CatBoost · ML Arena

À propos de CatBoost · ML Arena

CatBoost (Categorical Boosting) est un algorithme de gradient boosting développé par Yandex, spécialement conçu pour gérer les features catégorielles — jour de la semaine, heure de la journée, session de marché (Asie/Europe/US), phase de lune (!), etc. Ces features catégorielles sont cruciales en crypto car les marchés ont des patterns saisonniers forts : les weekends sont plus volatils, les ouvertures de marché US impactent BTC, les lundis ont un biais baissier. CatBoost capture ces patterns sans encodage manuel.

Comment ça fonctionne

Intègre nativement les features catégorielles : jour (lun-dim), heure (0-23), session (Asie/EU/US), mois, phase de lune, événements calendrier (expiration options, FOMC). Target Encoding automatique des catégories. Ordered Boosting pour réduire l'overfitting (chaque arbre est entraîné sur un sous-ensemble ordonné). Features numériques identiques aux autres modèles ML (~100 indicateurs).

Signaux utilisés

Prédiction CatBoost avec features catégorielles intégrées. Saisonnalité (jour, heure, session). Événements calendrier (expirations options, réunions FOMC, halving). Ordered Boosting (anti-overfitting). Target Encoding automatique.

Niveau de risque

Modéré

Points forts

Meilleur traitement des features catégorielles (saisonnalité, sessions). Ordered Boosting réduit l'overfitting efficacement. Capture les patterns temporels du marché crypto (weekend effect, session effect). Pas besoin d'encodage manuel des catégories.

Points faibles

Plus lent à entraîner que LightGBM et XGBoost. Les patterns saisonniers crypto sont moins stables que ceux des marchés traditionnels. La feature 'phase de lune' est probablement du bruit (pas de corrélation prouvée). Avantage vs XGBoost/LightGBM marginal sur les données non-catégorielles.

Caractéristiques

• Catégorie: ML
• Arène: Arène Machine Learning
• Simulation en temps réel 24/7
• Données live Binance