Модели-трансформеры для прогнозирования цен: за пределами LSTM

Краткий обзор: В течение многих лет сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) были золотым стандартом для прогнозирования временных рядов. Но у них был недостаток: они забывали данные 100 шагов назад. Встречайте Трансформер (Transformer). Изначально созданный для языка (ChatGPT), механизм "Self-Attention" (самовнимание) оказался идеальным для понимания рыночных циклов.

---

1. Введение: Внимание — это все, что вам нужно (для альфы)

Рынки — это язык.

• Слова = Ценовые тики.
• Предложения = Дневные свечи.
• Абзацы = Рыночные циклы.

LSTM читают этот язык слово за словом, забывая начало предложения к тому времени, когда достигают конца. Трансформеры читают всю историю сразу, что позволяет им мгновенно обнаруживать корреляции между крахом 2026 года и крахом 2020 года.

2. Основной анализ: механизм внимания

2.1 Как это работает

Механизм "Self-Attention" (самовнимания) присваивает вес каждой прошлой свече.

• Сценарий: Биткойн упал на 5%.
• LSTM: Смотрит только на последние 10 свечей.
• Трансформер: "Это падение выглядит точно так же, как каскад ликвидаций в мае 2021 года. Я придам большой вес этим событиям".

2.2 Временные фузионные трансформеры (TFT)

Архитектура Google TFT — это статус-кво 2026 года. Она объединяет:

1. Статические ковариаты: Метаданные, которые не меняются (например, "Это ИИ-монета").
2. Известные будущие входные данные: Даты заседаний FOMC или халвингов.
3. Наблюдаемые входные данные: Цена и объем.

Это позволяет модели предсказывать не только, что произойдет, но и почему (интерпретируемость).

3. Техническая реализация: PyTorch Forecasting

Мы используем библиотеку pytorch-forecasting.

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

# Определение набора данных
training = TimeSeriesDataSet(
    data,
    time_idx="time_idx",
    target="price",
    group_ids=["symbol"],
    min_encoder_length=24,  # Смотреть назад на 24 часа
    max_encoder_length=168, # Смотреть назад на 7 дней
    min_prediction_length=1,
    max_prediction_length=24, # Прогнозировать следующие 24 часа
    static_categoricals=["symbol"],
    time_varying_known_reals=["hour_of_day", "day_of_week"],
    time_varying_unknown_reals=["price", "volume"],
)

# Инициализация 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 квантилей для вероятностного прогноза
    loss=QuantileLoss(),
)

4. Проблемы и риски: "Предвзятость предвидения" (Look-Ahead Bias)

Самая распространенная ошибка при обучении трансформеров — это Look-Ahead Bias. Если вы невольно подадите "Цену открытия завтрашнего дня" в качестве фичи для "Цены закрытия завтрашнего дня", модель будет иметь точность 99% при обучении и 0% в реальной работе.

• Исправление: Строгое маскирование будущих данных в пайплайне DataSaver.

5. Перспективы на будущее: Базовые модели для финансов

Так же, как GPT-4 является базовой моделью для текста, мы наблюдаем рост FinGPT — моделей, обученных на каждом финансовом активе в истории. Вы не обучаете их; вы просто дообучаете (LoRA) их на вашем конкретном активе (например, Dogecoin).

6. FAQ: Трансформеры

1. Это лучше, чем XGBoost? Для сложных многомерных задач с длинной памятью? Да. Для простых табличных данных? XGBoost по-прежнему быстрее и конкурентоспособен.

2. Сколько данных мне нужно? Трансформеры жадны до данных. Вам нужно не менее 100 000 строк данных (5-минутные свечи за 2 года), чтобы получить хорошие результаты.

3. Может ли он предсказать "Черных лебедей"? Ни одна модель не может предсказать "Черного лебедя" (по определению). Но трансформеры адаптируются к новым режимам быстрее, чем LSTM.

4. Что такое "Вероятностное прогнозирование"? Вместо того чтобы говорить "BTC будет стоить $100k", TFT говорит "Существует 90% вероятность того, что BTC будет находиться в диапазоне от $98k до $102k". Это критически важно для управления рисками.

5. Нужен ли мне GPU? Да. Обучение трансформера на CPU мучительно медленное.