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。

数据准备、特征工程、机器学习建模、组合配置——这四个环节缺一不可。很多人只想着堆砌算法、套用最新模型，殊不知70%的失败源于数据和特征这两个基础环节。

具体怎么搞？数据这块要处理的事情不少：清洗、对齐、去噪。市场数据本身就充满干扰，信噪比极低。特征工程更是关键——怎么从原始数据提取出有预测力的信号？这需要既懂金融逻辑，又懂技术细节。

建模阶段不同模型家族各有所长。有些适合捕捉线性关系，有些擅长非线性模式。选错了，再精妙的参数调优都是白搭。最后的组合配置，就是怎么把多个信号组织起来，提升整体的信号纯净度。

一个核心洞察：别只盯着总收益预测，而要拆解收益来源、针对特定信号来建模。这样出来的预测才更稳健、更可解释。

对量化研究者来说，这套方法论值得认真琢磨。搞懂了这四个环节的逻辑和技术细节，才是构建长期可用的量化策略的基础。