Chapter 26: Temporal Fusion Transformers — Multi-horizon Portfolio Allocation

Chapter 26: Temporal Fusion Transformers — Multi-horizon Portfolio Allocation

Overview

Temporal Fusion Transformer (TFT) — это state-of-the-art архитектура для интерпретируемого multi-horizon прогнозирования временных рядов. В этой главе мы применяем TFT для прогнозирования доходности активов на разных горизонтах и построения динамической стратегии аллокации портфеля.

Trading Strategy

Суть стратегии: Прогнозирование доходности на 1/5/20 дней вперед с quantile forecasts. Динамическая аллокация между акциями, облигациями и кэшем на основе предсказанных распределений и соотношения risk/reward.

Сигнал на вход:

• Long: Прогноз положительной доходности с узким confidence interval
• Short: Прогноз отрицательной доходности с узким confidence interval
• Cash: Широкий confidence interval (высокая неопределенность)

Position Sizing: Обратно пропорционально ширине prediction interval

Technical Specification

Notebooks to Create

#	Notebook	Description
1	01_data_preparation.ipynb	Загрузка данных (акции, облигации, macro), feature engineering
2	02_tft_architecture.ipynb	Разбор архитектуры TFT: Variable Selection, Gating, Attention
3	03_model_training.ipynb	Обучение TFT с PyTorch Forecasting / Darts
4	04_multi_horizon_forecasting.ipynb	Прогнозы на 1/5/20 дней с quantile regression
5	05_interpretability.ipynb	Attention weights, Variable Importance, Temporal patterns
6	06_allocation_strategy.ipynb	Правила аллокации на основе прогнозов
7	07_backtesting.ipynb	Backtest стратегии с transaction costs
8	08_comparison_baselines.ipynb	Сравнение с LSTM, ARIMA, Buy&Hold

Data Requirements

Primary Data:
├── S&P 500 daily OHLCV (10+ лет)
├── US Treasury yields (2Y, 10Y, 30Y)
├── VIX index
├── Sector ETFs (XLF, XLK, XLE, etc.)
└── Macro indicators (GDP, CPI, Unemployment)

Features:
├── Static: Sector, Market Cap category
├Known future: Trading days calendar, earnings dates
└── Observed: Price, Volume, Technical indicators, Macro

Model Architecture

Temporal Fusion Transformer:
├── Input Embedding
│   ├── Static covariate encoders
│   ├── Known future input encoders
│   └── Observed input encoders
├── Variable Selection Networks (per time step)
├── LSTM Encoder-Decoder
├── Temporal Self-Attention (interpretable)
├── Position-wise Feed-Forward
└── Quantile Output (10%, 50%, 90%)

Key Metrics

• Forecasting: MAE, RMSE, Quantile Loss, Coverage
• Strategy: Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Max Drawdown, Calmar Ratio
• Comparison: vs Buy&Hold, 60/40, Risk Parity

Dependencies

pytorch-forecasting>=0.10.0
pytorch-lightning>=2.0.0
darts>=0.25.0
pandas>=1.5.0
numpy>=1.23.0
matplotlib>=3.6.0
yfinance>=0.2.0

Expected Outcomes

1. TFT модель с multi-horizon forecasting для портфеля активов
2. Interpretability analysis — какие факторы важны на каких горизонтах
3. Allocation strategy с динамическим переключением акции/облигации/кэш
4. Backtesting results с Sharpe > 1.0 (цель), сравнение с baselines

References

• Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting (Google, 2021)
• PyTorch Forecasting Documentation
• Darts Library

Difficulty Level

⭐⭐⭐⭐☆ (Advanced)

Требуется понимание: Attention механизмов, LSTM, Quantile regression, Portfolio management