#量化交易

Стиль машинного навчання в криптовалютному світі
У криптоіндустрії стиль стратегій машинного навчання в значній мірі залежить від кількості вибраних монет і способу розподілу капіталу.
Ми всі знаємо, що зрілість ринку криптовалют значно нижча, ніж у традиційному ринку,
Отже, тут ефект товстого хвоста буде більш помітним.
незалежно від позитивного чорного лебедя чи негативного чорного лебедя,
Їхня частота появи значно вища, ніж на традиційних ринках.
Коли ви вибираєте велику кількість монет,
Моделі машинного навчання більше зосереджені на "загальному середньому випадку" в умовах розподілу з широким хвостом.
У цьому повномасштабному ринковому середовищі, через обмежену увагу,
Ринок часто важко підтримувати на високому рівні,
Отже, ефект реверсії буде більш помітним, а стиль стане ближчим до фактору реверсії.
Іншими словами, виберіть стратегію машинного навчання для багатьох монет,
У повсякденному ринку зазвичай проявляється стабільність,
Але якщо зіткнутися з деякими монетами, які мають особливо великі коливання (наприклад, MYX, ALPACA),
Модель може зазнати значних збитків.
А коли ви обираєте невелику кількість монет,
Моделі машинного навчання будуть більше зосереджені на сильних коливаннях обмеженої кількості активів,
Зосередитися на захопленні тих монет, які постійно зростають і на які зосереджена висока увага,
Ця стратегія більше орієнтована на ефект імпульсу,
може в певній мірі хеджувати ризики стратегії "вибір багатьох монет" під час різких коливань ринку.
Отже, як зменшити збитки, які виникають при використанні мультивалютної стратегії під час різких коливань на ринку?
Зазвичай є два способи:
1. Змішана стратегія:
поєднання частини стратегії машинного навчання "вибір небагатьох монет"
Дайте моделі знайти баланс між середнім поверненням і стійким трендом;
2. Тренування градієнтних ваг:
Через різну вагу вибору монет, модель навчається стилю реверсії середнього значення у щоденних ринкових умовах.
Одночасно у умовах великої волатильності ринку можна також ловити імпульсні стилі.
Таким чином, ви зможете підтримувати стабільні результати на регулярному ринку,
зменшити ризик "удару" від раптових подій, коли ринок раптово змінюється.

Глибока робота в галузі кількісної торгівлі протягом багатьох років, зосереджуючись на створенні топових особистих кількісних спільнот & професійних навчальних програм.
Жаліти xiaofu спосіб 2886