现货预测在DeFi中的应用

现货预测是指尝试预测现货资产未来价格或收益的过程，包括利用机器学习和AI模型。预测的时间范围可以是毫秒，甚至几个月或几年。

最明显的应用是基于预期价格变动实施手动或算法交易策略，实际上根据预测模型和策略的表现结果各异。此外，投资组合可能利用现货预测进行对冲或风险管理，使用预测及其统计数据。

团队已经创建了多个现货预测模型，并已上传到我们的AI模型库（https://t.co/ovVaIz8fTn），我们正在与许多DeFi团队合作，将这些强大的模型转化为实际应用和功能。

在DeFi中的应用案例包括：
✅ 实施现货预测的保险库可以利用更复杂和动态的投资组合策略。一个能够预测潜在未来价格变动的保险库代理或算法可以通过在预期下跌之前降低对波动资产的暴露来降低风险，或者在预计某些资产的价值相对增加时提高暴露。
✅ 收益聚合器旨在通过质押或其他锁定方法产生定期收入或价值增加。现货预测使聚合器能够比较在一个协议或资产中质押的相对预期价值与另一个的差异。
✅ 现代投资组合理论的投资组合优化技术可以将现货收益预测作为均值-方差优化的输入。这些预测通常代表特定投资期限内资产收益的预期，与历史或隐含协方差矩阵结合，以生成在给定风险水平下最大化预期收益的高效投资组合。

OpenGradient的先进基础设施、模型和研究将重新定义DeFi，启用更智能的功能和优化的协议，从而改善用户体验和盈利能力。

我们很高兴与许多协议合作伙伴和客户合作，将像这样的AI和ML工作流程集成到他们的应用中，以提供安全无缝的智能。

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