2026-01-07 20:22:47

想靠数据赚钱？先搞懂这四步。

在加密市场里做量化，预测信号就是你的武器。但真话是：大多数人的策略一上线就崩，问题往往不在模型复杂度，而在前面的准备工作没做好。

データ準備、特徴エンジニアリング、機械学習モデル構築、ポートフォリオ設定——この四つの段階はどれも欠かせない。多くの人はただアルゴリズムを積み重ねたり、最新のモデルを適用したりすることだけを考えているが、実は70%の失敗はデータと特徴の二つの基礎部分に起因している。

具体的にどうやる？データの処理にはやることがたくさんある：クリーニング、整列、ノイズ除去。市場データ自体が干渉だらけで、信号とノイズの比率は非常に低い。特徴エンジニアリングはさらに重要——どうやって原始データから予測力のある信号を抽出するか？これには金融の論理と技術的な詳細の両方を理解している必要がある。

モデル構築の段階では、各モデルファミリーにはそれぞれ得意分野がある。線形関係を捉えるのに適したものもあれば、非線形パターンに強いものもある。間違った選択をすると、どれだけパラメータ調整をしても無駄になる。最後のポートフォリオ設定は、複数の信号をどう組み合わせて全体の信号の純度を高めるかということだ。

一つの核心的な洞察：総合的なリターン予測だけに注目せず、リターンの出所を分解し、特定の信号に基づいてモデル化すること。こうした予測はより堅牢で、解釈もしやすくなる。

量化研究者にとって、この方法論は真剣に考える価値がある。この四つの段階の論理と技術的な詳細を理解すれば、長期的に使える量化戦略を構築する土台となる。

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CryptoPhoenix

· 2時間前

70%死在数据上，この言葉、心に刺さりますね。またしても「基礎が高さを決める」という話、聞いてるだけで心が疲れます[笑泣] --- モデルを積み重ねるだけで楽して稼げる？夢を見てますね兄弟。結局のところ、データクレンジングという最も退屈な仕事に戻るしかない --- 去年のあの崩れた戦略のことを思い出しました。あのときは急いで本番環境に上げたせいで、シグナルノイズ比がとんでもなく高くなってた。このテキストを見ると今更ながら心が痛みます --- 特徴エンジニアリングは本当に玄学ですね。ゴミデータから金を掘り出す方法、これが本当の実力ですよ --- 底部区間がいま機会を醸成中です。まずは基礎の四ステップをしっかり習得することをお勧めします。稼ぐことに急がず、生き残る方法をまず学びましょう --- 量化交易トレーダーの自己救済の道とは：アルゴリズム信仰→データクレンジングへの回帰→涅槃再生。このサイクル、何度も回してますよ[苦笑] --- 信仰+データ処理、これが周期を乗り越える本当の武器です。夢だけじゃ足りない、硬い実力が必要なんです

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MEVHunterWang

· 2時間前

70%的失敗は基礎から来ている？それなら以前のモデルは無駄になったな、ハハハ --- データクレンジングの部分は本当に、一人で一ヶ月も磨くことができる、誇張じゃない --- あの友達をまた思い出した、毎日自分のニューラルネットワークを自慢しているけど、結果は全てゴミでゴミ出し --- 信号対雑音比が極端に低いこの一言は心に刺さる、市場自体がノイズだ --- 特徴エンジニアリングこそ本当の技術、アルゴリズムは誰でも積み重ねられる --- ポートフォリオ構成の部分はちょっと面白いけど、実際の取引ではまた別の話だ --- 大多数の人は複雑さにこだわりすぎている気がする --- 収益源の分解というアイデアはなかなか良い、単純に総収益を見るよりも信頼できる --- 見た目は簡単だけど、実践は地獄の難易度だ、皆さん --- モデル選択を間違えると本当に救えない、私の教訓

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AirdropJunkie

· 01-08 05:27

70%の失敗はデータの特徴に起因します...つまり、基礎がしっかりしていないということですね。多くの人がこの落とし穴にハマっている気がします。大規模モデルも非線形もありますが、結局は最も単純な作業に立ち返る必要があり、少し絶望的です。

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ApeEscapeArtist

· 01-07 20:52

70%失敗は基礎にある？それなら以前の戦略は無駄死にだったのか... --- データクレンジングは本当に苦痛だ。おすすめのツールはありますか？ --- また特徴量エンジニアリングか。毎回この壁にぶつかる。誰も本当にやり方を教えてくれない気がする。 --- モデル選択はまるでギャンブルだ。線形か非線形か、どちらを選んでも不安だ。 --- 信号対雑音比が極端に低い、この言葉は胸に刺さる。市場自体があなたを騙している。 --- 半年間のクォンツ作業、実は70%の時間をデータに費やすべきだったのか？逆だった。 --- ポートフォリオ構成はどうすれば遠回りしないで済むのか。 --- 利益だけに注目しないで？私は損失に直接注目すればいいだけだ。 --- 金融も技術も理解しなきゃいけない。頭がちょっと持たない。 --- パラメータ調整は無駄だったと言われるときつい...以前は2ヶ月間調整した。

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TokenStorm

· 01-07 20:50

70%の失敗はデータと特徴にあり、良く言えばそうだが、現実はバックテスト済みのものは皆利益を出せるものであり、公開すれば屠殺場になるどうして気づかなかったのか、結局私が損をしたのはデータがきれいに洗浄されていなかったからであり、私のモデル自体に問題があるわけではない haha また「この4つのステップを押さえれば一攫千金」というコピーだが、私が賭けた5ETHの戦略も市場に勝てなかった信号とノイズの比率が極めて低い点には同意する。オンチェーンデータのノイズはひどいが、私たちが賭けるのが好きだから仕方ない特徴エンジニアリングこそ真の技術だが、正直なところ99%の人は全くできていない、私も含めて

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LiquidityHunter

· 01-07 20:47

70％の失敗は基礎作業にあります。目を覚ましましょう、皆さん。データクレンジングは本当に誰もやりたがらない部分ですが、やらないと死にます。特徴エンジニアリングこそ本当の芸術であり、モデルの積み重ねだけでは解決できません。また、聞こえは良いが実行は非常に難しい記事です。大多数の人はハイパーパラメータ調整を続けていますが、実はすでにスタート地点で負けています。この四つのステップは簡単に聞こえますが、落とし穴は細部にあります。これまで量化をやってきましたが、一番怖いのはゴミデータが入ることです。どんなに賢いモデルでもゴミを出すだけです。信号対雑音比（SNR）については言うのは簡単ですが、実際にうまく処理できている人は少数です。モデリングは氷山の一角に過ぎず、前段階の作業こそ本当に疲れるものです。

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metaverse_hermit