2026-01-07 20:22:47

Vous voulez gagner de l'argent avec des données ? Commencez par maîtriser ces quatre étapes.

Dans le marché de la cryptomonnaie, faire de la quantification, c'est utiliser des signaux de prédiction comme arme. Mais la vérité est : la plupart des stratégies s'effondrent dès leur lancement, et le problème ne réside pas dans la complexité du modèle, mais dans le manque de préparation en amont.

La préparation des données, l'ingénierie des caractéristiques, la modélisation par apprentissage automatique, la configuration de la combinaison — ces quatre étapes sont indispensables. Beaucoup se concentrent uniquement à empiler des algorithmes ou à appliquer les modèles les plus récents, sans réaliser que 70% des échecs proviennent des deux bases que sont les données et les caractéristiques.

Comment faire concrètement ? La gestion des données demande plusieurs opérations : nettoyage, alignement, débruitage. Les données du marché sont déjà pleines d'interférences, avec un rapport signal/bruit très faible. L'ingénierie des caractéristiques est encore plus cruciale — comment extraire des signaux prédictifs à partir de données brutes ? Cela nécessite à la fois une compréhension de la logique financière et une maîtrise des détails techniques.

Au stade de la modélisation, différentes familles de modèles ont leurs points forts. Certains sont adaptés pour capturer des relations linéaires, d'autres pour modéliser des non-linéarités. Choisir le mauvais modèle, même avec un réglage précis des paramètres, est inutile. La dernière étape, la configuration de la combinaison, consiste à organiser plusieurs signaux pour améliorer la pureté globale du signal.

Une idée clé : ne vous limitez pas à prévoir le rendement total, mais décomposez la source de ce rendement et modélisez en fonction de signaux spécifiques. Ainsi, la prédiction sera plus robuste et plus interprétable.

Pour les chercheurs en quantitatif, cette méthodologie mérite une réflexion sérieuse. Comprendre la logique et les détails techniques de ces quatre étapes est la base pour construire une stratégie quantitatif durable.

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CryptoPhoenix

· 01-10 20:22

70% morts dans les données, cette phrase touche le cœur. Encore une histoire de "la base détermine la hauteur", ça m'épuise à l'écoute [rire pleure] --- Empiler des modèles pour vouloir se faire de l'argent facilement ? Rêveur. Au final, il faut revenir à des tâches les plus ennuyeuses comme le nettoyage des données --- Je repense encore à cette stratégie qui a échoué l'année dernière, à l'époque on voulait juste la mettre en ligne rapidement, mais le rapport signal/bruit était délirant. En voyant cet article maintenant, ça fait un peu mal --- L'ingénierie des caractéristiques est vraiment une science mystérieuse, c'est ça le vrai talent : extraire de l'or à partir de données pourries --- La zone inférieure est en train de préparer une opportunité, je recommande de maîtriser d'abord les quatre étapes fondamentales, ne sois pas pressé de gagner de l'argent, apprends d'abord à vivre et à survivre --- Le chemin de l'auto-rédemption d'un trader quantitatif est : passer de la foi dans l'algorithme → revenir au nettoyage des données → renaître de ses cendres. Je tourne cette roue plus d'une fois [sourire triste] --- Foi + traitement des données, c'est la véritable arme pour traverser les cycles. Avoir des rêves, ce n'est pas suffisant, il faut aussi avoir des compétences solides

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MEVHunterWang

· 01-10 20:19

70%的 échecs viennent des fondamentaux ? Alors mon modèle précédent était complètement inutile haha --- Le nettoyage des données, c’est vraiment une tâche où une personne peut passer un mois, pas une exagération --- Je repense à cet ami, qui se vantait tous les jours de son réseau de neurones, mais en réalité, toutes ses données étaient des déchets, entrée déchets, sortie déchets --- Le rapport signal-bruit extrêmement faible, cette phrase fait mal, le marché lui-même est du bruit --- L’ingénierie des caractéristiques est la vraie compétence, tout le monde peut empiler des algorithmes --- La configuration de la combinaison est intéressante, mais en pratique, c’est une autre histoire --- Il semble que la plupart des gens soient encore là à compliquer pour le plaisir de compliquer --- L’idée de décomposer la source de revenu est pas mal, c’est beaucoup plus fiable que de regarder simplement le rendement total --- Ça a l’air simple, mais en pratique, c’est d’un niveau infernal, mes amis --- Choisir le mauvais modèle, c’est vraiment irrécupérable, c’est ma leçon

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AirdropJunkie

· 01-08 05:27

70% des échecs sont dus aux caractéristiques des données... Cela signifie que la base n'est pas solide, on a l'impression que beaucoup de gens sont tombés dans ce piège. Encore une fois, avec de grands modèles et des non-linéarités, le résultat revient toujours à faire le travail le plus simple, c'est un peu désespérant.

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ApeEscapeArtist

· 01-07 20:52

70% d'échecs sont dus à la base ? Alors mes stratégies précédentes ne sont pas mortes pour rien... --- Le nettoyage des données est vraiment une torture, avez-vous des outils recommandés ? --- Encore l'ingénierie des caractéristiques, à chaque fois c'est cette étape, on dirait que personne ne l'explique vraiment bien comment faire. --- Choisir un modèle, c'est presque un jeu de hasard, que ce soit linéaire ou non linéaire, on se sent toujours coupable. --- La phrase "le rapport signal-bruit est extrêmement faible" est vraiment percutante, le marché lui-même vous trompe. --- Après six mois de quantitatif, il s'avère que 70% du temps devrait être consacré aux données ? Je suis choqué. --- Comment éviter de faire des détours dans la configuration du portefeuille ? --- Ne vous concentrez pas seulement sur le rendement ? Je préfère me concentrer directement sur la perte. --- Il faut à la fois comprendre la finance et la technologie, mon cerveau commence à saturer. --- Dire que l'optimisation des paramètres est inutile, c'est dur... J'ai passé deux mois à les ajuster auparavant.

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TokenStorm

· 01-07 20:50

70% des échecs viennent des données et des caractéristiques, c’est joli à dire, mais en réalité, ceux qui ont backtesté peuvent tous gagner de l’argent, une fois en ligne, ça devient un abattoir. Comment n’y ai-je pas pensé ? En fait, je perds de l’argent parce que mes données ne sont pas bien nettoyées, ce n’est pas mon modèle qui a un problème haha. Encore un texte "Maîtrisez ces quatre étapes pour devenir riche rapidement", je parie que la stratégie de cet auteur avec cinq ETH ne bat pas le marché. Je suis d’accord sur le fait que le rapport signal/bruit est extrêmement faible, les données on-chain sont d’un bruit énorme, mais qui nous empêche de parier quand même ? L’ingénierie des caractéristiques est la vraie compétence, mais pour être honnête, 99% des gens ne la maîtrisent pas, y compris moi.

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LiquidityHunter

· 01-07 20:47

70%的 échecs sont dus aux travaux de base, réveillez-vous tous Personne ne veut vraiment faire le nettoyage des données, mais ne pas le faire, c'est se condamner L'ingénierie des caractéristiques est le vrai art, ce n'est pas quelque chose qu'on peut résoudre en empilant des modèles Encore un article qui semble correct mais qui est extrêmement difficile à réaliser La plupart des gens sont encore en train d'ajuster les paramètres, sans se rendre compte qu'ils ont déjà perdu dès le départ Ces quatre étapes semblent simples, mais le piège est dans les détails Après avoir travaillé dans la quantification pendant si longtemps, la chose la plus redoutable est d'avoir des données de mauvaise qualité, même le modèle le plus intelligent ne peut produire que du mauvais Le rapport signal-bruit, c'est facile à dire, peu de gens le gèrent vraiment bien La modélisation n'est qu'une petite partie, le vrai travail difficile est en amont

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metaverse_hermit

· 01-07 20:34

70% des échecs sont dus aux données et aux caractéristiques ? Je le savais depuis longtemps, le problème c'est que la plupart des gens ne veulent tout simplement pas l'admettre. Cette théorie semble correcte, mais en réalité, peu de personnes persistent à solidifier leurs bases. Le nettoyage des données peut vraiment en faire rager, mais puisque l'on fait de la quantification, il faut accepter cette réalité.

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