2026-01-07 20:22:47

Quer ganhar dinheiro com dados? Primeiro, entenda estes quatro passos.

No mercado de criptomoedas, fazer quantificação e prever sinais é a sua arma. Mas a verdade é: a maioria das estratégias falha assim que são lançadas, e o problema geralmente não está na complexidade do modelo, mas na preparação inicial que não foi bem feita.

Preparação de dados, engenharia de características, modelagem de machine learning, configuração de portfólio — esses quatro passos são essenciais. Muitas pessoas pensam apenas em empilhar algoritmos e aplicar os modelos mais recentes, mas não percebem que 70% das falhas vêm de dados e características, esses dois fundamentos.

Como fazer isso exatamente? Na parte de dados, há muito a fazer: limpeza, alinhamento, remoção de ruído. Os dados de mercado já são cheios de interferências, com uma relação sinal-ruído extremamente baixa. A engenharia de características é ainda mais crucial — como extrair sinais preditivos dos dados brutos? Isso exige conhecimento tanto de lógica financeira quanto de detalhes técnicos.

Na fase de modelagem, diferentes famílias de modelos têm suas forças. Alguns são bons para capturar relações lineares, outros para padrões não lineares. Escolher o errado, mesmo com ajuste fino de parâmetros, é inútil. A configuração do portfólio final é sobre como organizar múltiplos sinais para melhorar a pureza geral do sinal.

Uma percepção central: não foque apenas na previsão de retorno total, mas desdobre as fontes de retorno e modele com base em sinais específicos. Assim, as previsões serão mais robustas e interpretáveis.

Para pesquisadores de quantificação, essa metodologia vale a pena ser estudada com atenção. Entender esses quatro passos, suas lógicas e detalhes técnicos, é a base para construir estratégias de quantificação de longo prazo e utilizáveis.

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AirdropJunkie

· 01-08 05:27

70% das falhas estão nas características dos dados... Isso não significa que a base não foi bem construída, parece que muitas pessoas já caíram nessa armadilha Mais uma vez, com modelos grandes e não lineares, o resultado ainda volta ao trabalho mais simples, estou um pouco desesperado

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ApeEscapeArtist

· 01-07 20:52

70% de falhas na base? Então os meus estratégias anteriores não foram mais do que uma morte injusta... --- A limpeza de dados é realmente uma tortura, alguém recomenda alguma ferramenta? --- Mais uma vez, engenharia de características, sempre esse obstáculo, parece que ninguém explica bem como fazer. --- Escolher o modelo é praticamente um jogo de azar, seja linear ou não linear, qualquer escolha parece duvidosa. --- A frase "relação sinal-ruído extremamente baixa" foi muito impactante, o mercado em si está te enganando. --- Fiz quantificação por meio de seis meses, e descobri que 70% do tempo deveria ser dedicado aos dados? Estou chocado. --- Como evitar caminhos tortuosos na configuração de portfólios? --- Não foque só no retorno? Eu simplesmente foco nas perdas, e pronto. --- Quer entender de finanças e tecnologia ao mesmo tempo, minha cabeça não aguenta. --- Ajustar parâmetros é inútil, essa frase foi dura... já ajustei por dois meses antes.

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TokenStorm

· 01-07 20:50

70% das falhas estão nos dados e nas características, dito de forma bonita, mas a realidade é que todos que fazem backtest conseguem lucrar, mas assim que entram ao vivo tornam-se um matadouro Como é que eu não pensei nisso antes? A verdade é que estou a perder dinheiro porque os dados não estão limpos, não porque o meu modelo em si tenha problemas hahaha Mais uma vez, um texto de "domine estes quatro passos e fique rico", e eu apostei cinco ETH na estratégia do autor, que também não conseguiu superar o mercado A relação sinal-ruído é extremamente baixa, concordo com isso, os dados na blockchain têm um ruído absurdo, mas quem gosta de apostar, né? A engenharia de características é que é o verdadeiro truque, mas, para ser honesto, 99% das pessoas não conseguem fazer bem, incluindo eu

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LiquidityHunter

· 01-07 20:47

70%的 falhas estão relacionadas ao trabalho de base, acordem pessoal Ninguém quer realmente fazer a limpeza de dados, mas não fazer é se condenar Engenharia de características é a verdadeira arte, não é algo que uma pilha de modelos possa resolver Mais um artigo que soa bem, mas na prática é extremamente difícil de fazer A maioria ainda está ajustando hiperparâmetros, sem perceber que já perdeu na linha de partida Esses quatro passos parecem simples, mas a armadilha está nos detalhes Depois de tanto tempo em quantificação, o maior medo é que dados ruins entrem, e por mais inteligente que o modelo seja, o resultado será lixo A relação sinal-ruído é fácil de falar, mas poucos realmente a tratam bem Modelagem é apenas a ponta do iceberg, o trabalho preliminar é realmente cansativo

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metaverse_hermit

· 01-07 20:34

70% de falhas estão nos dados e nas características? Eu já sabia disso há muito tempo, o problema é que a maioria das pessoas simplesmente não quer admitir isso Essa teoria parece correta, mas poucos realmente conseguem persistir e consolidar a base A limpeza de dados realmente pode ser exaustiva, mas já que fazemos quantificação, temos que aceitar essa realidade

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