用于价格预测的Transformer模型：超越LSTM
执行摘要：多年来，长短期记忆 (LSTM) 网络一直是时间序列预测的黄金标准。但它们有一个缺陷：它们会忘记100步之前的数据。此时 Transformer 登场。最初是为语言构建的 (ChatGPT)，事实证明“自注意力 (Self-Attention)”非常适合理解市场周期。
1. 简介：你只需要注意力 (Seeking Alpha)
市场是一门语言。
- 单词 = 价格跳动 (Ticks)。
- 句子 = 日蜡烛图。
- 段落 = 市场周期。
LSTM 逐字阅读这种语言，读到句尾时就忘记了句首。Transformer 一次性阅读整个历史，使其能够瞬间发现 2026年崩盘 与2020年崩盘之间的相关性。
2. 核心分析：注意力机制
2.1 它是如何工作的
“自注意力 (Self-Attention)” 机制为过去的每一根蜡烛分配一个权重。
- 场景：比特币下跌5%。
- LSTM：只看最后10根蜡烛。
- Transformer：“这次下跌看起来和2021年5月的清算级联完全一样。我将着重权衡这些事件。”
2.2 时间融合Transformer (TFT)
Google的 TFT 架构是2026年的现状。它结合了：
- 静态协变量：不改变的元数据（例如，“这是一个AI代币”）。
- 已知未来输入：美联储会议或减半的日期。
- 观测输入：价格和成交量。
这使得模型不仅能预测 什么 会发生，还能预测 为什么（可解释性）。
3. 技术实现：PyTorch Forecasting
我们使用 pytorch-forecasting 库。
# 2026 时间融合Transformer设置
from pytorch_forecasting import TemporalFusionTransformer, TimeSeriesDataSet
# 定义数据集
training = TimeSeriesDataSet(
data,
time_idx="time_idx",
target="price",
group_ids=["symbol"],
min_encoder_length=24, # 回顾24小时
max_encoder_length=168, # 回顾7天
min_prediction_length=1,
max_prediction_length=24, # 预测未来24小时
static_categoricals=["symbol"],
time_varying_known_reals=["hour_of_day", "day_of_week"],
time_varying_unknown_reals=["price", "volume"],
)
# 初始化 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, # 用于概率预测的7个分位数
loss=QuantileLoss(),
)
4. 挑战与风险：“前视偏差” (Look-Ahead Bias)
Transformer训练中最常见的错误是 Look-Ahead Bias。 如果你无意中将“明天的开盘价”作为“明天的收盘价”的特征输入，模型在训练中会有99%的准确率，而在生产中则为0%。
- 修复：在 DataSaver 管道中严格屏蔽未来数据。
5. 未来展望：金融的基础模型
就像 GPT-4 是文本的基础模型一样，我们看到了 FinGPT 的崛起——在历史上 每一个 金融资产上训练的模型。你不需要训练它们；你只需要在你特定的资产（例如狗狗币）上对它们进行微调 (LoRA)。
6. 常见问题：Transformers
1. 它比 XGBoost 好吗？ 对于具有长记忆的复杂多变量问题？是的。对于简单的表格数据？XGBoost 仍然更快且具有竞争力。
2. 我需要多少数据？ Transformer 渴望数据。你需要至少100,000行数据（2年的5分钟蜡烛图）才能获得良好的结果。
3. 它能预测黑天鹅吗？ 没有模型可以预测黑天鹅（根据定义）。但与 LSTM 相比，Transformer 能 更快 地适应新机制。
4. 什么是“概率预测”？ TFT 不会说“BTC 将是 $100k”，而是说“BTC 在 $98k 到 $102k 之间的几率是 90%。”这对于风险管理至关重要。
5. 我需要 GPU 吗？ 是的。在 CPU 上训练 Transformer 极其缓慢。
