2026-01-07 20:22:47

هل تريد كسب المال من البيانات؟ ابدأ بفهم هذه الخطوات الأربعة.

في سوق التشفير، يُعد التنبؤ بالإشارات أداة أساسية في التداول الكمي. لكن الحقيقة هي أن استراتيجيات معظم الناس تنهار فور تشغيلها، والمشكلة غالبًا لا تكمن في تعقيد النموذج، بل في عدم إتمام التحضيرات الأساسية بشكل جيد.

التحضير للبيانات، هندسة الميزات، بناء النماذج باستخدام التعلم الآلي، وتكوين التجميع—هذه المراحل الأربعة لا غنى عنها. الكثيرون يركزون فقط على تراكم الخوارزميات وتطبيق أحدث النماذج، لكن 70% من الفشل يعود إلى أساسين: البيانات والميزات.

كيف تتعامل معها بالتحديد؟ هناك العديد من المهام التي يجب معالجتها في مجال البيانات: التنظيف، التوافق، إزالة الضوضاء. البيانات السوقية مليئة بالتشويش، ونسبة الإشارة إلى الضوضاء منخفضة جدًا. وهندسة الميزات أكثر أهمية—كيف تستخرج إشارات ذات قدرة تنبؤية من البيانات الأصلية؟ هذا يتطلب فهمًا لكل من المنطق المالي والتفاصيل التقنية.

في مرحلة بناء النموذج، هناك عائلات مختلفة من النماذج، ولكل منها ميزاته. بعض النماذج مناسبة لالتقاط العلاقات الخطية، وأخرى تتفوق في النماذج غير الخطية. اختيار النموذج الخطأ يعني أن حتى أفضل ضبط للمعلمات سيكون بلا فائدة. وأخيرًا، تكوين التجميع هو كيفية تنظيم عدة إشارات معًا لزيادة نقاء الإشارة الكلية.

رؤية أساسية: لا تركز فقط على التنبؤ بالعائد الإجمالي، بل قم بتحليل مصادر العائد، وابقَ على مقربة من بناء نماذج تستهدف إشارات محددة. التنبؤات الناتجة ستكون أكثر استقرارًا وقابلية للتفسير.

بالنسبة للباحثين في التداول الكمي، تعتبر هذه المنهجية ذات قيمة عالية ويجب دراستها بجدية. فهم هذه المراحل الأربعة من المنطق والتفاصيل التقنية هو أساس بناء استراتيجية كميّة طويلة الأمد وفعالة.

شاهد النسخة الأصلية

قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.

تسجيلات الإعجاب 12

أعجبني
12
7
إعادة النشر
مشاركة

تعليق

0/400

CryptoPhoenix

· منذ 23 س

70% تموت على البيانات، هذه الكلمات تخترق القلب فعلاً. مرة أخرى قصة "الأساس يحدد الارتفاع"، سماعها يتعبني [ضاحك ويبكي] --- تكديس النماذج وتأمل الكسب السهل؟ أنت تحلم يا أخي. في النهاية لابد أن تعود إلى تنظيف البيانات، وهي أملل عملية --- تذكرت مجدداً تلك الاستراتيجية التي انهارت السنة الماضية، كنا متسرعين في الإطلاق، والنتيجة نسبة ضوضاء عالية بشكل غير معقول. الآن وأنا أقرأ هذا الموضوع، يشعرني بألم --- هندسة الميزات فعلاً علم غامض، كيف تستخرج الذهب من البيانات القمامة، هذه هي المهارة الحقيقية --- المنطقة السفلية تحتضن الفرص الآن، أنصحك بأن تتقن الخطوات الأساسية الأربع أولاً، لا تستعجل في الكسب، تعلم أولاً كيف تعيش وتستمر في الحياة --- رحلة الإنقاذ الذاتي لمتداول التحليل الكمي هي: من الإيمان بالخوارزمية → العودة إلى تنظيف البيانات → الولادة من جديد. لقد قمت بهذه الدورة أكثر من مرة [ابتسامة مرة] --- الإيمان + معالجة البيانات، هذا هو السلاح الحقيقي لعبور الدورات. الحلم وحده لا يكفي، يجب أن تمتلك المهارات الصعبة

شاهد النسخة الأصليةرد0

MEVHunterWang

· منذ 23 س

70%的 الفشل يأتي من الأساس؟ إذن النموذج الذي كنت أعمل عليه سابقًا كان بلا فائدة هههه --- تنظيف البيانات حقًا، شخص واحد يمكنه أن يكرس شهرًا كاملًا، ليس مبالغًا فيه --- أتذكر ذلك الصديق مرة أخرى، كان يمدح شبكته العصبية يوميًا، لكن البيانات كانت كلها قمامة، تدخل قمامة تخرج قمامة --- نسبة الإشارة إلى الضوضاء منخفضة جدًا، هذه الجملة تؤلم، السوق نفسه هو ضوضاء --- الهندسة الميزات هي المهارة الحقيقية، الجميع يمكنه تجميع الخوارزميات --- تكوين المجموعة هو شيء ممتع، لكن تشغيله في السوق الحقيقي شيء آخر تمامًا --- أشعر أن معظم الناس لا زالوا يضيفون التعقيد من أجل التعقيد فقط --- فكرة تحليل مصادر الأرباح جيدة، أكثر موثوقية من مجرد النظر إلى إجمالي الأرباح --- يبدو بسيطًا، لكن التنفيذ عملية جحيم يا جماعة --- اختيار النموذج بشكل خاطئ لا يمكن إنقاذه حقًا، درسي الخاص

شاهد النسخة الأصليةرد0

AirdropJunkie

· 01-08 05:27

70% من الفشل يكمن في خصائص البيانات... هذا يعني أن الأساس لم يُبنى بشكل جيد، وأشعر أن الكثير من الناس وقعوا في هذا الفخ مرة أخرى، مع النماذج الكبيرة وغير الخطية، النتيجة لا تزال تعود إلى أبسط الأعمال، وأشعر ببعض اليأس

شاهد النسخة الأصليةرد0

ApeEscapeArtist

· 01-07 20:52

70% الفشل في الأساس؟ إذن استراتيجيتي السابقة أليس من الظلم أن تموت بهذه الطريقة... --- تنظيف البيانات حقًا يسبب لي المعاناة، هل هناك أدوات موصى بها؟ --- مرة أخرى مع هندسة الميزات، كل مرة أواجه نفس العقبة، أشعر أنه لا أحد يشرح بوضوح كيف يتم ذلك --- اختيار النموذج هو مجرد مقامرة، سواء اخترت خطي أو غير خطي، أشعر بعدم الاطمئنان --- عبارة "نسبة الإشارة إلى الضوضاء منخفضة جدًا" كانت مؤلمة جدًا، السوق نفسه يخدعك --- قضيت نصف سنة في التداول الكمي، اتضح أن 70% من الوقت يجب أن يُخصص للبيانات؟ لقد غيرت رأيي --- كيف يمكن أن أختار تكوين المحفظة دون أن أضيع الطريق؟ --- لا تركز فقط على العائد؟ سأركز مباشرة على الخسائر، هذا يكفي --- أن أكون على دراية بالمالية والتقنية معًا، رأسي لا يستطيع التحمل بعد الآن --- تعديل المعلمات هو مضيعة للوقت، هذا الكلام قاسٍ... لقد قمت بضبطها لمدة شهرين سابقًا

شاهد النسخة الأصليةرد0

TokenStorm

· 01-07 20:50

70% من الفشل في البيانات والميزات، قول جميل، لكن الواقع هو أن كل من تم اختبارهم يمكنهم تحقيق الربح، وعند الإطلاق يتحول إلى مسلخ لم أفكر في ذلك، اتضح أن خسارتي ليست بسبب أن نموذجي لديه مشكلة، بل لأن البيانات لم تكن نظيفة تمامًا، هاها مرة أخرى، عبارة "اتقن هذه الأربع خطوات لتصبح ثريًا فجأة"، وأنا أراهن أن استراتيجية الكاتب التي يقدر بـ5 إيثريوم لم تتفوق على السوق أنا أتفق تمامًا على أن نسبة الضوضاء إلى الإشارة منخفضة جدًا، البيانات على السلسلة مليئة بالضوضاء بشكل جنوني، لكن من يحب المقامرة فقط الهندسة الميزات هي المهارة الحقيقية، ولكن بصراحة 99% من الناس لا يستطيعون فعل ذلك، بما فيهم أنا

شاهد النسخة الأصليةرد0

LiquidityHunter

· 01-07 20:47

70%的 الفشل يقع في الأعمال الأساسية، استيقظوا يا رفاق تنظيف البيانات حقًا لا أحد يرغب في القيام به، لكن عدم القيام به يعني الموت الهندسة الميزات هي الفن الحقيقي، ليست مجرد تجميع نماذج يمكن حلها مرة أخرى مقال يبدو صحيحًا ولكنه صعب جدًا في التطبيق معظم الناس لا زالوا يضبطون المعلمات، دون أن يدركوا أنهم قد خسروا بالفعل عند البداية هذه الأربع خطوات تبدو بسيطة، لكن الفخ يكمن في التفاصيل لقد عملت في التكميم لفترة طويلة، وأخشى أن تدخل البيانات غير النظيفة، حتى أن أذكى نموذج سيكون ناتجه غير جيد نسبة الإشارة إلى الضوضاء سهلة القول، ولكن القليلون من ينجحون في التعامل معها بشكل جيد النمذجة هي فقط قمة الجبل الجليدي، العمل في المرحلة الأولى هو الأصعب

شاهد النسخة الأصليةرد0

metaverse_hermit

· 01-07 20:34

70% من الفشل في البيانات والميزات؟ كنت أعلم ذلك منذ زمن، المشكلة أن معظم الناس لا يرغبون في الاعتراف بذلك أصلاً هذه النظرية تبدو صحيحة، لكن القليلين هم الذين يستطيعون حقًا الالتزام بجعل الأساس متينًا تنظيف البيانات حقًا يمكن أن يرهق الإنسان، ولكن بما أن العمل الكمي هو ما نفعله، فيجب علينا قبول هذا الواقع

شاهد النسخة الأصليةرد0