Пара дослідників з Університету Цукуби в Японії нещодавно створили систему управління портфелем криптовалют на базі штучного інтелекту, яка використовує дані в ланцюжку для навчання, першу в своєму роді, за словами вчених.
Система штучного інтелекту під назвою CryptoRLPM, абревіатура від «керівник портфоліо навчання підкріплення криптовалюти», використовує техніку навчання під назвою «навчання підкріплення» для впровадження даних у ланцюжку у свою модель.
Навчання з підкріпленням (RL) — це парадигма оптимізації, у якій система штучного інтелекту взаємодіє зі своїм середовищем — у цьому випадку портфелем криптовалют — і оновлює своє навчання на основі сигналів винагороди.
CryptoRLPM застосовує відгуки від RL у всій своїй архітектурі. Система складається з п’яти основних блоків, які працюють разом для обробки інформації та управління структурованими портфелями.
Ці модулі включають блок подачі даних, блок уточнення даних, блок агента портфоліо, блок живої торгівлі та блок оновлення агента.
Після розробки вчені протестували CryptoRLPM, призначивши йому три портфоліо. Перший містив лише Bitcoin (BTC) і Storj (STORJ), другий зберіг BTC і STORJ, додавши Bluzelle (BLZ), а третій зберіг усі три разом із Chainlink (LINK).
Експерименти проводилися протягом періоду з жовтня 2020 року по вересень 2022 року з трьома різними фазами (навчання, перевірка, тестування).
Дослідники виміряли успіх CryptoRLPM порівняно з базовою оцінкою стандартної ефективності ринку за трьома показниками: «накопичена норма прибутку» (AAR), «добова норма прибутку» (DRR) і «коефіцієнт Сортіно» (SR).
AAR і DRR — це миттєва оцінка того, скільки втратив або отримав актив за певний період часу, а SR вимірює прибутковість активу з поправкою на ризик.
Відповідно до попередньої дослідницької роботи вчених, CryptoRLPM демонструє значні покращення порівняно з базовою продуктивністю:
«Зокрема, CryptoRLPM демонструє принаймні 83,14% покращення ARR, принаймні 0,5603% покращення DRR і принаймні 2,1767 покращення SR порівняно з базовим біткойном».
За темою: DeFi зустрічається зі штучним інтелектом: чи може ця синергія стати новим центром придбання технологій?
