Si vous êtes sérieux au sujet du trading ou de la construction dans la crypto, voici quelque chose qui vaut votre temps : l'apprentissage automatique en finance n'est plus simplement un effet de mode — c'est devenu essentiel.
Pourquoi ? Parce que le marché évolue rapidement. Très rapidement. Analyse de données à grande échelle, reconnaissance de motifs, modélisation des risques — le ML gère tout cela mieux que les méthodes traditionnelles. Que vous analysiez des métriques on-chain, prédisiez des cycles de marché ou optimisiez l'allocation de portefeuille, l'avantage revient à ceux qui peuvent exploiter ces outils.
Commencez à apprendre dès maintenant. Sérieusement. L'écart entre les traders occasionnels et ceux qui utilisent des stratégies basées sur les données ne cesse de se creuser. Au moment où vous pensez « Je devrais probablement apprendre ça », d'autres ont déjà trois étapes d'avance.
Le moment de commencer, c'est aujourd'hui, pas demain.
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
13 J'aime
Récompense
13
9
Reposter
Partager
Commentaire
0/400
ChainWatcher
· Il y a 10m
Ce n'est pas faux, ne pas apprendre le ML maintenant serait vraiment une perte.
Voir l'originalRépondre0
ChainComedian
· Il y a 1h
ngl Maintenant, ceux qui analysent encore manuellement les données on-chain doivent vraiment se réveiller, le ML est déjà une option incontournable, ce n'est plus une option.
Voir l'originalRépondre0
DefiEngineerJack
· 01-10 00:53
ngl, la partie « l'avantage revient à ceux qui peuvent exploiter ces outils » est une excuse ultime. la plupart des personnes utilisant des modèles ML sur des données en chaîne se contentent de faire du ajustement de courbe sur les données de la dernière cycle, sans réellement découvrir de l'alpha. techniquement parlant™, vos modèles ne sont aussi bons que votre infrastructure de données et votre couche d'exécution, que la plupart des traders n'ont fondamentalement pas
Voir l'originalRépondre0
ProposalManiac
· 01-10 00:53
C'est bien dit, mais combien de personnes peuvent réellement faire fonctionner le ML ? La plupart utilisent encore des indicateurs traditionnels à l'aveugle.
Voir l'originalRépondre0
RetailTherapist
· 01-10 00:52
Cette chose appelée ml, ça fait combien d'années qu'on en parle, mais ceux qui gagnent vraiment de l'argent restent toujours cette vieille garde...
Voir l'originalRépondre0
GasFeeCrybaby
· 01-10 00:52
Nah vraiment, j'apprends ça depuis un moment, ceux qui ne sont pas encore entrés risquent vraiment de prendre du retard.
Voir l'originalRépondre0
ponzi_poet
· 01-10 00:49
Encore cette même argumentation... ML est effectivement puissant, mais ceux qui gagnent vraiment de l'argent sont toujours ceux qui sont là depuis longtemps.
Voir l'originalRépondre0
Layer2Observer
· 01-10 00:27
C'est intéressant, mais laissez-moi voir les données — parmi les traders qui utilisent réellement le ML pour exécuter des stratégies, est-ce que le rendement excessif peut vraiment battre le marché de manière stable ? Ou bien finit-on par se retrouver dans une situation où tous les modèles sont identiques et explosent ensemble...
Voir l'originalRépondre0
CrashHotline
· 01-10 00:25
Encore à essayer d'induire les gens en erreur sur l'apprentissage automatique... Je veux juste savoir combien de personnes peuvent réellement l'utiliser
Si vous êtes sérieux au sujet du trading ou de la construction dans la crypto, voici quelque chose qui vaut votre temps : l'apprentissage automatique en finance n'est plus simplement un effet de mode — c'est devenu essentiel.
Pourquoi ? Parce que le marché évolue rapidement. Très rapidement. Analyse de données à grande échelle, reconnaissance de motifs, modélisation des risques — le ML gère tout cela mieux que les méthodes traditionnelles. Que vous analysiez des métriques on-chain, prédisiez des cycles de marché ou optimisiez l'allocation de portefeuille, l'avantage revient à ceux qui peuvent exploiter ces outils.
Commencez à apprendre dès maintenant. Sérieusement. L'écart entre les traders occasionnels et ceux qui utilisent des stratégies basées sur les données ne cesse de se creuser. Au moment où vous pensez « Je devrais probablement apprendre ça », d'autres ont déjà trois étapes d'avance.
Le moment de commencer, c'est aujourd'hui, pas demain.