Градиентный бустинг с нативной поддержкой категориальных признаков. Оптимизирован для крипто-данных смешанного типа.
CatBoost (Categorical Boosting) — алгоритм градиентного бустинга от Yandex, специализирующийся на обработке категориальных признаков без предварительного кодирования. В крипто-трейдинге это особенно ценно: режим рынка (бычий/медвежий/боковой), день недели, торговая сессия (азиатская/европейская/американская) — все эти категориальные признаки CatBoost обрабатывает нативно с превосходящей точностью. CatBoost также использует упорядоченный бустинг, снижающий утечку целевой переменной при обучении.
Нативная обработка категориальных признаков через целевое кодирование с упорядоченным усреднением. Симметричные деревья решений (oblivious trees) для быстрой инференции. Упорядоченный бустинг для снижения переобучения. Обучение на смешанных данных: числовые (OHLCV, индикаторы) + категориальные (режим рынка, сессия). Ежедневное переобучение.
Предсказание CatBoost с учётом категориальных рыночных режимов. Вклад признаков по категориям (какая торговая сессия наиболее предиктивна). Смешанные признаки (числовые + категориальные) для лучшего охвата.
Умеренный
Превосходная обработка категориальных признаков (режимы рынка, сессии). Упорядоченный бустинг снижает переобучение. Быстрая инференция при симметричных деревьях. Отличная производительность «из коробки» без настройки гиперпараметров.
Обучается медленнее LightGBM. Требует более памяти. Менее гибок при специфических задачах. Преимущество категориальных признаков менее выражено в чисто числовых крипто-данных.
Изучите все 74 торговые стратегии на 4 аренах
🏟️ Все стратегии