¡Revelando la Estrategia ALM de Aprendizaje Neural de Teahouse! 🌐🤖

Las estrategias tradicionales de LP son insuficientes en mercados dinámicos. Entra nuestro modelo de Aprendizaje por Refuerzo (RL) impulsado por machine learning, diseñado para maximizar las tarifas de swap mientras minimiza la Pérdida Impermanente (IL).

Resultados Clave:
✅569,44% TAE durante 6 meses (Backtest)
✅Ideal para pools de alto volumen y baja volatilidad

El Aprendizaje por Refuerzo en la provisión de liquidez supera a las estrategias estáticas, particularmente en mercados de trading estables.

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¡Próximamente en Teahouse!

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