u/tookietheroookie ·
Reddit — r/algotrading
· 2026년 4월 11일, 16:40
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AI 요약
=== 요약 ===
- 초보 퀀트가 알고리즘 트레이딩에서 머신러닝의 실질적 적용에 대해 질문하며, 특히 모델 유형(순차/어텐션), 데이터 소스(틱 vs. 캔들), 전략(평균 회귀/모멘텀)을 통해 시장 노이즈를 극복하는 방법을 묻고 있습니다.
- 이 게시물은 개발된 전략의 제시가 아니라 커뮤니티로부터의 기초적인 모범 사례와 시작 접근법에 대한 요청입니다.
품질 평가: 이는 투기적 질문이며 노이즈입니다. 독창적인 연구나 데이터 기반 논제가 없는 초보자의 방법론 질문입니다.
=== 심리 ===
중립
=== 트레이드 아이디어 ===
이 게시물에는 실행 가능한 트레이드 아이디어가 없습니다.
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▶ 전체 게시글 텍스트
I was wondering, how ML fits into algorithmic trading? Because of insane amount of noise making it find the edge itself looks like a losing time wasting battle. Are sequential or attention based models any good? Is doing statistical analysis on recent historical data the good way to start. What is the starting approach usually? Do we start with something basic like mean reversion and momentum based approach and try amplify it with ML?
Also whats better? tick level data or different time based candles? I can work around with ML but due to the noise it is just impossible to make any kind of prediction, what are the best practices of keeping the data sane? Thank you for your time.