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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用於多時間跨度組合預測的時序融合 Transformer
谷歌的時序融合 Transformer 如何為量化組合管理帶來可解釋的多時間跨度預測：基於注意力的變數選擇、分位數輸出，以及一條完整的 pytorch-forecasting 實戰流程。
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擴散模型如何徹底改變加密貨幣預測，克服波動性混亂併為演算法交易創造新機會。
Kronos：讓K線圖說Transformer語言的基礎模型
Kronos評測 - - OHLCV蠟燭圖預測基礎模型。BSQ分詞器、層次化解碼器、兩階段取樣、Qlib訓練管線。模型如何學習交易所的'語言'。
用於風險感知倉位管理的保形預測
無分佈假設、帶有覆蓋率保證的預測區間。我們使用 split conformal、jackknife+ 以及自適應保形推斷來校準交易風險，並在不依賴參數化假設的情況下確定倉位規模。