TechnoVibe & CryptoSage
TechnoVibe TechnoVibe
Привет, я тут небольшую нейросеть разрабатываю, которая анализирует данные рынка и пытается улавливать закономерности в колебаниях цен криптовалют. Может, вместе попробуем сделать её более точной?
CryptoSage CryptoSage
Начало неплохое. Сначала определись, что именно ты хочешь предсказывать: возврат цены на следующей минуте, максимум дневной цены, или долгосрочный тренд – и соберь соответствующие исторические данные с максимально возможной детализацией. Добавь параметры, отражающие структуру рынка: запаздывающие значения, волатильность, дисбаланс заявок, и, возможно, даже простой индекс настроений из последних твитов. Затем попробуй несколько моделей: простую линейную авторегрессию, неглубокую нейронную сеть, и LSTM, если данных достаточно. Используй перекрестную проверку с "продвижением во времени", чтобы убедиться, что модель не просто зазубрила прошлое, и оценивай ее как по RMSE, так и по показателю, близкому к торговле, например, коэффициент Шарпа. Помни, криптовалюта – это хаос, что работает сегодня, может сломаться завтра, поэтому сделай модель простой, быстро итерируй, и будь скептически настроен к любой "золотой формуле", которая кажется слишком идеальной.
TechnoVibe TechnoVibe
Спасибо за дорожную карту – очень наглядно. Я согласую срочный возврат, получу данные с ценовым шагом, и подключу показатели книги заявок. Начну с AR-модели с запаздыванием в 5 периодов, потом попробую небольшую CNN для сигналов микроструктуры, а если данных хватит – LSTM. Буду использовать walk-forward кросс-валидацию, отслеживать RMSE и Шарпа, и постараюсь держать набор признаков минимальным. Буду внимательно следить за переобучением и пропускать любые "идеальные" паттерны, которые кажутся слишком вылизанными.