← 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
    Temporal Fusion Transformers for Multi-Horizon Portfolio Forecasting
    Jun 22, 2026 #deep-learning

    Temporal 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.

  2. 02
    Диффузиялык моделдер криптовалюта анархиясына каршы: DDPM эмне үчүн Bitcoin кулашын сиздин астрологуңуздан жакшыраак божомолдой алат
    Jul 29, 2025 #diffusion models

    Диффузиялык моделдер криптовалюта анархиясына каршы: DDPM эмне үчүн Bitcoin кулашын сиздин астрологуңуздан жакшыраак божомолдой алат

    Диффузиялык моделдер криптовалюта божомолдоону кантип өзгөртүп жатышат, алар кантип волатилдүүлүк хаосун жеңип, алгоритмдик соода үчүн жаңы мүмкүнчүлүктөрдү жаратат.

  3. 03
    Kronos: шам графиктерин трансформер тилинде сүйлөшүүгө үйрөткөн негиз модели
    Apr 19, 2026 #kronos

    Kronos: шам графиктерин трансформер тилинде сүйлөшүүгө үйрөткөн негиз модели

    Kronos сереби — OHLCV шамдарын болжоо үчүн негиз модели. BSQ токенизатору, иерархиялык декодер, эки баскычтуу сэмплинг, Qlib окутуу түтүгү. Модель биржанын 'тилин' кантип үйрөнөт.

  4. 04
    Тобокелдикти Эске Алган Позиция Көлөмүн Аныктоо үчүн Конформдук Божомол
    Jun 12, 2026 #uncertainty

    Тобокелдикти Эске Алган Позиция Көлөмүн Аныктоо үчүн Конформдук Божомол

    Кепилдиктүү камтуусу бар, бөлүштүрүүдөн көз каранды эмес божомол интервалдары. Соода тобокелдигин калибрлөө жана позицияларды параметрдик болжолдоосуз өлчөө үчүн split conformal, jackknife+ жана adaptive conformal inference колдонобуз.