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Estilo de aprendizaje automático en el mundo de las criptomonedas
En el mundo de las criptomonedas, el estilo de las estrategias de aprendizaje automático depende en gran medida de la cantidad de monedas que elijas y de la forma en que distribuyas tus fondos.
Todos sabemos que la madurez del mercado de criptomonedas es mucho menor que la del mercado tradicional.
Por lo tanto, aquí el efecto de cola gorda será más evidente.
Ya sea un cisne negro positivo o un cisne negro negativo,
Su frecuencia es mucho más alta que en los mercados tradicionales.
Cuando seleccionas una gran cantidad de monedas,
Los modelos de aprendizaje automático se centran más en la "situación promedio general" bajo la distribución de cola gruesa.
En este entorno de mercado completo, debido a la atención limitada,
El mercado a menudo tiene dificultades para mantener un aumento.
Por lo tanto, el efecto de reversión será más evidente y el estilo será más cercano al factor de reversión.
En otras palabras, elige una estrategia de aprendizaje automático de múltiples monedas,
en los mercados diarios a menudo se comporta de manera estable,
pero si te encuentras con algunas monedas que tienen fluctuaciones especialmente grandes (como MYX, ALPACA),
El modelo puede sufrir pérdidas significativas.
y cuando seleccionas una cantidad pequeña de monedas,
Los modelos de aprendizaje automático se centrarán más en las fuertes fluctuaciones de un pequeño número de activos.
Enfocado en capturar aquellas criptomonedas que están en constante aumento y tienen una atención altamente concentrada,
Este tipo de estrategia tiende más hacia el efecto de momentum,
Puede cubrir en cierta medida el riesgo de la estrategia de "seleccionar múltiples monedas" en un mercado de alta volatilidad.
Entonces, ¿cómo reducir las pérdidas que surgen de la estrategia de múltiples monedas en un mercado con alta volatilidad?
Normalmente hay dos métodos:
1.Estrategia mixta:
Fusionar una parte de la estrategia de aprendizaje automático de "elegir pocas monedas".
Permitir que el modelo encuentre un punto de equilibrio entre la regresión a la media y la tendencia continua;
2. Entrenamiento de pesos de gradiente:
A través de diferentes pesos de elección de monedas, el modelo aprende el estilo de reversión a la media en las condiciones del mercado diario.
Al mismo tiempo, en un mercado de alta volatilidad, también se puede capturar el estilo de momentum.
De este modo, puedes mantener un rendimiento sólido en el mercado diario,
también puede reducir el riesgo de ser "golpeado" por eventos imprevistos cuando el mercado cambia repentinamente.

Profundizando durante años en el comercio cuantitativo autónomo, enfocado en crear un círculo de cuantificación personal de primer nivel & un plan de enseñanza práctica profesional.
Apreciar la forma xiaofu 2886