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幣圈機器學習的風格
在幣圈，機器學習策略的風格，很大程度上取決於你的選幣數量和資金分配方式。
我們都知道，幣圈市場的成熟度遠低於傳統市場，
所以在這裏，肥尾效應會更加明顯。
無論是正向的黑天鵝，還是反向的黑天鵝，
它們出現的頻率都比傳統市場要高很多。
當你選幣數量多的時候，
機器學習模型更關注的是肥尾分布下的“整體平均情況”。
在這種全市場環境中，由於注意力有限，
市場往往難以持續拉升，
因此反轉效應會更加明顯，風格也會更接近反轉因子。
換句話說，選多幣的機器學習策略，
在日常市場中往往表現穩定，
但如果遇到少數波動特別大的幣（比如MYX、ALPACA），
模型可能會出現明顯虧損。
而當你選幣數量少時，
機器學習模型會更加專注於少量標的的強烈行情，
聚焦於捕捉那些持續漲、注意力高度集中的幣種，
這類策略更偏向於動量效應，
能夠在一定程度上對沖“選多幣策略”在大幅波動行情下的風險。
那麼，如何減少選多幣策略在波動劇烈行情中出現的虧損呢？
通常有兩種方法：
1.混合策略：
融合一部分“選少幣”的機器學習策略，
讓模型在均值回歸和持續趨勢之間找到平衡點；
2.梯度權重訓練：
通過不同的選幣權重，讓模型在日常行情中學習均值回歸的反轉風格，
同時在大幅波動行情中，也能捕捉動量風格。
這樣一來，你既能在日常市場中保持穩健表現，
又能在行情突然變化時，減少被突發事件“重擊”的風險。

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