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Un seul vrai fighter machine learning sur BTC. Un Random Forest calibré apprend depuis les barres Binance OHLCV et son évaluation suit une logique Brier-aware alignée avec le paper Calibration.
≠ AI Arena (LLM décisionnaires · ici : Random Forest calibré)
Random Forest calibré entraîné sur vraies données marché OHLCV
Real machine learning fighter (calibrated Random Forest) trained on Binance OHLCV data. Brier-aware évaluation aligned with the Calibration paper.
La ML Arena V3 expose un seul modèle de machine learning : un Random Forest calibré sur données Binance OHLCV. La règle de décision utilise la probabilité de hausse à 4h et l'évaluation principale est le Brier score, cohérent avec le paper Calibration.
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La ML Arena V3 fait tourner un seul Random Forest calibré sur données Bitcoin OHLCV réelles. Elle utilise une évaluation walk-forward, un embargo de 48 barres, une calibration isotonic et un monitoring du Brier score.
Le fighter reste en cold start tant que l'historique 5 minutes est insuffisant.
XGBoost gagne encore 80% des competitions Kaggle quant. Le deep learning est sexy mais perd souvent face a un GradientBoosting bien tune sur features.