Как сообщает NewsBTC, Сина, соучредитель хедж-фонда 21st Capital, публично опроверг популярную ценовую модель биткоина, продвигаемую генеральным директором Real Vision Раулем Палом, назвав ее типичным случаем неграмотности и переобучения данных.
Модель устанавливает тесную связь между Биткойн и глобальным M2 (показатель, измеряющий глобальное денежное предложение) путем опережения данных M2 на определенное количество недель (обычно от 10 до 12), чтобы "предсказать" будущие цены Биткойн. Рауль Паль использовал этот график, чтобы доказать, что макроэкономическая ликвидность движет циклом криптовалют, и текущее поведение рынка может быть предсказано через денежную эмиссию.
Но Сина, преподаватель курсов по анализу данных на бакалавриате и магистратуре, заявил, что такая модель не выдерживает критики. "Это серьезный провал в понимании переобучения," - сказал он в видео, опубликованном на платформе X 24 июня. "То, что я вижу, даже не проходит первого месяца курса анализа данных для первокурсников."
Сина отметил, что поверхностная связь между Биткойн и глобальным M2 является лишь следствием того, что данные были «искажены» для соответствия историческим моделям. «Если бы я мог произвольно манипулировать данными, произвольно их настраивать, я бы определенно смог найти хорошее соответствие между различными блоками данных», — предупредил он, добавив, что именно эта гибкость позволяет аналитикам создавать иллюзию точных прогнозов.
Он объяснил, что основная проблема заключается в том, что глобальные данные M2 сами по себе имеют недостатки. Эти данные получены путем умножения данных M2 центральных банков различных стран на обменный курс — смешивая быстро сообщающие экономики, такие как США, с странами, которые сообщают данные с задержкой в несколько недель или даже месяцев. Это создает ложное впечатление о ежедневной волатильности глобальной ликвидности. "Кажется, что это меняется каждый день, но на самом деле это смешение частых и нечастых обновлений", — сказала Сина. "Это не настоящий сигнал."
Более того, Сина считает, что как только сужается угол зрения на конкретный график, модель теряет свою актуальность. Хотя Рауль Пал и другие продемонстрировали примеры тесной корреляции между Биткойном и глобальным M2 на вершинах и низах, Сина доказал, как тонкие изменения в опережении или масштабе могут привести к совершенно различным результатам. "Давайте попробуем опережение в 80 дней. Выглядит не очень хорошо. А как насчет 108 дней? Ах, теперь вершины совпали — так что давайте снова увеличим масштаб, притворимся, что это работает," — саркастически заметил он. "Это не моделирование. Это игра."
Он подчеркнул, что каждое изменение модели — от 12-недельного прогноза до 10 недель, а затем до 108 дней — выявляет её отсутствие системной основы. «Если нет подходящей модели, нельзя предсказать будущее», — сказала Сина. «Это典型ное переобучение. Вы заставляете данные соответствовать историческому поведению, но теряете универсальность.»
Чтобы объяснить эту концепцию, Сина сравнил ее с подгонкой кривой через шумовую синусоиду. Хорошо структурированная модель может захватывать основные паттерны и игнорировать шум. Напротив, переобученная модель будет пытаться подстроиться под каждое мелкое колебание, что приводит к плохой предсказательной способности при поступлении новых данных. "Переобучение выглядит лучше, но оно моделирует шум. А шум не повторяется," - сказал он.
Сина также поставил под сомнение, действительно ли Биткойн будет вести за собой ликвидность, а не следовать за ней. "Если вы посмотрите на предыдущий цикл, Биткойн сначала достиг вершины. Ликвидность достигла пика через 145 дней," - сказал он. Это опровергло предполагаемую причинно-следственную связь, подразумевающуюся в глобальной модели M2, и поставило под сомнение всю ее целесообразность в качестве прогностического инструмента.
Его вывод был очень прямым: "Вы должны быть очень осторожны с переобучением. Это выглядит как совпадение, но на самом деле это насильственная подгонка под исторические данные. Вы вообще не знаете, насколько точны прогнозы этого метода."
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Квантовый аналитик заявил, что глобальный M2 не может предсказать цену Биткойна.
Как сообщает NewsBTC, Сина, соучредитель хедж-фонда 21st Capital, публично опроверг популярную ценовую модель биткоина, продвигаемую генеральным директором Real Vision Раулем Палом, назвав ее типичным случаем неграмотности и переобучения данных.
Модель устанавливает тесную связь между Биткойн и глобальным M2 (показатель, измеряющий глобальное денежное предложение) путем опережения данных M2 на определенное количество недель (обычно от 10 до 12), чтобы "предсказать" будущие цены Биткойн. Рауль Паль использовал этот график, чтобы доказать, что макроэкономическая ликвидность движет циклом криптовалют, и текущее поведение рынка может быть предсказано через денежную эмиссию.
Но Сина, преподаватель курсов по анализу данных на бакалавриате и магистратуре, заявил, что такая модель не выдерживает критики. "Это серьезный провал в понимании переобучения," - сказал он в видео, опубликованном на платформе X 24 июня. "То, что я вижу, даже не проходит первого месяца курса анализа данных для первокурсников."
Сина отметил, что поверхностная связь между Биткойн и глобальным M2 является лишь следствием того, что данные были «искажены» для соответствия историческим моделям. «Если бы я мог произвольно манипулировать данными, произвольно их настраивать, я бы определенно смог найти хорошее соответствие между различными блоками данных», — предупредил он, добавив, что именно эта гибкость позволяет аналитикам создавать иллюзию точных прогнозов.
Он объяснил, что основная проблема заключается в том, что глобальные данные M2 сами по себе имеют недостатки. Эти данные получены путем умножения данных M2 центральных банков различных стран на обменный курс — смешивая быстро сообщающие экономики, такие как США, с странами, которые сообщают данные с задержкой в несколько недель или даже месяцев. Это создает ложное впечатление о ежедневной волатильности глобальной ликвидности. "Кажется, что это меняется каждый день, но на самом деле это смешение частых и нечастых обновлений", — сказала Сина. "Это не настоящий сигнал."
Более того, Сина считает, что как только сужается угол зрения на конкретный график, модель теряет свою актуальность. Хотя Рауль Пал и другие продемонстрировали примеры тесной корреляции между Биткойном и глобальным M2 на вершинах и низах, Сина доказал, как тонкие изменения в опережении или масштабе могут привести к совершенно различным результатам. "Давайте попробуем опережение в 80 дней. Выглядит не очень хорошо. А как насчет 108 дней? Ах, теперь вершины совпали — так что давайте снова увеличим масштаб, притворимся, что это работает," — саркастически заметил он. "Это не моделирование. Это игра."
Он подчеркнул, что каждое изменение модели — от 12-недельного прогноза до 10 недель, а затем до 108 дней — выявляет её отсутствие системной основы. «Если нет подходящей модели, нельзя предсказать будущее», — сказала Сина. «Это典型ное переобучение. Вы заставляете данные соответствовать историческому поведению, но теряете универсальность.»
Чтобы объяснить эту концепцию, Сина сравнил ее с подгонкой кривой через шумовую синусоиду. Хорошо структурированная модель может захватывать основные паттерны и игнорировать шум. Напротив, переобученная модель будет пытаться подстроиться под каждое мелкое колебание, что приводит к плохой предсказательной способности при поступлении новых данных. "Переобучение выглядит лучше, но оно моделирует шум. А шум не повторяется," - сказал он.
Сина также поставил под сомнение, действительно ли Биткойн будет вести за собой ликвидность, а не следовать за ней. "Если вы посмотрите на предыдущий цикл, Биткойн сначала достиг вершины. Ликвидность достигла пика через 145 дней," - сказал он. Это опровергло предполагаемую причинно-следственную связь, подразумевающуюся в глобальной модели M2, и поставило под сомнение всю ее целесообразность в качестве прогностического инструмента.
Его вывод был очень прямым: "Вы должны быть очень осторожны с переобучением. Это выглядит как совпадение, но на самом деле это насильственная подгонка под исторические данные. Вы вообще не знаете, насколько точны прогнозы этого метода."