Partial multivariate transformer as a tool for cryptocurrencies time series prediction
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摘要
本文提出并评估Partial-Multivariate Transformer（PMformer），通过在训练中采样特征子集以在信息稀缺的单变量与噪声易增的全多变量之间取得平衡，并在BTCUSDT与ETHUSDT上对比11种基线模型，结果显示部分多变量策略能显著降低预测误差但不必然提高交易收益，这强调了统计误差指标与实际交易效用之间的脱节 [page::0][page::3][page::4]
