Transformer：LLM的注意力架构应用于金融预测。竞技场中最先进的模型。
Transformer将革命性的NLP注意力架构（GPT、BERT）应用于加密价格预测。注意力机制允许模型对历史中每个数据点的相对重要性进行加权，捕捉传统模型看不到的模式。
输入128个数据点序列。多头注意力捕捉不同时刻之间的关系。位置编码提供时间上下文。预测方向和幅度。
可视化注意力图。方向+幅度预测。基于输出分布熵的置信度。
中等
时间序列中最强大的模型。捕捉复杂的多尺度模式。最先进的架构。
训练非常慢。需要大量数据。过拟合风险高。几乎完全的黑箱。
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