MAPE

Проще говоря, он отвечает на вопрос: «На сколько процентов в среднем прогноз отклоняется от реальности?»

Формула расчета выглядит следующим образом:

где At - фактическое значение, Ft - прогнозное значение, а n - количество наблюдений.

Как интерпретировать значение:

• MAPE = 5% В среднем прогноз отклоняется от реального курса/значения на 5%. Это считается высокой точностью.
• MAPE = 20-30%  Приемлемая точность для волатильных рынков (каким является крипторынок).
• MAPE > 50% Модель прогнозирования работает плохо и дает значительные погрешности.

Почему это важно для трейдеров и аналитиков? В мире криптовалют, где цены могут меняться на десятки процентов за час, трейдеры и количественные аналитики (кванты) используют MAPE для оценки качества своих торговых ботов и моделей машинного обучения. Если торговая стратегия предсказывает цену Bitcoin на завтра, MAPE позволяет понять, насколько можно доверять этому прогнозу.

Для майнеров MAPE может быть полезен при стратегическом планировании и управлении рисками, хотя используется реже, чем трейдерами.

1. Прогнозирование сложности (Difficulty) - Сложность майнинга пересчитывается каждые 2016 блоков (примерно 2 недели для Bitcoin). Майнеры могут строить прогнозы изменения сложности на основе хешрейта сети. MAPE помогает оценить, насколько точен их прогноз сложности. Это важно для планирования апгрейда ферм, где если майнер ошибется в прогнозе роста сложности на 40% (высокий MAPE), он может купить новое оборудование, которое станет убыточным быстрее, чем он думал.
2. Оценка доходности (Hashprice) - Существуют модели, прогнозирующие будущую доходность майнинга (стоимость хеша) в зависимости от курса монеты и комиссий сети. Используя MAPE, майнер может сравнить прогнозную доходность с фактической за прошлые периоды и понять, стоит ли доверять текущим прогнозам при принятии решения о хеджировании рисков (продаже фьючерсов на добытую монету).

Плюсы и минусы использования MAPE в криптосфере:

✅ Плюсы:

• Проценты понятны даже новичкам. Сказать «цена упала на 10%» понятнее, чем сказать «ошибка составила 2000 долларов».
• Позволяет сравнивать точность прогнозов для разных монет. Например, можно сравнить, качество прогноза цены для Bitcoin (дорогой актив) и Dogecoin (дешевый актив).

❌ Минусы:

•  Если фактическое значение At равно нулю (что редко для цены, но возможно для объемов торгов или комиссий в сети), формула MAPE «ломается» (деление на ноль).
• MAPE сильнее наказывает за ошибки, когда фактические значения низкие. Например, если Bitcoin стоит $60 000 (A), а прогноз был $30 000 (F), ошибка составит 50%. Но если Bitcoin стоит $30 000 (A), а прогноз был $60 000 (F), ошибка будет уже 100%, хотя абсолютная разница в долларах одна и та же ($30k).
• На крипторынке из-за высокой волатильности (резких blow-off top и крахов) MAPE может быть очень высоким, даже если модель хорошо предсказывает тренд.

Пример из истории криптовалют: Аналитик создал модель для прогнозирования цены Ethereum на следующий день на основе данных on-chain метрик. В течение месяца торговли модель показывала MAPE = 4.5%. Это означало, что в среднем прогноз аналитика ошибался менее чем на 5%, что является отличным результатом для такого волатильного актива, как ETH.