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Cómo abordar la previsión de precios en cripto con machine learning (sin autoengañarte con el riesgo)
El “price forecasting” en cripto suele fallar porque los modelos confunden ruido con señal en mercados rápidos y con cambios de régimen. En vez de intentar predecir el siguiente precio exacto, busca pronosticar cosas negociables: el régimen del mercado (tendencia/rango/lateral caótico), la probabilidad de continuación y las condiciones alrededor del “valor justo”. Luego conecta esas salidas con reglas de ejecución y control de riesgo en **R** (tu unidad de riesgo), usando un dimensionamiento basado en ATR.
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