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Le style de l'apprentissage automatique dans le monde des cryptomonnaies
Dans le monde des cryptomonnaies, le style des stratégies d'apprentissage automatique dépend en grande partie du nombre de cryptomonnaies que vous choisissez et de la manière dont vous répartissez vos fonds.
Nous savons tous que la maturité du marché des crypto-monnaies est bien inférieure à celle du marché traditionnel,
Donc ici, l'effet de queue épaisse sera encore plus évident.
Qu'il s'agisse d'un cygne noir positif ou d'un cygne noir négatif,
Ils apparaissent beaucoup plus fréquemment que sur les marchés traditionnels.
Lorsque vous choisissez un grand nombre de devises,
Les modèles d'apprentissage automatique se concentrent davantage sur la "moyenne globale" sous la distribution à queue épaisse.
Dans cet environnement de marché global, en raison de l'attention limitée,
Le marché a souvent du mal à maintenir une hausse.
Par conséquent, l'effet de renversement sera plus évident et le style se rapprochera davantage du facteur de renversement.
En d'autres termes, choisissez une stratégie d'apprentissage automatique à plusieurs devises,
dans le marché quotidien, il se comporte souvent de manière stable,
Mais si l'on rencontre des cryptomonnaies avec des fluctuations particulièrement importantes (comme MYX, ALPACA),
Le modèle peut subir des pertes significatives.
et lorsque vous choisissez un nombre limité de pièces,
Les modèles d'apprentissage automatique se concentreront davantage sur les mouvements de marché intenses d'un petit nombre d'actifs.
Se concentrer sur la capture des cryptomonnaies qui continuent d'augmenter et qui attirent une attention particulière,
Ces stratégies sont davantage orientées vers l'effet de momentum,
Être en mesure de couvrir, dans une certaine mesure, le risque de la "stratégie de sélection de plusieurs devises" en cas de fluctuations importantes du marché.
Alors, comment réduire les pertes liées à une stratégie multi-devises dans un marché très volatil ?
Il existe généralement deux méthodes :
1.Stratégie mixte :
Fusionner une partie de la stratégie d'apprentissage machine "choisir moins de pièces"
Trouver un point d'équilibre entre la régression vers la moyenne et la tendance persistante pour le modèle.
2. Entraînement par poids de gradient :
En utilisant différents poids de sélection des devises, le modèle apprend le style de retournement de la régression vers la moyenne dans les conditions de marché quotidiennes.
En même temps, dans un marché très volatile, il est également possible de saisir le style de momentum.
Ainsi, vous pouvez maintenir une performance stable sur le marché quotidien,
Cela permet également de réduire le risque d'être "frappé" par des événements imprévus lorsque le marché change soudainement.

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