โมเดล Transformer สำหรับการทำนายราคา: มากกว่าแค่ LSTM

บทสรุปผู้บริหาร: เป็นเวลาหลายปีที่เครือข่าย Long Short-Term Memory (LSTM) เป็นมาตรฐานทองคำสำหรับการพยากรณ์อนุกรมเวลา แต่พวกมันมีข้อบกพร่อง: พวกมันลืมข้อมูลจาก 100 ก้าวที่แล้ว พบกับ Transformer เดิมทีสร้างขึ้นสำหรับภาษา (ChatGPT) ปรากฏว่า 'Self-Attention' (ความสนใจในตนเอง) นั้นสมบูรณ์แบบสำหรับการทำความเข้าใจวัฏจักรของตลาด

---

1. บทนำ: Attention is All You Need (สำหรับ Alpha)

ตลาดคือภาษา

• คำ = Price Ticks
• ประโยค = Daily Candles (แท่งเทียนรายวัน)
• ย่อหน้า = Market Cycles (วัฏจักรตลาด)

LSTMs อ่านภาษานี้ทีละคำ โดยลืมตอนต้นของประโยคเมื่อถึงตอนจบ Transformers อ่าน ประวัติทั้งหมดในคราวเดียว ทำให้พวกเขาสามารถมองเห็นความสัมพันธ์ระหว่าง การล่มสลายในปี 2026 และการล่มสลายในปี 2020 ได้ทันที

2. การวิเคราะห์หลัก: กลไกความสนใจ (Attention Mechanism)

2.1 มันทำงานอย่างไร

กลไก "Self-Attention" กำหนดน้ำหนักให้กับแท่งเทียนในอดีตทุกแท่ง

• สถานการณ์: Bitcoin ลดลง 5%
• LSTM: ดูแค่ 10 แท่งเทียนล่าสุด
• Transformer: "การลดลงนี้ดูเหมือนกับ Liquidation Cascade ในเดือนพฤษภาคม 2021 เป๊ะเลย ฉันจะให้น้ำหนักกับเหตุการณ์เหล่านั้นอย่างมาก"

2.2 Temporal Fusion Transformers (TFT)

สถาปัตยกรรม TFT ของ Google เป็นสถานะที่เป็นอยู่ของปี 2026 มันรวม:

1. Static Covariates: ข้อมูลเมตาที่ไม่เปลี่ยนแปลง (เช่น "นี่คือเหรียญ AI")
2. Known Future Inputs: วันที่ประชุม FOMC หรือ Halvings
3. Observed Inputs: ราคาและปริมาณ

สิ่งนี้ทำให้โมเดลทำนายได้ไม่เพียงแค่ อะไร จะเกิดขึ้น แต่ยังรวมถึง ทำไม (ความสามารถในการตีความ)

3. การใช้งานทางเทคนิค: PyTorch Forecasting

เราใช้ไลบรารี pytorch-forecasting

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

# Define the Dataset
training = TimeSeriesDataSet(
    data,
    time_idx="time_idx",
    target="price",
    group_ids=["symbol"],
    min_encoder_length=24,  # มองย้อนกลับไป 24 ชั่วโมง
    max_encoder_length=168, # มองย้อนกลับไป 7 วัน
    min_prediction_length=1,
    max_prediction_length=24, # ทำนาย 24 ชั่วโมงข้างหน้า
    static_categoricals=["symbol"],
    time_varying_known_reals=["hour_of_day", "day_of_week"],
    time_varying_unknown_reals=["price", "volume"],
)

# Initialize 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 quantiles สำหรับการพยากรณ์ความน่าจะเป็น
    loss=QuantileLoss(),
)

4. ความท้าทายและความเสี่ยง: "Look-Ahead Bias"

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดในการฝึกอบรม Transformer คือ Look-Ahead Bias หากคุณป้อน "ราคาเปิดของวันพรุ่งนี้" เป็นคุณสมบัติสำหรับ "ราคาปิดของวันพรุ่งนี้" โดยไม่รู้ตัว โมเดลจะมีความแม่นยำ 99% ในการฝึกอบรม และ 0% ในการใช้งานจริง

• วิธีแก้ไข: การมาสก์ข้อมูลในอนาคตอย่างเข้มงวดในไปป์ไลน์ DataSaver

5. แนวโน้มในอนาคต: Foundation Models สำหรับการเงิน

เช่นเดียวกับที่ GPT-4 เป็น Foundation Model สำหรับข้อความ เรากำลังเห็นการเพิ่มขึ้นของ FinGPT — โมเดลที่ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับสินทรัพย์ทางการเงิน ทุกรายการ ในประวัติศาสตร์ คุณไม่ได้ฝึกพวกมัน คุณเพียงแค่ปรับแต่ง (LoRA) พวกมันบนสินทรัพย์เฉพาะของคุณ (เช่น Dogecoin)

6. FAQ: Transformers

1. มันดีกว่า XGBoost หรือไม่? สำหรับปัญหาที่ซับซ้อนและมีหลายตัวแปรพร้อมหน่วยความจำยาว? ใช่ สำหรับข้อมูลตารางอย่างง่าย? XGBoost ยังคงเร็วกว่าและแข่งขันได้

2. ฉันต้องการข้อมูลมากแค่ไหน? Transformers หิวข้อมูล คุณต้องมีข้อมูลอย่างน้อย 100,000 แถว (แท่งเทียน 5 นาทีเป็นเวลา 2 ปี) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี

3. มันสามารถทำนาย Black Swans ได้หรือไม่? ไม่มีโมเดลใดสามารถทำนาย Black Swan ได้ (ตามคำจำกัดความ) แต่ Transformers ปรับตัวเข้ากับระบอบการปกครองใหม่ได้ เร็วกว่า LSTMs

4. "การพยากรณ์ความน่าจะเป็น" คืออะไร? แทนที่จะพูดว่า "BTC จะอยู่ที่ $100k" TFT กล่าวว่า "มีโอกาส 90% ที่ BTC จะอยู่ระหว่าง $98k ถึง $102k" นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการบริหารความเสี่ยง

5. ฉันจำเป็นต้องมี GPU หรือไม่? ใช่ การฝึกอบรม Transformer บน CPU นั้นช้าจนเจ็บปวด