Хотите зарабатывать на данных? Сначала разберитесь с этими четырьмя шагами.

В квантовом трейдинге в криптовалютном рынке предсказательные сигналы — ваше оружие. Но правда в том, что стратегия большинства людей рушится сразу после запуска, и проблема зачастую не в сложности модели, а в недостаточной подготовке на предыдущих этапах.

Подготовка данных, инженерия признаков, моделирование с помощью машинного обучения, настройка портфеля — эти четыре этапа незаменимы. Многие сосредотачиваются только на наращивании алгоритмов и применении новейших моделей, не осознавая, что 70% неудач связаны именно с базовыми этапами — данными и признаками.

Что конкретно нужно делать? В работе с данными много задач: очистка, выравнивание, шумоподавление. Рыночные данные сами по себе полны помех, соотношение сигнал/шум очень низкое. Инженерия признаков — это еще более важный этап — как извлечь из исходных данных предсказательные сигналы? Для этого нужно хорошо разбираться как в финансовой логике, так и в технических деталях.

На этапе моделирования разные семейства моделей имеют свои сильные стороны. Некоторые хорошо улавливают линейные зависимости, другие — нелинейные паттерны. Выбор неправильной модели — и даже самая тонкая настройка параметров будет бесполезной. Финальный этап — настройка портфеля — это организация нескольких сигналов для повышения чистоты общего сигнала.

Ключевое понимание: не стоит сосредотачиваться только на общей прибыли, лучше разложить источник дохода и моделировать под конкретные сигналы. Тогда предсказания будут более устойчивыми и объяснимыми.

Для исследователей в области квантового трейдинга эта методология заслуживает серьезного внимания. Понимание логики и технических деталей этих четырех этапов — основа для построения долгосрочных и надежных квантовых стратегий.