Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: Transformer с относительным кодированием"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Transformer с относительным кодированием:

Самоконтролируемое обучение может оказаться эффективным способом анализа больших объемов неразмеченных данных. Основным фактором успеха является адаптация моделей под особенности финансовых рынков, что способствует улучшению результативности традиционных методов. Эта статья познакомит вас с альтернативным механизмом внимания, который позволяет учитывать относительные зависимости и взаимосвязи между исходными данными.

Переход от обучения моделей с нуля к предварительному обучению на больших наборах неразмеченных данных, с последующей тонкой настройкой для конкретных задач, позволяет достичь высокой точности прогнозирования без необходимости сбора огромных объемов новых данных. К примеру, модели на основе архитектуры Transformer, адаптированные для финансовых данных, могут использовать информацию о корреляциях между активами, временными зависимостями и другими факторами для построения более точных прогнозов. Внедрение альтернативных механизмов внимания помогает учитывать важные рыночные зависимости, что существенно повышает производительность моделей. Это открывает новые возможности для создания торговых стратегий, минимизируя ручные настройки и сложные модели, опирающиеся на правила.

Один из таких альтернативных алгоритмов внимания был представлен в работе "Relative Molecule Self-Attention Transformer". Авторы статьи разработали новую формулу Self-Attention для молекулярных графов, которая тщательно обрабатывает различные входные функции для получения повышенной точности и надежности во многих химических областях. Relative Molecule Attention Transformer (R-MAT) является предварительно обученной моделью на основе Transformer. Это новый вариант относительного Self-Attention, который позволяет эффективно объединять информацию о расстоянии и окрестностях. R-MAT обеспечивает современную и конкурентоспособную производительность в широком спектре задач.

Автор: Dmitriy Gizlyk