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机器学习模型在考虑交易成本后显示出比特币交易的潜力
一篇新的研究论文探讨了使用包括XGBoost、LSTM和iTransformer在内的机器学习模型来预测比特币收益。研究发现，虽然这些模型可以产生正的毛交易表现，但在考虑交易成本后，盈利能力会丧失。然而，一个有成本意识的执行过滤器，仅在预测幅度超过阈值时进行交易，在某些配置下恢复了盈利能力，其中一种XGBoost策略产生了超过65%的年化回报。
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研究人员开发新方法预测限价订单簿中的市场压力
研究人员开发了一种检测限价订单簿中潜在压力状态的新方法，这种压力状态可能在可观察到的市场不稳定之前出现。他们的方法利用三状态因果数据生成过程，在压力显现之前识别预测窗口。结合了MAX聚合、上升沿条件和自适应阈值设定的触发器式检测器在模拟中显示出超过18个时间步的平均提前量，优于传统基线。