Deep Learning for Markets
Neural forecasting for crypto - transformers, diffusion models, and foundation models, and how conformal prediction keeps their uncertainty honest.
01
02
03
04
다중 기간 포트폴리오 예측을 위한 Temporal Fusion Transformer
구글의 Temporal Fusion Transformer가 어텐션 기반 변수 선택, 분위수 출력, 그리고 실제로 동작하는 pytorch-forecasting 파이프라인을 통해 어떻게 해석 가능한 다중 기간 예측을 정량적 포트폴리오 관리에 적용하는지 살펴봅니다.
확산 모델 vs 암호화폐 무정부 상태: DDPM이 점쟁이보다 비트코인 폭락을 더 잘 예측할 수 있는 이유
확산 모델이 어떻게 암호화폐 예측을 혁신하고, 변동성 혼돈을 극복하며, 알고리즘 트레이딩의 새로운 기회를 만들고 있는지.
Kronos: 캔들스틱 차트에 Transformer 언어를 가르치는 파운데이션 모델
Kronos 리뷰 - OHLCV 예측 파운데이션 모델. BSQ 토크나이저, 계층적 디코더, 2단계 샘플링, Qlib 훈련 파이프라인.
리스크 인식 포지션 사이징을 위한 컨포멀 예측
보장된 커버리지를 제공하는 분포 무관 예측 구간. split conformal, jackknife+, adaptive conformal inference를 사용해 모수적 가정 없이 트레이딩 리스크를 보정하고 포지션 크기를 산정한다.