Прогнозирование спотовых цен в DeFi

Прогнозирование спотовых цен заключается в попытке предсказать будущие цены или доходность спотового актива, включая использование моделей машинного обучения и ИИ. Прогноз может охватывать диапазон от миллисекунд до месяцев, а возможно, даже лет.

Самый очевидный подход — это реализация ручной или алгоритмической торговой стратегии на основе предполагаемых ценовых движений, результаты которой на практике могут быть разными в зависимости от эффективности модели прогнозирования и выбранной стратегии. Кроме того, портфель может использовать прогнозирование спотовых цен для хеджирования или управления рисками, используя прогнозы и статистику вокруг них.

Наша команда создала несколько моделей прогнозирования спотовых цен, которые мы загрузили на наш AI Model Hub (https://t.co/ovVaIz8fTn), и мы работаем с множеством команд DeFi над внедрением возможностей и приложений, использующих эти мощные модели.

Примеры использования в DeFi включают:
✅ Хранилища, использующие прогнозирование спотовых цен, могут применять более сложные и динамичные стратегии портфеля. Агент хранилища или алгоритм, предсказывающий потенциальные будущие ценовые движения, может снизить риски, уменьшая экспозицию к волатильным активам перед ожидаемым падением, или увеличить экспозицию, когда ожидается относительное увеличение стоимости определенных активов.
✅ Аггрегаторы доходности стремятся обеспечить регулярный доход или увеличение стоимости с использованием стейкинга или других методов блокировки. Прогнозы спотовых цен позволяют аггрегатору сравнивать ожидаемые относительные значения стейкинга в одном протоколе или активе по сравнению с другим.
✅ Современные методы теории портфеля для оптимизации портфелей могут использовать прогнозы спотовых доходов в качестве входных данных для оптимизации среднеквадратичного отклонения. Эти прогнозы, которые обычно представляют ожидания доходности активов на определенный инвестиционный горизонт, комбинируются с историческими или подразумеваемыми матрицами ковариации для генерации эффективных портфелей, которые максимизируют ожидаемую доходность при заданном уровне риска.

Совершенная инфраструктура, модели и исследования OpenGradient переопределят DeFi, позволяя создавать более интеллектуальные функции и оптимизированные протоколы, которые могут улучшить пользовательский опыт и прибыльность.

Мы рады работать с множеством партнеров и клиентов по протоколам над интеграцией таких рабочих процессов ИИ и машинного обучения в их приложения для обеспечения безопасного и бесшовного интеллекта.

Модель прогнозирования спотовых цен SUI/USDT на AI Model Hub OpenGradient 🔗: https://t.co/I2sU13EWXP