← 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 Transformer สำหรับการพยากรณ์พอร์ตการลงทุนแบบหลายช่วงเวลา
    Jun 22, 2026 #deep-learning

    Temporal Fusion Transformer สำหรับการพยากรณ์พอร์ตการลงทุนแบบหลายช่วงเวลา

    Temporal Fusion Transformer ของ Google นำการพยากรณ์แบบหลายช่วงเวลาที่ตีความได้มาสู่การจัดการพอร์ตการลงทุนเชิงปริมาณอย่างไร พร้อมการเลือกตัวแปรด้วยกลไก attention เอาต์พุตแบบควอนไทล์ และไปป์ไลน์ pytorch-forecasting ที่ลงมือทำจริง

  2. 02
    Diffusion Models vs ความอนาธิปไตยของคริปโต: ทำไม DDPM ถึงทำนายการดิ่งของ Bitcoin ได้ดีกว่านักโหราศาสตร์ของคุณ
    Jul 29, 2025 #diffusion models

    Diffusion Models vs ความอนาธิปไตยของคริปโต: ทำไม DDPM ถึงทำนายการดิ่งของ Bitcoin ได้ดีกว่านักโหราศาสตร์ของคุณ

    Diffusion models กำลังปฏิวัติการพยากรณ์คริปโตเคอร์เรนซีอย่างไร ด้วยการเอาชนะความโกลาหลของความผันผวนและสร้างโอกาสใหม่ในการเทรดแบบอัลกอริทึม

  3. 03
    Kronos: โมเดล Foundation ที่สอนให้กราฟแท่งเทียนพูดภาษา Transformer
    Apr 19, 2026 #kronos

    Kronos: โมเดล Foundation ที่สอนให้กราฟแท่งเทียนพูดภาษา Transformer

    รีวิว Kronos — โมเดล Foundation สำหรับการพยากรณ์แท่งเทียน OHLCV. BSQ tokenizer, hierarchical decoder, two-stage sampling, Qlib training pipeline. ว่าโมเดลเรียนรู้ 'ภาษา' ของตลาดหุ้นได้อย่างไร

  4. 04
    Conformal Prediction สำหรับการกำหนดขนาดสถานะแบบตระหนักความเสี่ยง
    Jun 12, 2026 #uncertainty

    Conformal Prediction สำหรับการกำหนดขนาดสถานะแบบตระหนักความเสี่ยง

    ช่วงการพยากรณ์แบบ distribution-free ที่มีการรับประกัน coverage เราใช้ split conformal, jackknife+ และ adaptive conformal inference เพื่อปรับเทียบความเสี่ยงในการเทรดและกำหนดขนาดสถานะโดยไม่ต้องตั้งสมมติฐานแบบพารามิเตอร์