想靠数据赚钱？先搞懂这四步。

在加密市場裡做量化，預測信號就是你的武器。但真話是：大多數人的策略一上線就崩，問題往往不在模型複雜度，而在前面的準備工作沒做好。

資料準備、特徵工程、機器學習建模、組合配置——這四個環節缺一不可。很多人只想着堆砌算法、套用最新模型，殊不知70%的失敗源於資料和特徵這兩個基礎環節。

具體怎麼搞？資料這塊要處理的事情不少：清洗、對齊、去噪。市場資料本身就充滿干擾，信噪比極低。特徵工程更是關鍵——怎麼從原始資料提取出有預測力的信號？這需要既懂金融邏輯，又懂技術細節。

建模階段不同模型家族各有所長。有些適合捕捉線性關係，有些擅長非線性模式。選錯了，再精妙的參數調優都是白搭。最後的組合配置，就是怎麼把多個信號組織起來，提升整體的信號純淨度。

一個核心洞察：別只盯著總收益預測，而要拆解收益來源、針對特定信號來建模。這樣出來的預測才更穩健、更可解釋。

對量化研究者來說，這套方法論值得認真琢磨。搞懂了這四個環節的邏輯和技術細節，才是構建長期可用的量化策略的基礎。