Как научить криптосканер не врать самому себе: ML-часть AltScanner

Разработчики AltScanner представили подход к внедрению машинного обучения в торговый сканер, акцентируя внимание на качестве данных и предотвращении «самообмана» модели. Вместо того чтобы сразу обучать алгоритм на рыночных свечах, команда начала с создания надежной системы фиксации состояния рынка и механизма отложенной разметки. Это позволяет избежать типичных ошибок, таких как использование данных из будущего или некорректная интерпретация незакрытых свечей. ML-контур работает параллельно с основной двухосевой системой оценки (D — направление, A — активность), анализируя 13 токенов на бессрочном рынке USDT на таймфреймах 15, 60 и 240 минут. Модель не заменяет существующие индикаторы, а дополняет их, изучая корреляции между признаками и движением цены. Такой подход обеспечивает интерпретируемость системы и повышает точность прогнозирования, сохраняя при этом прозрачность торговых сигналов для пользователей платформы.