Эволюция прогностических возможностей и восход Децентрализованных финансов 3.0
Прогнозирование всегда было ключевой способностью человеческой эволюции. С древних времен люди полагались на свои чувства и интуицию, чтобы предсказывать угрозы и возможности в окружающей среде, такие как распознавание поведенческих моделей хищников, время появления добычи и сезонное обеспечение пищей, что имеет решающее значение для выживания.
С течением времени эта модель прогнозирования постепенно развивалась в использование инструментов и планирование, такие как прогнозирование посевных культур, потребностей в хранении пищи и т.д. В то же время люди также начали прогнозировать социальные подсказки, такие как намерения, эмоции и поведение других. Впоследствии развитие таких областей, как письменность, наука, математика, а также появление современных инструментов, таких как статистика, компьютеры, машинное обучение и искусственный интеллект, все это было направлено на улучшение предсказательных способностей человека.
Предсказательные рынки стали важным экономическим инструментом, использующим человеческую предсказательную способность для прогнозирования результатов экономических, политических и культурных событий. В отличие от традиционных опросов общественного мнения, предсказательные рынки используют экономические стимулы для получения точных прогнозов, так как участники делают ставки с использованием реальных средств.
На рынке выборов в США в 2024 году одна из платформ для прогнозирования привлекла почти 4 миллиарда долларов ставок, и ее показатели в прогнозировании победы конкретных кандидатов даже превзошли результаты опросов общественного мнения, что отражает экономическую ценность краудсорсинга прогнозов.
Те же изменения касаются как спотовой, так и бессрочной торговли. От появления централизованных бирж, удовлетворяющих постоянно растущий мировой спрос на криптовалюту, до недавнего революционного развития децентрализованных платформ, предлагающих услуги само-хранения и без необходимости верификации личности, сохраняя при этом опыт торговли, аналогичный централизованным биржам.
С ростом искусственного интеллекта и моделей прогнозирования на основе машинного обучения способность предсказывать события, цены на активы и волатильность значительно возрастает, что приводит человечество на следующий этап эволюции.
Восхождение Децентрализованных финансов 3.0
Децентрализованные финансы 1.0 ввели смарт-контракты и децентрализованные приложения, позволяя пользователям в любое время и в любом месте осуществлять переводы, торги, ставку, заимствование и доходное майнинг, по сути, это внедрение криптоактивов в работу на блокчейне для создания экономической ценности.
Децентрализованные финансы 2.0 на этой основе были расширены, внедрив инновационную токеномику и механизмы распределения стимулов, направленные на согласование интересов различных заинтересованных сторон в протоколе и способствующие появлению новых рынков, предлагающих альтернативные источники дохода.
Децентрализованные финансы 3.0 вводят искусственный интеллект в область Децентрализованных финансов. Некоторые называют это DeFAI или AiFi, его суть заключается в интеграции больших языковых моделей (LLM) и/или моделей машинного обучения (ML) в продукты Децентрализованных финансов. Это включает в себя от простых интеграций LLM (таких как предоставление клиентской поддержки) до сложных многоагентных систем и систем машинного обучения, которые кардинально улучшают производительность продуктов (таких как увеличение прибыли от торговли, снижение неустойчивых потерь, повышение доходности поставщиков ликвидности, снижение рисков ликвидации на бессрочной торговле и т.д.).
Развитие предсказательной системы
Нейронные сети и деревья решений появились с 2000-х годов и изначально использовались хедж-фондами для прогнозирования цен на акции и товары. Эти ранние модели достигли точности в 50% - 60% в краткосрочных прогнозах, но из-за переобучения и ограниченного объема данных их применение было ограничено.
Затем возникновение глубокого обучения и больших данных позволило моделям обрабатывать более крупные наборы данных, включая временные ряды, новости и неструктурированные данные из социальных сетей, что привело к более точным прогнозам и более широкому применению.
За последние пять лет появление моделей Transformer и многомодального ИИ ознаменовало прорывное развитие предсказательных систем. Эти модели интегрируют более разнообразные наборы данных, такие как эмоции в социальных сетях, блокчейн-транзакции, данные о оракулах, новости в реальном времени, краудсорсинговые прогнозы и другие источники информации. Это позволяет некоторым моделям ИИ достигать точности в прогнозировании результатов событий и цен активов на уровне 80% - 90%.
С увеличением улучшений этих моделей значительно возросла потребность в интеграции предсказательных возможностей в системы Децентрализованные финансы. В настоящее время мы находимся на ранней стадии Децентрализованные финансы 3.0, и на рынке уже появились некоторые попытки сочетания систем ИИ / машинного обучения с приложениями Web3.
Децентрализованные финансы и интеграция с системами ИИ / МЛ
Несколько проектов исследуют применение технологий ИИ и машинного обучения в области Децентрализованных финансов. Эти проекты охватывают множество аспектов, от прогнозирования цен на криптовалюту до управления ликвидностью, оптимизации торговых стратегий и т.д. Некоторые проекты утверждают, что их точность прогнозирования цен на криптовалюту в краткосрочной перспективе может достигать около 80%.
Применение этих проектов включает в себя:
AI-управляемый трезор на основе USDC, использующий технологии вывода для максимизации торговых прибылей определённых токенов.
AI-управляемый пул ликвидности (LP), который использует прогнозные данные о ценах для более эффективного управления ликвидностью и уменьшения непостоянных убытков.
Платформа, поддерживающая торговые стратегии и исполнение для AI-агентов.
Некоторые проекты все еще разрабатывают продукты DeFi для хранения средств, которые могут автоматически распределять депозиты пользователей на высоконадёжные события/рынки для ставок. Ранние тесты показали, что годовая доходность некоторых продуктов якобы превышает четырёхзначные числа.
Кроме того, существуют проекты, сосредоточенные на разработке высоко универсальных моделей прогнозирования волатильности. Эти модели могут не только предсказывать будущие цены, но и использоваться для прогнозирования вероятности ликвидации, времени существования бессрочных позиций, установки диапазона предоставления ликвидности, прогнозирования непостоянных потерь, прогнозирования цен исполнения опционов и времени истечения. По сообщениям, эффективность этих моделей на 25% - 30% выше, чем у традиционных базовых моделей.
Будущие тенденции развития
С развитием Децентрализованные финансы 3.0 мы можем предсказать следующие тенденции:
Постоянное стремление к более высокой прибыли и более низкому риску, способствующее внедрению большего количества реальных активов (RWAs) в блокчейн.
Существующие источники дохода в Децентрализованных финансах будут продолжать оптимизироваться и становиться более доступными.
Предсказательные рынки станут важным источником информации, ИИ будет выступать в роли маркет-мейкера, а опытные участники дополнительно активизируют коллективный разум.
Инструменты станут более умными, модели прогнозирования станут более точными.
Чем больше эти системы учатся, тем больше их ценность. Чем сильнее их совместимость с другими частями Web3, тем более необратимым становится весь тренд.
В целом, все в области криптовалюты по сути является ставкой на будущее. Поэтому те инфраструктуры и приложения/агенты, которые смогут более четко предвидеть будущее — будь то через коллективное сознание, более качественные данные или более точные модели — займут значительное преимущество в будущем конкуренции.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
14 Лайков
Награда
14
5
Поделиться
комментарий
0/400
LayerHopper
· 08-06 21:52
AI снова будет вовлечен в Децентрализованные финансы
Посмотреть ОригиналОтветить0
SocialFiQueen
· 08-06 16:48
Это новая нарратив?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ForkLibertarian
· 08-06 16:46
Пророки, не волнуйтесь, пришло время передать пророчества ИИ.
Децентрализованные финансы 3.0: Инновации в прогнозных способностях на основе ИИ и новые возможности дохода
Эволюция прогностических возможностей и восход Децентрализованных финансов 3.0
Прогнозирование всегда было ключевой способностью человеческой эволюции. С древних времен люди полагались на свои чувства и интуицию, чтобы предсказывать угрозы и возможности в окружающей среде, такие как распознавание поведенческих моделей хищников, время появления добычи и сезонное обеспечение пищей, что имеет решающее значение для выживания.
С течением времени эта модель прогнозирования постепенно развивалась в использование инструментов и планирование, такие как прогнозирование посевных культур, потребностей в хранении пищи и т.д. В то же время люди также начали прогнозировать социальные подсказки, такие как намерения, эмоции и поведение других. Впоследствии развитие таких областей, как письменность, наука, математика, а также появление современных инструментов, таких как статистика, компьютеры, машинное обучение и искусственный интеллект, все это было направлено на улучшение предсказательных способностей человека.
Предсказательные рынки стали важным экономическим инструментом, использующим человеческую предсказательную способность для прогнозирования результатов экономических, политических и культурных событий. В отличие от традиционных опросов общественного мнения, предсказательные рынки используют экономические стимулы для получения точных прогнозов, так как участники делают ставки с использованием реальных средств.
На рынке выборов в США в 2024 году одна из платформ для прогнозирования привлекла почти 4 миллиарда долларов ставок, и ее показатели в прогнозировании победы конкретных кандидатов даже превзошли результаты опросов общественного мнения, что отражает экономическую ценность краудсорсинга прогнозов.
Те же изменения касаются как спотовой, так и бессрочной торговли. От появления централизованных бирж, удовлетворяющих постоянно растущий мировой спрос на криптовалюту, до недавнего революционного развития децентрализованных платформ, предлагающих услуги само-хранения и без необходимости верификации личности, сохраняя при этом опыт торговли, аналогичный централизованным биржам.
С ростом искусственного интеллекта и моделей прогнозирования на основе машинного обучения способность предсказывать события, цены на активы и волатильность значительно возрастает, что приводит человечество на следующий этап эволюции.
Восхождение Децентрализованных финансов 3.0
Децентрализованные финансы 1.0 ввели смарт-контракты и децентрализованные приложения, позволяя пользователям в любое время и в любом месте осуществлять переводы, торги, ставку, заимствование и доходное майнинг, по сути, это внедрение криптоактивов в работу на блокчейне для создания экономической ценности.
Децентрализованные финансы 2.0 на этой основе были расширены, внедрив инновационную токеномику и механизмы распределения стимулов, направленные на согласование интересов различных заинтересованных сторон в протоколе и способствующие появлению новых рынков, предлагающих альтернативные источники дохода.
Децентрализованные финансы 3.0 вводят искусственный интеллект в область Децентрализованных финансов. Некоторые называют это DeFAI или AiFi, его суть заключается в интеграции больших языковых моделей (LLM) и/или моделей машинного обучения (ML) в продукты Децентрализованных финансов. Это включает в себя от простых интеграций LLM (таких как предоставление клиентской поддержки) до сложных многоагентных систем и систем машинного обучения, которые кардинально улучшают производительность продуктов (таких как увеличение прибыли от торговли, снижение неустойчивых потерь, повышение доходности поставщиков ликвидности, снижение рисков ликвидации на бессрочной торговле и т.д.).
Развитие предсказательной системы
Нейронные сети и деревья решений появились с 2000-х годов и изначально использовались хедж-фондами для прогнозирования цен на акции и товары. Эти ранние модели достигли точности в 50% - 60% в краткосрочных прогнозах, но из-за переобучения и ограниченного объема данных их применение было ограничено.
Затем возникновение глубокого обучения и больших данных позволило моделям обрабатывать более крупные наборы данных, включая временные ряды, новости и неструктурированные данные из социальных сетей, что привело к более точным прогнозам и более широкому применению.
За последние пять лет появление моделей Transformer и многомодального ИИ ознаменовало прорывное развитие предсказательных систем. Эти модели интегрируют более разнообразные наборы данных, такие как эмоции в социальных сетях, блокчейн-транзакции, данные о оракулах, новости в реальном времени, краудсорсинговые прогнозы и другие источники информации. Это позволяет некоторым моделям ИИ достигать точности в прогнозировании результатов событий и цен активов на уровне 80% - 90%.
С увеличением улучшений этих моделей значительно возросла потребность в интеграции предсказательных возможностей в системы Децентрализованные финансы. В настоящее время мы находимся на ранней стадии Децентрализованные финансы 3.0, и на рынке уже появились некоторые попытки сочетания систем ИИ / машинного обучения с приложениями Web3.
Децентрализованные финансы и интеграция с системами ИИ / МЛ
Несколько проектов исследуют применение технологий ИИ и машинного обучения в области Децентрализованных финансов. Эти проекты охватывают множество аспектов, от прогнозирования цен на криптовалюту до управления ликвидностью, оптимизации торговых стратегий и т.д. Некоторые проекты утверждают, что их точность прогнозирования цен на криптовалюту в краткосрочной перспективе может достигать около 80%.
Применение этих проектов включает в себя:
Некоторые проекты все еще разрабатывают продукты DeFi для хранения средств, которые могут автоматически распределять депозиты пользователей на высоконадёжные события/рынки для ставок. Ранние тесты показали, что годовая доходность некоторых продуктов якобы превышает четырёхзначные числа.
Кроме того, существуют проекты, сосредоточенные на разработке высоко универсальных моделей прогнозирования волатильности. Эти модели могут не только предсказывать будущие цены, но и использоваться для прогнозирования вероятности ликвидации, времени существования бессрочных позиций, установки диапазона предоставления ликвидности, прогнозирования непостоянных потерь, прогнозирования цен исполнения опционов и времени истечения. По сообщениям, эффективность этих моделей на 25% - 30% выше, чем у традиционных базовых моделей.
Будущие тенденции развития
С развитием Децентрализованные финансы 3.0 мы можем предсказать следующие тенденции:
Постоянное стремление к более высокой прибыли и более низкому риску, способствующее внедрению большего количества реальных активов (RWAs) в блокчейн.
Существующие источники дохода в Децентрализованных финансах будут продолжать оптимизироваться и становиться более доступными.
Предсказательные рынки станут важным источником информации, ИИ будет выступать в роли маркет-мейкера, а опытные участники дополнительно активизируют коллективный разум.
Инструменты станут более умными, модели прогнозирования станут более точными.
Чем больше эти системы учатся, тем больше их ценность. Чем сильнее их совместимость с другими частями Web3, тем более необратимым становится весь тренд.
В целом, все в области криптовалюты по сути является ставкой на будущее. Поэтому те инфраструктуры и приложения/агенты, которые смогут более четко предвидеть будущее — будь то через коллективное сознание, более качественные данные или более точные модели — займут значительное преимущество в будущем конкуренции.