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暗号資産の価格予測を機械学習で扱う方法—リスクをごまかさないために

暗号資産の「価格予測」は、速く性格が変わる相場でモデルがノイズをシグナルと取り違えやすいため、うまくいかないことが多いです。次の価格そのものを当てにいくより、「取引に使えるもの」を予測対象にしましょう。たとえば相場のレジーム（トレンド／レンジ／チャートが荒れる局面）、継続の確率、そしてフェアバリューまわりの条件です。さらに、その出力を執行ルールに結びつけ、ATRに連動させたR（リスク単位）ベースのポジション調整でリスクを固定します。