揭開Teahouse的神經學習ALM策略！🌐🤖

傳統的流動性提供策略在動態市場中表現不佳。我們的機器學習驅動的強化學習（RL）模型應運而生——旨在最大化兌換費用，同時最小化無常損失（IL）。

關鍵結果：
✅6個月內APR達569.44%（回測）
✅非常適合高交易量、低波動性的流動性池

在流動性提供中，強化學習優於靜態策略，特別是在穩定的交易市場中。

探索DeFi中智能流動性的未來。⚙️

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