2026-01-07 20:22:47

Mau menghasilkan uang dari data? Pelajari dulu empat langkah ini.

Dalam pasar kripto, melakukan kuantitatif, sinyal prediksi adalah senjatamu. Tapi kenyataannya: kebanyakan strategi langsung runtuh saat diujicobakan, masalahnya sering kali bukan pada kompleksitas model, melainkan pada persiapan awal yang tidak dilakukan dengan baik.

Persiapan data, rekayasa fitur, pemodelan machine learning, konfigurasi portofolio—empat tahap ini harus dilakukan secara lengkap. Banyak orang hanya fokus menumpuk algoritma, menerapkan model terbaru, tanpa sadar bahwa 70% kegagalan berasal dari dua dasar ini: data dan fitur.

Lalu, bagaimana caranya? Ada banyak hal yang harus ditangani di bagian data: pembersihan, penyelarasan, penghilangan noise. Data pasar sendiri penuh gangguan, rasio sinyal terhadap noise sangat rendah. Rekayasa fitur menjadi sangat penting—bagaimana mengekstrak sinyal yang memiliki kekuatan prediksi dari data mentah? Ini membutuhkan pemahaman logika keuangan sekaligus detail teknis.

Pada tahap pemodelan, berbagai keluarga model memiliki keunggulan masing-masing. Ada yang cocok menangkap hubungan linier, ada yang mahir dalam pola non-linier. Salah memilih model, sekecil apa pun penyetelan parameter, sia-sia belaka. Konfigurasi portofolio terakhir adalah bagaimana mengorganisasi beberapa sinyal agar meningkatkan kejernihan keseluruhan sinyal.

Satu wawasan utama: jangan hanya fokus pada prediksi total keuntungan, tetapi pecah sumber keuntungan dan buat model berdasarkan sinyal tertentu. Dengan begitu, prediksi yang dihasilkan akan lebih stabil dan dapat dijelaskan.

Bagi peneliti kuantitatif, metodologi ini layak dipelajari dengan serius. Mengerti logika dan detail teknis dari keempat tahap ini adalah fondasi untuk membangun strategi kuantitatif yang dapat digunakan jangka panjang.

Lihat Asli

Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.

12 Suka

Hadiah
12
7
Posting ulang
Bagikan

Komentar

0/400

CryptoPhoenix

· 20jam yang lalu

70% mati karena data, kata-kata ini menyentuh hati. Lagi-lagi cerita "dasar menentukan ketinggian", membuat saya lelah mendengarnya [tawa menangis] --- Membangun model hanya untuk tidur dan mendapatkan keuntungan? Mimpi bro. Pada akhirnya harus kembali ke pekerjaan paling membosankan yaitu pembersihan data --- Ingat lagi strategi yang hancur tahun lalu, saat itu buru-buru ingin rilis, hasilnya rasio sinyal terhadap noise sangat tinggi. Sekarang membaca ini agak menyentuh hati --- Rekayasa fitur benar-benar ilmu gaib, bagaimana mengekstrak emas dari data sampah, itu adalah kemampuan sejati --- Zona bawah sedang menyiapkan peluang, disarankan untuk menguasai empat langkah dasar terlebih dahulu, jangan buru-buru mencari uang, pelajari dulu bagaimana bertahan hidup dan keluar --- Jalan penebusan diri seorang trader kuantitatif adalah: dari kepercayaan pada algoritma → kembali ke pembersihan data → bangkit kembali. Saya sudah memutar roda ini lebih dari sekali [senyum pahit] --- Kepercayaan + pengolahan data, adalah senjata sejati untuk melewati siklus. Hanya bermimpi tidak cukup, harus punya keahlian keras

Lihat AsliBalas0

MEVHunterWang

· 20jam yang lalu

70%的 kegagalan berasal dari dasar? Jadi model saya sebelumnya sia-sia saja haha --- Pembersihan data ini benar-benar, satu orang bisa mengasah selama sebulan, tidak berlebihan --- Ingat lagi teman itu, setiap hari memuji jaringan sarafnya sendiri, padahal data semuanya sampah masuk sampah keluar --- Rasio sinyal terhadap noise sangat rendah, ini menyentuh hati, pasar sendiri adalah kebisingan --- Fitur engineering adalah pekerjaan yang benar-benar memerlukan keahlian, algoritma semua orang bisa menumpuk --- Pengaturan kombinasi agak menarik, tapi saat dijalankan di dunia nyata itu cerita lain lagi --- Rasanya kebanyakan orang masih berusaha membuat segalanya menjadi rumit --- Memecah sumber keuntungan adalah ide yang bagus, lebih dapat diandalkan daripada hanya melihat total keuntungan --- Terlihat sederhana, tapi dalam praktiknya tingkat kesulitannya sangat tinggi, teman-teman --- Memilih model yang salah benar-benar tidak bisa diselamatkan, pelajaran saya

Lihat AsliBalas0

AirdropJunkie

· 01-08 05:27

70% kegagalan disebabkan oleh fitur data... ini berarti fondasi tidak dibangun dengan baik, rasanya banyak orang pernah melewati lubang ini Kembali ke model besar dan non-linear, hasilnya tetap harus kembali ke pekerjaan paling sederhana, sedikit putus asa

Lihat AsliBalas0

ApeEscapeArtist

· 01-07 20:52

70% kegagalan di dasar? Kalau begitu strategi saya sebelumnya pasti sangat disia-siakan... --- Pembersihan data benar-benar menyiksa, ada rekomendasi alat apa? --- Lagi-lagi tentang rekayasa fitur, setiap kali menghadapi hambatan ini, rasanya tidak ada yang benar-benar menjelaskan cara melakukannya dengan jelas --- Memilih model seperti berjudi, memilih linear atau non-linear sama-sama membuat hati tidak tenang --- Kalimat "rasio sinyal terhadap noise sangat rendah" sangat menyakitkan, pasar sendiri sedang menipu kamu --- Sudah setengah tahun melakukan kuantitatif, ternyata 70% waktu harus dihabiskan untuk data? Saya malah terbalik --- Bagaimana cara mengatur portofolio agar tidak tersesat di jalan yang salah --- Jangan cuma fokus pada keuntungan? Saya langsung fokus pada kerugian saja, selesai --- Harus paham keuangan dan teknologi, otak saya agak tidak mampu menanggung ini --- Tuning parameter sia-sia, kata ini sangat keras... sebelumnya sudah disetel selama dua bulan

Lihat AsliBalas0

TokenStorm

· 01-07 20:50

70% kegagalan disebabkan oleh data dan fitur, terdengar bagus, tapi kenyataannya semua yang telah diuji kembali bisa menghasilkan uang, begitu diluncurkan langsung menjadi tempat penjualan Aku nggak nyangka, ternyata aku rugi karena data nggak bersih, bukan karena modelku sendiri yang bermasalah haha Ini lagi, copywriting "Menguasai empat langkah ini bisa menjadi sangat kaya", aku taruhan strategi penulis ini dengan lima ETH juga nggak bisa mengalahkan pasar Aku setuju bahwa rasio sinyal terhadap noise sangat rendah, data di blockchain sangat berisik, tapi siapa yang peduli karena kita memang suka berjudi Fitur engineering adalah kunci sebenarnya, tapi jujur saja 99% orang bahkan aku sendiri nggak bisa melakukannya dengan baik

Lihat AsliBalas0

LiquidityHunter

· 01-07 20:47

70%的 kegagalan disebabkan oleh pekerjaan dasar, bangunlah semua Pembersihan data benar-benar tidak ada yang mau melakukannya, tapi tidak melakukannya berarti mencari kematian Rekayasa fitur adalah seni sejati, bukan sekadar mengumpulkan model yang bisa menyelesaikan Sekali lagi artikel yang terdengar benar tetapi sangat sulit untuk dilakukan Kebanyakan orang masih menyetel parameter, tanpa menyadari mereka sudah kalah di awal Empat langkah ini terdengar sederhana, tapi jebakannya ada di detailnya Sudah bekerja selama ini di bidang kuantitatif, yang paling ditakuti adalah data sampah masuk, bahkan model paling pintar pun akan menghasilkan sampah Rasio sinyal terhadap noise terdengar mudah diucapkan, tapi sedikit yang benar-benar mengelolanya dengan baik Pemodelan hanyalah puncak gunung es, pekerjaan di tahap awallah yang benar-benar melelahkan

Lihat AsliBalas0

metaverse_hermit

· 01-07 20:34

70% kegagalan disebabkan oleh data dan fitur? Saya sudah tahu itu sejak lama, masalahnya adalah kebanyakan orang sama sekali tidak mau mengakui hal ini Teori ini terdengar benar, tetapi sangat sedikit orang yang benar-benar bisa konsisten membangun fondasi yang kokoh Pembersihan data benar-benar bisa membuat frustasi, tetapi karena kita melakukan kuantifikasi, kita harus menerima kenyataan ini

Lihat AsliBalas0