← All Collections
🧠 4 parts

Deep Learning for Markets

Neural forecasting for crypto — transformers, diffusion models, and foundation models, and how conformal prediction keeps their uncertainty honest.

  1. 01
    マルチホライズン・ポートフォリオ予測のためのTemporal Fusion Transformer
    Jun 22, 2026 #deep-learning

    マルチホライズン・ポートフォリオ予測のためのTemporal Fusion Transformer

    GoogleのTemporal Fusion Transformerが、アテンションベースの変数選択、分位点出力、そしてpytorch-forecastingによる実践的なパイプラインを通じて、解釈可能なマルチホライズン予測を定量的ポートフォリオ運用にもたらす方法を解説します。
  2. 02
    拡散モデル vs 暗号通貨のアナーキー：DDPMがあなたの占い師よりビットコインの暴落をうまく予測できる理由
    Jul 29, 2025 #diffusion models

    拡散モデル vs 暗号通貨のアナーキー：DDPMがあなたの占い師よりビットコインの暴落をうまく予測できる理由

    拡散モデルが暗号通貨予測をどのように革新し、ボラティリティの混沌を克服し、アルゴリズム取引の新たな機会を創出しているか。
  3. 03
    Kronos：ローソク足チャートにTransformerの言語を教えるファンデーションモデル
    Apr 19, 2026 #kronos

    Kronos：ローソク足チャートにTransformerの言語を教えるファンデーションモデル

    Kronosレビュー——OHLCV予測用ファンデーションモデル。BSQトークナイザー、階層的デコーダー、二段階サンプリング、Qlibパイプライン。
  4. 04
    リスクを考慮したポジションサイジングのためのコンフォーマル予測
    Jun 12, 2026 #uncertainty

    リスクを考慮したポジションサイジングのためのコンフォーマル予測

    保証されたカバレッジを持つ分布フリーの予測区間。split conformal、jackknife+、適応的コンフォーマル推論を用いて、パラメトリックな仮定なしにトレーディングリスクを較正し、ポジションをサイジングします。