cum GPT-4 este un model de fundație pentru text, asistăm la ascensiunea FinGPT — modele antrenate pe fiecare activ financiar din istorie. Nu le antrenați; doar le ajustați fin (LoRA) pe activul vostru specific (de ex., Dogecoin).

6. Întrebări frecvente: Transformere

1. Este mai bun decât XGBoost? Pentru probleme complexe, cu mai multe variabile și memorie lungă? Da. Pentru date tabelare simple? XGBoost este încă mai rapid și competitiv.

2. De cât de multe date am nevoie? Transformerele sunt lacome de date. Aveți nevoie de cel puțin 100.000 de rânduri de date (lumânări de 5 minute timp de 2 ani) pentru a obține rezultate bune.

3. Poate prezice Lebedele Negre? Niciun model nu poate prezice o Lebădă Neagră (prin definiție). Dar Transformerele se adaptează mai repede la noile regimuri decât LSTM-urile.

4. Ce este "Prognoza probabilistică"? În loc să spună "BTC va fi 100k $", TFT spune "Există 90% șanse ca BTC să fie între 98k $ și 102k $." Acest lucru este crucial pentru Managementul Riscului.

5. Am nevoie de un GPU? Da. Antrenarea unui Transformer pe CPU este dureros de lentă.