現貨預測在DeFi中的應用

現貨預測是指嘗試預測現貨資產未來價格或收益的過程，包括利用機器學習和AI模型。預測的時間範圍可以是毫秒，甚至幾個月或幾年。

最明顯的應用是基於預期價格變動實施手動或算法交易策略，實際上根據預測模型和策略的表現結果各異。此外，投資組合可能利用現貨預測進行對衝或風險管理，使用預測及其統計數據。

團隊已經創建了多個現貨預測模型，並已上傳到我們的AI模型庫（https://t.co/ovVaIz8fTn），我們正在與許多DeFi團隊合作，將這些強大的模型轉化爲實際應用和功能。

在DeFi中的應用案例包括：
✅ 實施現貨預測的保險庫可以利用更複雜和動態的投資組合策略。一個能夠預測潛在未來價格變動的保險庫代理或算法可以通過在預期下跌之前降低對波動資產的暴露來降低風險，或者在預計某些資產的價值相對增加時提高暴露。
✅ 收益聚合器旨在通過質押或其他鎖定方法產生定期收入或價值增加。現貨預測使聚合器能夠比較在一個協議或資產中質押的相對預期價值與另一個的差異。
✅ 現代投資組合理論的投資組合優化技術可以將現貨收益預測作爲均值-方差優化的輸入。這些預測通常代表特定投資期限內資產收益的預期，與歷史或隱含協方差矩陣結合，以生成在給定風險水平下最大化預期收益的高效投資組合。

OpenGradient的先進基礎設施、模型和研究將重新定義DeFi，啓用更智能的功能和優化的協議，從而改善用戶體驗和盈利能力。

我們很高興與許多協議合作伙伴和客戶合作，將像這樣的AI和ML工作流程集成到他們的應用中，以提供安全無縫的智能。

SUI/USDT現貨預測模型在OpenGradient的AI模型中心🔗: https://t.co/I2sU13EWXP