Transformer

加密货币市场的高波动性为投资者带来机会与风险，机器学习技术成为价格预测的关键工具。文章重点对比LSTM和Transformer模型在加密货币预测中的表现，指出LSTM擅长捕捉短期价格变动，而Transformer结合社交媒体情绪数据时效果更优。同时探讨了链上数据、社交媒体情绪和宏观经济指标等多元数据整合方法，并分析黑天鹅事件对模型稳定性的影响。开源项目案例展示了LSTM模型的实际应用流程，最后强调数据预处理、模型验证和合规风险对提升预测稳定性的重要性。