DeFiにおけるスポット予測

スポット予測は、機械学習やAIモデルを活用して、スポット資産の将来の価格やリターンを予測しようとすることを含みます。この予測はミリ秒の範囲であったり、数ヶ月、さらには数年にわたる場合もあります。

最も明確なのは、予想される価格の動きに基づいて手動またはアルゴリズム取引戦略を実施することであり、実際には予測モデルと戦略のパフォーマンスに応じて結果はまちまちです。さらに、ポートフォリオは、予測や予測に関する統計を用いたヘッジやリスク管理にスポット予測を活用することがあります。

チームは、AIモデルハブ（https://t.co/ovVaIz8fTn）にアップロードした複数のスポット予測モデルを作成しており、これらの強力なモデルを活用した機能やアプリケーションをプロダクション化するために、多くのDeFiチームと協力しています。

DeFiにおけるユースケースには以下が含まれます：
✅ スポット予測を実装したボールトは、より洗練されたダイナミックなポートフォリオ戦略を活用できます。将来の価格動向を予測するボールトエージェントやアルゴリズムは、予想される下落の前にボラティリティの高い資産へのエクスポージャーを減少させることでリスクを減少させたり、特定の資産における価値の比較的な増加が期待されるときにエクスポージャーを増加させたりすることができます。
✅ イールドアグリゲーターは、ステーキングやその他のロックアップ方法を使用して、定期的な収入や価値の増加を生み出すことを目指しています。スポット予測により、アグリゲーターは一つのプロトコルまたは資産でのステーキングの相対的な期待値を他と比較できます。
✅ ポートフォリオ最適化のための現代ポートフォリオ理論の技術は、平均-分散最適化の入力としてスポットリターン予測を利用できます。これらの予測は通常、特定の投資期間にわたる資産リターンの期待を表し、歴史的または暗示された共分散行列と組み合わせて、特定のリスクレベルに対して期待されるリターンを最大化する効率的なポートフォリオを生成します。

OpenGradientの高度なインフラストラクチャ、モデル、研究はDeFiを再定義し、ユーザーエクスペリエンスと収益性を向上させることができるよりインテリジェントな機能と最適化されたプロトコルを実現します。

私たちは、多くのプロトコルパートナーやクライアントと協力して、これらのAIとMLのワークフローをアプリケーションに統合し、安全でシームレスなインテリジェンスを提供することに興奮しています。

SUI/USDTスポット予測モデルはOpenGradientのAIモデルハブにあります🔗: https://t.co/I2sU13EWXP