Хочете заробляти на даних? Спершу розберіться з цими чотирма кроками.

У криптовалютному ринку для квантового аналізу сигнал прогнозування — це ваш основний інструмент. Але правда в тому, що: більшість стратегій руйнуються одразу після запуску, і проблема зазвичай не в складності моделі, а в неправильній підготовці на початку.

Підготовка даних, інженерія ознак, машинне навчання, налаштування портфеля — ці чотири етапи є незамінними. Багато хто думає лише про додавання алгоритмів і застосування новітніх моделей, але не усвідомлює, що 70% провалів спричинені саме базовими елементами — даними та ознаками.

Як саме це зробити? У роботі з даними є багато аспектів: очищення, вирівнювання, шумозаглушення. Ринкові дані самі по собі містять багато перешкод, співвідношення сигналу до шуму дуже низьке. Інженерія ознак — це ще більш важливо: як із сирих даних витягти прогностичні сигнали? Це вимагає розуміння як фінансової логіки, так і технічних деталей.

На етапі моделювання різні сімейства моделей мають свої сильні сторони. Деякі підходять для виявлення лінійних залежностей, інші — для нелінійних моделей. Вибір неправильного — і навіть найтонша настройка параметрів буде безглуздою. Останній етап — налаштування портфеля — це спосіб організувати кілька сигналів для підвищення чистоти загального сигналу.

Один ключовий висновок: не зосереджуйтеся лише на прогнозуванні загального доходу, а розбивайте його на джерела доходу і моделюйте для конкретних сигналів. Тоді прогнози будуть більш стабільними і зрозумілими.

Для дослідників у квантовому аналізі ця методологія варта серйозної уваги. Розуміння цих чотирьох етапів і технічних деталей — основа для створення довгострокових і стабільних квантових стратегій.