Deep Learning for Markets
Neural forecasting for crypto — transformers, diffusion models, and foundation models, and how conformal prediction keeps their uncertainty honest.
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Jun 22, 2026 #deep-learningTemporal Fusion Transformers for Multi-Horizon Portfolio Forecasting
How Google's Temporal Fusion Transformer brings interpretable multi-horizon forecasting to quantitative portfolio management, with attention-based variable selection, quantile outputs, and a worked pytorch-forecasting pipeline.
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Jul 29, 2025 #diffusion modelsLes modèles de diffusion contre l'anarchie des cryptomonnaies : pourquoi DDPM prédit les crashs de Bitcoin mieux que votre astrologue
Comment les modèles de diffusion révolutionnent la prévision des cryptomonnaies, surmontant le chaos de la volatilité et créant de nouvelles opportunités pour le trading algorithmique.
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Apr 19, 2026 #kronosKronos : un modèle de fondation qui apprend aux chandeliers japonais à parler le langage des transformers
Revue de Kronos, un modèle de fondation pour la prévision de chandeliers OHLCV. Tokenizer BSQ, décodeur hiérarchique, échantillonnage en deux étapes, pipeline d'entraînement Qlib. Comment un modèle apprend le « langage » de la bourse.
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Jun 12, 2026 #uncertaintyPrédiction conforme pour un dimensionnement de position tenant compte du risque
Des intervalles de prédiction sans hypothèse de distribution, avec une couverture garantie. Nous utilisons le split conformal, le jackknife+ et l'inférence conforme adaptative pour calibrer le risque de trading et dimensionner les positions sans hypothèses paramétriques.