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Comment aborder les prévisions de prix en crypto avec le machine learning (sans se tromper sur le risque)
Les “prévisions de prix” en crypto échouent souvent parce que les modèles confondent le bruit avec un signal dans des marchés rapides et qui changent de régime. Plutôt que tenter de prédire le prochain prix au centime, visez des éléments exploitables : le régime de marché (tendance, range, ou chop), la probabilité de continuation, et les conditions autour d’une “valeur juste”. Ensuite, reliez ces sorties à des règles d’exécution et à une gestion du risque pilotée par **R** (votre unité de risque), via un sizing basé sur l’ATR.
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