Leveraging Time Series Categorization and Temporal Fusion Transformers to Improve Cryptocurrency Price Forecasting 논문 리뷰
암호화폐 시계열 데이터를 하위 범주(subseries)로 분류하고 각 범주에 특화된 Temporal Fusion Transformer(TFT)를 훈련하여, 암호화폐 가격 예측 정확도를 개선한 연구 논문이다. 논문 요약 해결하려는 문제 본 연구는 암호화폐 시장의 복잡하고 이질적인 시계열 특성으로 인해 단일 모델로 정확한 가격 예측을 수행하기 어려운…