2026-01-07 20:22:47

¿Quieres ganar dinero con datos? Primero entiende estos cuatro pasos.

En el mercado de criptomonedas, hacer trading cuantitativo y las señales de predicción son tus armas. Pero la verdad es que: la mayoría de las estrategias se desploman en cuanto se ponen en marcha, y el problema suele no ser la complejidad del modelo, sino que la preparación previa no está bien hecha.

Preparación de datos, ingeniería de características, modelado de aprendizaje automático, configuración de la cartera—estos cuatro pasos son imprescindibles. Muchos solo piensan en apilar algoritmos y aplicar los modelos más recientes, sin saber que el 70% de los fracasos proviene de los fundamentos: datos y características.

¿Pero cómo hacerlo exactamente? En cuanto a datos, hay mucho por hacer: limpieza, alineación, eliminación de ruido. Los datos del mercado en sí están llenos de interferencias, con una relación señal-ruido muy baja. La ingeniería de características es aún más crucial—¿cómo extraer señales predictivas del dato original? Esto requiere entender tanto la lógica financiera como los detalles técnicos.

En la fase de modelado, diferentes familias de modelos tienen sus fortalezas. Algunos son buenos para captar relaciones lineales, otros para patrones no lineales. Elegir mal puede hacer que, por muy finos que sean los ajustes de parámetros, todo sea en vano. La configuración final de la cartera consiste en cómo organizar varias señales para mejorar la pureza general de la señal.

Una idea clave: no te enfoques solo en predecir el rentabilidad total, sino en desglosar las fuentes de rentabilidad y modelar en función de señales específicas. Así, las predicciones serán más robustas y explicables.

Para los investigadores en trading cuantitativo, esta metodología merece una reflexión profunda. Entender la lógica y los detalles técnicos de estos cuatro pasos es la base para construir estrategias cuantitativas que sean útiles a largo plazo.

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CryptoPhoenix

· hace14h

El 70% muere en los datos, esa frase llega al corazón. Otro cuento de "la base determina la altura", me cansa escuchar [llorar de risa] --- ¿Crees que puedes ganar dinero fácil solo acumulando modelos? Sueña hermano. Al final, todavía tienes que volver a tareas aburridas como la limpieza de datos --- Me acuerdo de esa estrategia que colapsó el año pasado, en ese entonces solo querían lanzar rápidamente, y el ratio señal-ruido era ridículamente alto. Ahora, leyendo esto, me resulta un poco doloroso --- La ingeniería de características es realmente una ciencia oculta, cómo extraer oro de datos basura, esa es la verdadera habilidad --- El rango inferior está gestando oportunidades, se recomienda dominar primero los cuatro pasos básicos, no te apresures a ganar dinero, primero aprende a vivir y salir adelante --- El camino de autoliberación de un trader cuantitativo es: de la superstición en algoritmos → volver a la limpieza de datos → renacer. Ya he dado vueltas a esta rueda más de una vez [sonrisa amarga] --- La fe + el procesamiento de datos son las verdaderas armas para atravesar ciclos. Solo tener sueños no basta, hay que tener habilidades sólidas

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MEVHunterWang

· hace14h

El 70% de los fracasos proviene de la base, ¿verdad? Entonces, ese modelo que hice antes fue en vano, jaja. --- La limpieza de datos realmente, una persona puede dedicar un mes, no es una exageración. --- Vuelvo a pensar en ese amigo, que todos los días alardeaba de su red neuronal, pero resultó que todos los datos eran basura, entrada basura, salida basura. --- La relación señal-ruido es extremadamente baja, eso duele, el mercado en sí mismo es ruido. --- La ingeniería de características es la verdadera habilidad, cualquiera puede apilar algoritmos. --- La configuración de la combinación es interesante, pero en la práctica real es otra historia. --- Siento que la mayoría todavía está complicando las cosas por complicar. --- Desglosar las fuentes de ingreso es una buena idea, mucho más confiable que simplemente mirar el ingreso total. --- Parece simple, pero en la práctica es de dificultad infernal, amigos. --- Elegir mal el modelo realmente no se puede salvar, esa fue mi lección.

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AirdropJunkie

· 01-08 05:27

El 70% de los fracasos se deben a las características de los datos... Esto significa que la base no está bien establecida, parece que muchas personas han caído en esta trampa. Con modelos grandes y no linealidad, al final todavía hay que volver a lo más simple, un poco desesperante.

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ApeEscapeArtist

· 01-07 20:52

¿El 70% de los fracasos están en lo básico? Entonces, ¿mi estrategia anterior no está condenada a morir injustamente...? --- La limpieza de datos realmente es un tormento, ¿conoces alguna herramienta recomendada? --- Otra vez ingeniería de características, siempre es ese obstáculo, parece que nadie explica claramente cómo hacerlo. --- Elegir modelo es como apostar, no importa si es lineal o no lineal, siempre da miedo. --- Decir que la relación señal-ruido es extremadamente baja duele mucho, el mercado en sí mismo te está engañando. --- ¿Hacer cuantitativos durante medio año? Resulta que el 70% del tiempo debería dedicarse a los datos. ¡Estoy flipando! --- ¿ Cómo evitar tomar caminos equivocados en la configuración de la cartera? --- ¿No solo te enfocas en las ganancias? Yo directamente me concentro en las pérdidas, y así de simple. --- Tener que entender tanto finanzas como tecnología, mi cerebro ya no da para más. --- Decir que ajustar parámetros es en vano... eso fue duro... ya había estado ajustando durante dos meses.

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TokenStorm

· 01-07 20:50

El 70% de los fracasos se deben a datos y características, decirlo bonito, pero la realidad es que los que han sido backtesteados pueden ganar dinero, en cuanto salen al mercado se convierten en mataderos. ¿Y yo por qué no lo pensé? Resulta que mi pérdida de dinero se debe a que los datos no estaban limpios, ¡no porque mi modelo tenga un problema en sí! Jajaja. Otra vez un texto que dice "Domina estos cuatro pasos y te harás rico", pero apuesto cinco ETH a que la estrategia de ese autor tampoco ha superado al mercado. Estoy de acuerdo en que la relación señal-ruido es extremadamente baja, los datos en la cadena tienen un nivel de ruido increíble, pero ¿quién nos manda a apostar? La ingeniería de características es la verdadera habilidad, pero para ser honestos, el 99% de las personas no lo hacen bien, incluido yo.

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LiquidityHunter

· 01-07 20:47

El 70% de los fracasos se deben a trabajos básicos, despierten todos La limpieza de datos realmente no la quiere nadie, pero no hacerlo es buscar la muerte La ingeniería de características es la verdadera arte, no se puede resolver solo apilando modelos Otra vez un artículo que suena bien pero es muy difícil de hacer La mayoría todavía está ajustando parámetros, sin saber que ya han perdido en el punto de partida Estos cuatro pasos parecen simples, pero la trampa está en los detalles Después de tanto tiempo en cuantificación, lo que más miedo da es que entren datos basura, incluso el modelo más inteligente solo puede producir basura La relación señal-ruido suena fácil de decir, pero pocos la manejan bien La modelización es solo la punta del iceberg, el trabajo previo es realmente agotador

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metaverse_hermit

· 01-07 20:34

¿El 70% de los fracasos se deben a datos y características? Ya lo sabía, el problema es que la mayoría de las personas ni siquiera quieren admitirlo Esta teoría suena bien, pero muy pocos realmente persisten en fortalecer lo básico La limpieza de datos realmente puede volver loco a uno, pero dado que haces análisis cuantitativos, hay que aceptar esta realidad

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