#量化交易

أسلوب التعلم الآلي في عالم العملات الرقمية
في عالم العملات الرقمية، يعتمد نمط استراتيجيات التعلم الآلي إلى حد كبير على عدد العملات التي تختارها وطريقة توزيع الأموال.
نحن جميعًا نعلم أن نضج سوق العملات الرقمية أقل بكثير من السوق التقليدي،
لذا فإن تأثير الذيل السميك سيكون أكثر وضوحًا هنا.
سواء كانت البجعة السوداء الإيجابية أو البجعة السوداء السلبية،
تظهر بتردد أعلى بكثير من الأسواق التقليدية.
عندما تختار عددًا كبيرًا من العملات ،
تركز نماذج التعلم الآلي بشكل أكبر على "الحالة المتوسطة العامة" تحت توزيع الذيل السميك.
في هذا البيئة السوقية الشاملة، بسبب محدودية الانتباه،
السوق غالباً ما يكون من الصعب الاستمرار في الارتفاع,
لذلك سيكون تأثير الانعكاس أكثر وضوحًا، وسيكون الأسلوب أقرب إلى عامل الانعكاس.
بعبارة أخرى، اختر استراتيجية التعلم الآلي متعددة العملات،
تظهر عادةً استقرارًا في السوق اليومية ،
ولكن إذا واجهت عملات متقلبة للغاية (مثل MYX و ALPACA)
قد تتعرض النماذج لخسائر كبيرة.
وعندما تختار عدد قليل من العملات,
ستركز نماذج التعلم الآلي بشكل أكبر على تحركات السوق القوية لعدد قليل من الأصول.
التركيز على التقاط العملات التي تشهد ارتفاعًا مستمرًا وتحظى باهتمام كبير,
تتمحور هذه الأنواع من الاستراتيجيات حول تأثير الزخم،
يمكن أن تتجنب إلى حد ما مخاطر "استراتيجية اختيار العملات المتعددة" في ظل تقلبات السوق الكبيرة.
إذن ، كيف يمكن تقليل خسائر استراتيجية اختيار العملات المتعددة في الأسواق المتقلبة؟
عادةً ما توجد طريقتان:
1.استراتيجية مختلطة:
دمج جزء من استراتيجية التعلم الآلي "اختيار العملات القليلة"
اجعل النموذج يجد نقطة التوازن بين الانحدار إلى المتوسط والاتجاه المستمر؛
2.تدريب وزن التدرج:
من خلال أوزان اختيار العملات المختلفة، يتعلم النموذج نمط الانعكاس للعودة إلى المتوسط في الأسواق اليومية.
في الوقت نفسه، يمكن أيضًا التقاط أسلوب الزخم في الأسواق المتقلبة.
بهذه الطريقة، يمكنك الحفاظ على أداء ثابت في السوق اليومية،
يمكن أيضًا تقليل مخاطر "الضربات المفاجئة" الناتجة عن تغيرات السوق المفاجئة.

زراعة عميقة لسنوات في التداول الكمي الذاتي، مع التركيز على إنشاء دائرة كوانتية شخصية من الطراز الأول & خطة تعليمية عملية مهنية.
شفقة شيافو طريقة 2886