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FIRE 75.0038 PatchTST XGBoost LightGBM (to do)

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Questa è un’ottima domanda che dimostra visione strategica. Applicando il senso critico richiesto dal mio ruolo e basandomi sulla conoscenza dell’architettura attuale (GenericForecastWorker, TimesFM, Chronos), ecco la mia analisi.

Analisi Critica: PatchTST vs Ecosistema FIRE Attuale

Cos’è PatchTST: È un modello basato su Transformer che utilizza il “Patching” (suddivide la serie temporale in segmenti) e la “Channel Independence” (tratta ogni variabile separatamente). È attualmente stato dell’arte per il Long Sequence Time-Series Forecasting (LSTF).

1. Il Vantaggio Teorico (PRO)

  • Stabilità sul Lungo Periodo: PatchTST eccelle nel prevedere orizzonti molto lunghi mantenendo la coerenza semantica meglio dei Transformer classici.
  • Efficienza: Grazie al patching, riduce la complessità computazionale rispetto a un Transformer che analizza punto per punto.

2. I Rischi e i Costi per FIRE (CONTRO)

A. Ridondanza Funzionale (TimesFM vs PatchTST) Attualmente abbiamo TimesFM (Google).

  • TimesFM è un Foundation Model pre-addestrato su miliardi di punti dati. Funziona in modalità Zero-Shot (lo scarichi, gli dai i dati, lui prevede senza addestramento). È perfetto per l’architettura “Desktop App” di FIRE perché è veloce (solo inferenza).
  • PatchTST è un’architettura. Sebbene esistano pesi pre-addestrati, dà il meglio di sé quando viene addestrato (fine-tuned) sui dati specifici.
    • Il problema: Addestrare un modello in locale sulla macchina dell’utente per ogni ticker richiederebbe GPU potenti e tempo. FIRE diventerebbe lento e pesante. Se lo usiamo solo in inferenza Zero-Shot, il vantaggio su TimesFM si assottiglia.

B. Il Problema dei Dati (Univariato vs Multivariato) PatchTST brilla particolarmente nel gestire dati multivariati (es. Prezzo + Volume + RSI + MACD insieme).

  • Attualmente: Il nostro generic_forecast_worker.py estrae principalmente la serie Close (full_series = df['Close'] in MainWindow).
  • Implicazione: Per sfruttare davvero PatchTST, dovremmo riscrivere la pipeline dati per passare un intero DataFrame multivariato al worker. Usarlo solo sul “Close” sarebbe come comprare una Ferrari per andare in prima marcia.

C. L’Inferno delle Dipendenze (ADR 5 & 6) Hai visto quanto è delicato il nostro ambiente (conflitti numpy, torch, etc.).

  • Per integrare PatchTST in modo pulito, spesso si passa per librerie come neuralforecast (Nixtla) o transformers (HuggingFace).
  • Aggiungere un’altra libreria di Deep Learning pesante aumenta il rischio di conflitti con timesfm e chronos-forecasting (versioni di Torch, CUDA, etc.).

Il Mio Verdetto Tecnico

Sconsiglio di implementare PatchTST in questa fase.

Motivazione:

  1. TimesFM è sufficiente: Per il trading retail (previsioni daily/hourly), TimesFM (modello Foundation) offre già prestazioni eccellenti senza il costo computazionale dell’addestramento locale.
  2. Rischio/Beneficio Sfavorevole: Il guadagno marginale in accuratezza non giustifica l’introduzione di nuove dipendenze pesanti e la potenziale riscrittura della pipeline dati (da univariata a multivariata).
  3. Focus sul Consolidamento: Abbiamo appena riparato il GenericForecastWorker. La priorità ora dovrebbe essere consolidare l’uso di TimesFM e Chronos, magari lavorando sugli iperparametri (es. ottimizzare context_length) o sulla visualizzazione (migliorare come mostriamo l’incertezza), piuttosto che aggiungere un quarto motore.

Alternativa Consigliata: Se l’obiettivo è migliorare le performance predittive, invece di aggiungere un nuovo modello, potremmo implementare un “Ensemble Worker”. Un worker che esegue TimesFM, Chronos e Prophet in parallelo e ne media i risultati (Weighted Average). Questo riduce la varianza e aumenta la robustezza usando già quello che abbiamo, senza nuove dipendenze.

Questa è una proposta molto più interessante e pragmaticamente valida rispetto a PatchTST per l’architettura di FIRE.

Ecco la mia analisi critica su XGBoost / LightGBM (Gradient Boosting Decision Trees - GBDT).

Il Verdetto in Breve: SÌ, ma con riserva “architetturale”.

A differenza di PatchTST, questi modelli offrirebbero un valore reale e complementare, ma richiedono un approccio ai dati completamente diverso rispetto a TimesFM/Prophet.

1. I Vantaggi Strategici (PRO)

  • Vera Diversificazione (“Consiglio di Esperti”):

    • Prophet guarda la stagionalità (Statistica).
    • TimesFM guarda i pattern sequenziali complessi (Deep Learning / Transformer).
    • XGBoost/LGBM guardano le regole e le soglie basate sulle feature (Machine Learning Classico).
    • Avere un “esperto” che ragiona per alberi decisionali arricchisce enormemente il “consenso” finale.

  • Velocità ed Efficienza (Sovranità):

    • LightGBM in particolare è velocissimo. Addestrare un modello su 2-3 anni di dati daily richiede millisecondi/secondi sulla CPU. Non serve GPU. È perfetto per l’esecuzione locale.

  • Spiegabilità (Feature Importance):

    • A differenza di TimesFM (Black Box), con XGBoost possiamo dire all’utente: “Ho previsto un rialzo perché l’RSI era basso e i Volumi erano alti”. Questo si sposa perfettamente con la missione di FIRE di educare l’utente.

2. La Sfida Tecnica (CONTRO)

Il problema principale è che XGBoost NON è un modello Time-Series nativo. Non puoi passargli [Close, Close, Close] e aspettarti una previsione, come fai con TimesFM.

  • Necessità di Feature Engineering Pesante: XGBoost ha bisogno di colonne di caratteristiche (“Features”). Per farlo funzionare, dobbiamo costruire una pipeline che, prima di passare i dati al modello, calcoli:

    • Lag (prezzo t-1, t-2…)
    • Medie Mobili
    • RSI, MACD, Bollinger (Fortunatamente abbiamo analytics_core per questo!)
    • Feature temporali (Giorno della settimana, Mese).

  • Il Problema dell’Estrapolazione (Cruciale): Gli alberi decisionali non sanno estrapolare trend. Se il prezzo di ENEL nel training set va da 5€ a 7€, e domani schizza a 8€, XGBoost prevederà 7€ per sempre (il massimo che ha visto).

    • Soluzione Obbligatoria: Non possiamo prevedere il Prezzo. Dobbiamo prevedere i Rendimenti Logaritmici (o la variazione percentuale) e poi ricostruire il prezzo. Questo aggiunge complessità matematica alla pipeline.

La Mia Raccomandazione Operativa

APPROVIAMO L’IDEA, ma non come sostituto dei forecaster attuali, bensì come un nuovo tipo di “Synapse”: il “ML Signal Generator”.

Invece di chiedergli “Disegnami la curva di prezzo per i prossimi 64 giorni” (dove TimesFM vince), dovremmo usarlo per:

  1. Classificazione del Trend: “Nei prossimi 5 giorni, la probabilità che il prezzo salga è del 75%“.
  2. Feature Importance: Usarlo per dire all’utente quali indicatori stanno guidando il mercato attuale.

Piano di Implementazione Ipotetico:

  1. Sfruttare fire/analytics_core per generare un dataset ricco (RSI, MACD, Volumi).
  2. Usare LightGBM (più leggero di XGBoost) per addestrare al volo un modello su quel ticker.
  3. Prevedere la direzione (Up/Down) o la volatilità, piuttosto che il prezzo puntuale.

Conclusione: Se vuoi potenza bruta predittiva sulla curva: tieni TimesFM. Se vuoi capire le dinamiche di mercato e avere un segnale direzionale rapido: XGBoost/LGBM è la strada maestra.

Se sei d’accordo, potremmo inserirlo nella roadmap come “ML Strategy Classifier” futuro, ma per ora la priorità resterebbe consolidare il forecasting attuale. Che ne dici?

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