jakiro
Auteur: Revelointel Source: Traduction de soute: Shan Ouba, Vision de Bitchain
L’AI est l’un des récits les plus puissants dans le domaine des crypto-monnaies.Hier, Apple a annoncé une intégration significative avec OpenAI, amenant l’application de l’IA de génération aux mains de l’utilisateur.Le NVDA continu (NVIDA) a provoqué l’intérêt des indigènes natifs des crypto-monnaies qui souhaitent contacter l’industrie.Bien qu’il existe en effet une demande d’actifs voisins dans les crypto-monnaies, il n’y a pas beaucoup de projets qui incluent réellement l’IA en fonctionnement …
Dans cet article, nous nous concentrerons sur le pare-chocs.Le pare-chocs est basé sur la prémisse initiale de la protection des risques à la baisse et mène l’IA à une nouvelle direction.Le pare-chocs est un nouveau protocole Defi qui améliore le marché des dérivés traditionnels en fournissant une méthode simple, équitable et décentralisée de risque de couverture des prix.L’accord utilise un outil de prévention des pertes pour assurer la protection des prix de l’effondrement du marché et des fluctuations à la baisse.Le concept de pare-chocs tourne autour de l’établissement de procédures de distribution équitable et de distribution des pertes sur le marché des risques.Différente du marché traditionnel de la confrontation (généralement des gagnants et des perdants), la motivation du pare-chocs est de créer un système qui favorise l’équité et l’allocation légitime des ressources.Le but du pare-chocs est de fournir une installation de risque de prix d’aide mutuelle, ce qui donne la priorité à la minimisation des pertes personnelles au lieu de maximiser les bénéfices personnels.En faisant attention à la gestion des risques et à la protection, le pare-chocs vise à créer un environnement plus sûr et fiable pour les participants à l’écosystème Defi.
Comme vous le savez, les crypto-monnaies sont essentiellement la volatilité;Il s’agit du domaine de l’intégration d’IA de pare-chocs;
Fond de pare-chocs
Le pare-chocs est un projet typique qui s’engage à améliorer son accord existant via l’IA.Comme prévu, la stratégie d’intégration de l’IA de pare-chocs tourne autour de trois piles de technologies AI clés.
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Prévisions de prix
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Analyse émotionnelle
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Analyse technique
Afin de vérifier la précision et l’efficacité de son modèle prédictif, le pare-chocs utilise une méthode de méthode basée sur l’agent propriétaire (ABM).ABM est une technologie informatique qui évalue leur impact sur le système global en simulant les actions et les interactions du proxy autonome (comme les individus, les groupes ou les entités).Ces agents suivent les règles prédéfinies et peuvent apprendre, s’adapter et évoluer en fonction de leur expérience et de leur interaction.
L’agent est important car le pare-chocs fonctionne comme une entreprise de marché et un bénéficiaire comme un marché bilatéral: l’utilisateur d’une partie peut couvrir les risques et payer des primes en verrouillant le prix de base, et les utilisateurs de l’autre partie déposent en liquidité de devise stable pour gagner des prestations.Afin de répondre aux besoins des deux marchés, le prix des coûts premium doit être optimisé: s’il est trop cher, le destinataire ne participera pas; Ils doivent supporter des risques.随着价格波动和波动性的变化，找到一个平衡点变得更加复杂。C’est pourquoi l’outil ABM de pare-chocs est si important, car il peut ajuster dynamiquement le prix premium en fonction de la volatilité en temps réel, absorber le signal de LLMS (modèle de langue grand), prévoir la tendance du marché et se reconnecter activement.
Grâce à cette méthode ABM qui prend en charge les stratégies d’intégration de l’IA, le pare-chocs prévoit que son efficacité d’accord augmentera l’économie de 5 à 25%, équilibrez effectivement le dilemme des primes plus faibles, les rendements plus élevés et la résistance à la résistance à la solvabilité.
Prévisions de prix
La première pile de technologies AI est liée à la prédiction des prix et utilise un modèle grand langage (LLM) avec un paramètre de 70 milliards.Le pare-chocs a formé ce LLM avec des données financières, y compris le prix de l’ensemble de données de prix Bitcoin (le prix d’ouverture, le prix le plus élevé, le prix le plus bas, le prix de clôture) et l’indice de volume de transaction.LLM utilise l’apprentissage de l’amélioration de la rétroaction humaine (RLHF) pour finir pour récompenser les modèles prédictifs qui correspondent aux données réelles des prix.La figure ci-dessous montre la prédiction visuelle de la prédiction des prix des 70 milliards de paramètres des 70 milliards de paramètres du pare-chocs.
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Le prix d’ouverture quotidien / le prix de clôture a été initialement formé.Étant donné que les données de tick $ BTC contiennent des centaines de données TB, il utilise la récupération pour améliorer la génération (RAG) pour convertir les informations de base de données relationnelles en vecteurs de données.La technologie RAG améliore non seulement les performances de LLM, mais favorise également l’intégration de divers flux de données sur les prix des actifs en temps réel.
Analyse émotionnelle
La deuxième pile de technologies AI se concentre sur l’analyse émotionnelle.En utilisant un modèle de langage à grande échelle (LLM) avec un paramètre de 8 milliards pré-formé, le pare-chocs peut analyser un grand nombre de données de traitement du langage naturel financière (NLP) et les émotions du marché de saisie de la taille des grains sans précédent.Par une technologie de TNP fin et avancée, le pare-chocs a obtenu des informations précieuses sur les attitudes des spéculateurs, afin de comprendre les développements et les tendances du marché plus profondément.
Le LLM pré-formation de pare-chocs prend un large éventail de données Financial PNL, classer les émotions en scores et distribution détaillés pour fournir une compréhension détaillée des émotions du marché.Ce modèle utilise un encodeur à deux voies pour exprimer (Bert) pour un tas fin afin d’identifier un vocabulaire financier spécifique grâce à une formation PNL spéciale avec une formation spéciale de PNL.
Bert est le modèle de traitement du langage naturel le plus avancé (NLP) développé par Google.Il comprend le contexte des mots de la phrase en considérant les mots avant et après le mot cible, pas seulement les mots précédents.Cette méthode à deux voies permet à Bert de capturer le contexte complet d’un mot, expliquant ainsi sa signification plus précisément.
LLM est équipé d’un mécanisme d’attention pour faire peser le modèle l’importance de différents mots dans le contexte et la structure basée sur le transformateur, identifiant ainsi efficacement les émotions du marché et le comportement des investisseurs, et la prévision des tendances futures du marché.
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Analyse technique
La troisième pile de technologies AI se concentre sur l’analyse technique.Le pare-chocs développe une nouvelle méthode pour combiner une analyse d’image des prix visuels avec des indicateurs techniques axés sur la NLP en formant un grand langage et un assistant visuel (LLAVA).Cette intégration permet au pare-chocs de prendre de sages décisions basées sur les données de prix historiques et les tendances du marché.
Ce processus comprend la conversion des prix historiques du bitcoin en images de graphique.Ces images seront marquées des marques techniques, telles que le support / résistance, l’indice relativement faible (RSI) et la convergence moyenne mobile du départ (MACD).Le modèle LLAVA traite ces points de données visuels et les indicateurs techniques NLP associés.
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Ce modèle multi-modes de fin de fin relie l’encodeur visuel au modèle grand langage (LLM) pour permettre au système d’analyser et d’expliquer des données de marché complexes.De plus, ce modèle combine la mémoire à long terme (LSTM) pour la prédiction historique de séquence de temps, ce qui améliore la capacité de prédire les tendances futures du marché en fonction de la tendance dans le passé.
Résumer
Le projet de pare-chocs s’engage à fournir des solutions de gestion des risques plus efficaces sur le marché des crypto-monnaies en intégrant l’IA dans son protocole Defi.Le projet utilise les trois principales piles technologiques d’IA de prédiction des prix, d’analyse émotionnelle et d’analyse technique, combinée à la méthode de modélisation des agents (ABM) pour ajuster dynamiquement les prix premium pour s’adapter aux fluctuations du marché du temps réel.Grâce à cette méthode innovante, le pare-chocs a non seulement amélioré l’efficacité économique de l’accord, mais a également créé un environnement plus équitable, sûr et fiable pour les participants.L’application complète de ces technologies devrait augmenter l’efficacité de l’accord du pare-chocs de 5 à 25%, résolvant efficacement le problème de l’équilibre entre la réduction des primes, l’augmentation des revenus et l’amélioration de la solvabilité.
