Capacidad de predicción y aplicación de IA en Finanzas descentralizadas
La predicción ha sido una habilidad clave en la evolución humana. Desde tiempos antiguos, los humanos han confiado en sus sentidos e instintos para prever las amenazas y oportunidades en el entorno, como detectar los patrones de actividad de los depredadores, las oportunidades de aparición de presas y la disponibilidad estacional de alimentos, que son vitales para la supervivencia.
Con el paso del tiempo, este modelo de predicción se ha desarrollado gradualmente para el uso de herramientas y la planificación (, como la predicción de cultivos, la demanda de sacrificio y conservación de carne ), la predicción de pistas sociales (, intenciones, emociones y comportamientos ), desarrollando la escritura, la ciencia, las matemáticas, así como herramientas modernas como la estadística, la computación, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, que se utilizan para mejorar la capacidad predictiva humana.
Los mercados de predicción se han convertido en una herramienta económica que utiliza la capacidad de predicción humana para anticipar resultados económicos, políticos y culturales. A diferencia de las encuestas de opinión tradicionales, algunos mercados de predicción utilizan incentivos económicos para obtener predicciones precisas, ya que los participantes apuestan con dinero real.
En el mercado de las elecciones estadounidenses de 2024, una plataforma de predicción atrajo casi 4 mil millones de dólares en apuestas, y en la predicción de la victoria de Trump, su desempeño incluso superó las encuestas de opinión, reflejando el valor económico de las predicciones basadas en la multitud.
La misma evolución se aplica al comercio de spot y contratos perpetuos, desde el surgimiento de los intercambios centralizados que satisfacen la creciente demanda global de criptomonedas, hasta los recientes desarrollos disruptivos de algunas plataformas descentralizadas que ofrecen servicios de autocustodia y sin KYC, mientras brindan una experiencia de comercio similar a la de los intercambios centralizados.
La predicción es la capacidad central de la evolución humana, y con el surgimiento de modelos de predicción de inteligencia artificial/aprendizaje automático, la capacidad de predecir eventos, precios de activos y volatilidades está mejorando significativamente. Esto lleva a la humanidad a la siguiente etapa de la evolución.
Finanzas descentralizadas 3.0
Finanzas descentralizadas 1.0 introdujo contratos inteligentes y aplicaciones descentralizadas, permitiendo a cualquier persona transferir, comprar, vender, hacer staking, prestar, y minar ganancias en cualquier momento y lugar. Esencialmente, se trata de poner activos criptográficos en funcionamiento en la cadena para crear valor económico, como algunas famosas plataformas de intercambio descentralizado, plataformas de préstamos, etc.
Las Finanzas descentralizadas 2.0 se han ampliado sobre la base de la 1.0, introduciendo novedosas economías de tokens y mecanismos de distribución de incentivos, con el objetivo de coordinar los intereses entre los diferentes actores involucrados en el protocolo y dar lugar a nuevos mercados emergentes que ofrecen fuentes de ingresos alternativas.
Las Finanzas descentralizadas 3.0 introducen la inteligencia artificial en las Finanzas descentralizadas. Algunos lo llaman DeFAI, otros lo llaman AiFi. Su significado es integrar modelos de lenguaje a gran escala (LLM) y/o modelos de aprendizaje automático (ML) en productos de Finanzas descentralizadas.
Desde la integración simple de LLM ( como soporte al cliente/copiloto, ayudando a los usuarios a navegar por el protocolo ), hasta sistemas de múltiples agentes/cluster y aprendizaje automático, mejora fundamentalmente el producto ( aumentando las ganancias de transacción, reduciendo las pérdidas impermanentes, mejorando los rendimientos de LP, disminuyendo los riesgos de liquidación en el comercio perpetuo, etc. ).
Además de la capa abstracta de DeFAI y los agentes financieros completamente autónomos, a continuación se discutirá el papel de los sistemas de inteligencia artificial/aprendizaje automático y los modelos de predicción en la transformación de las Finanzas descentralizadas y otros sectores verticales.
Sistema de predicción
Las redes neuronales y los árboles de decisión han existido desde la década de 2000, y estos sistemas fueron utilizados por fondos de cobertura para predecir precios de acciones y productos. Los primeros resultados de predicción de acciones eran bastante referenciales, con una tasa de precisión en las predicciones a corto plazo que alcanzaba del 50% al 60%, pero las limitaciones en su aplicación se debieron al sobreajuste y a la escasez de datos.
Luego, con el auge del aprendizaje profundo y los grandes datos, estos permiten a los modelos manejar conjuntos de datos más grandes ( datos de series temporales, noticias y datos no estructurados de redes sociales ), lo que resulta en predicciones más precisas y aplicaciones más amplias.
Los desarrollos revolucionarios han ocurrido en los últimos cinco años, donde los modelos Transformer y la inteligencia artificial multimodal han integrado conjuntos de datos más diversos, como emociones de redes sociales, transacciones de blockchain, oráculos, noticias en tiempo real, predicciones de crowdsourcing y más fuentes. Esto ha permitido que algunos modelos de IA alcancen una precisión del 80%-90% en la predicción de resultados de eventos y precios de activos.
A medida que estos modelos continúan mejorando, la demanda de integrar la capacidad de predicción en los sistemas de Finanzas descentralizadas ha aumentado considerablemente. Actualmente, nos encontramos en las primeras etapas de DeFi 3.0 y somos testigos en tiempo real de cómo algunos participantes del mercado combinan sistemas de IA/aprendizaje automático con escenarios de aplicaciones Web3.
Finanzas descentralizadas x AI/ML系统
Allora
Allora podría ser la red de modelos de predicción descentralizados más ampliamente utilizada en la actualidad. Allora ya ha logrado numerosas integraciones con protocolos de Finanzas descentralizadas y equipos de agentes de IA, otorgándole capacidad de predicción (, centrándose principalmente en la predicción de precios de criptomonedas, como BTC, ETH, SOL ).
Se dice que su precisión en la predicción de precios de criptomonedas a corto plazo es de aproximadamente el 80%.
Algunas aplicaciones principales incluyen:
Un fondo impulsado por IA basado en USDC, que utiliza la tecnología de inferencia de Allora para maximizar los rendimientos de las transacciones de SOL. Desde el 23 de abril, su tasa de retorno acumulada es del 2.4%, con una tasa de interés anual de aproximadamente 10%.
Un fondo de liquidez AI, que utiliza los datos de precios predictivos de Allora, coloca mejor la liquidez antes de las fluctuaciones de precios, evitando así pérdidas impermanentes.
Allora colabora con varios equipos para apoyar las estrategias de trading y la ejecución de agentes de IA.
Subred de Bittensor
Debido a que el mecanismo de distribución de incentivos dTAO de Bittensor puede ayudar a las startups ( en la subred ) a compensar los costos de desarrollo, el equipo utiliza Bittensor para iniciar el desarrollo de su producto, externalizando gran parte del trabajo de desarrollo a los mineros; cuanto más alto sea el incentivo, mejor será la calidad de los mineros.
Dado que los modelos de aprendizaje automático y los sistemas de predicción son una de las tareas más fáciles de cuantificar ( construir modelos que puedan predecir con precisión ciertas cosas ), este es uno de los verticales en los que más se centra la subred.
Las subredes centradas en la predicción incluyen SN6, SN8, SN18, SN41, SN44 y SN50.
Vale la pena mencionar:
La capa de AI agente/predicción del fondo de cobertura SN6 está a punto de lanzar un fondo DeFi que automáticamente asignará los depósitos de los usuarios a eventos/mercados de alta credibilidad para realizar apuestas. Este fondo está a punto de lanzarse, y se dice que el APY de las pruebas iniciales supera cuatro dígitos.
SN44 ha mejorado continuamente en señales relacionadas con el fútbol/fútbol. El desempeño reciente en la Copa del Mundo de Clubes mostró que un volumen de apuestas agresivo trajo un retorno de inversión del 232%. El equipo también está trabajando en el desarrollo de un producto de tesorería DeFi, que adoptará un enfoque más centrado en el ajuste del riesgo.
SN50 Synth es especialmente interesante. Esta subred se construye en torno a un modelo de predicción de volatilidad altamente generalizable. Se puede utilizar para cubrir diversas probabilidades de precios que pueden ocurrir ( y no solo para predecir precios futuros ), por ejemplo, para predecir la probabilidad de liquidación, el tiempo de supervivencia/liquidación de posiciones perpetuas, establecer rangos de LP en intercambios descentralizados y predecir pérdidas impermanentes, predecir el precio de ejercicio de opciones y el tiempo de vencimiento dentro de la ventana, etc.
Synth supuestamente supera en un 25%-30% el rendimiento del modelo de referencia tradicional ( de movimiento browniano geométrico ).
Para los ecosistemas L1/L2 que desean integrar este tipo de motores en su ecosistema de Finanzas descentralizadas, la demanda es enorme.
Hasta ahora, Synth se ha integrado con varias plataformas, incluyendo:
Arbitrum, apoya el concurso de traders de IA
Chainrisk, entender la volatilidad, para que los acuerdos de socios puedan adaptarse mejor a los cambios drásticos en la volatilidad.
Un importante protocolo de staking líquido en Solana, para un caso de uso desconocido (, según el equipo, el anuncio oficial se publicará en 1-2 días )
El equipo posicionará Mode L2( como la capa de aplicación, combinando la inferencia de Synth con el terminal Mode AI + el producto Mode Perp, lo que permitirá a los comerciantes aprovechar las predicciones de precios de activos de Synth y mejorar sus operaciones.
SN6, SN44, SN50 y muchas otras subredes son tan atractivas porque ofrecen entre 2 millones y más de 10 millones de dólares en tokens dTAO como incentivos cada año, atrayendo a los mineros a mejorar continuamente sus modelos de predicción.
Su objetivo es utilizar los incentivos dTAO como gasto de capital para guiar el desarrollo de productos y lograr la comercialización/productización lo antes posible, con el fin de generar ingresos reales y contrarrestar la presión de venta de dTAO. Algunas de estas subredes ya han comenzado a avanzar hacia la fase de comercialización.
Tendencias de desarrollo futuro
La búsqueda de mayores rendimientos y menores riesgos continuará, impulsando a los constructores a introducir más RWAs en la cadena. Las fuentes de rendimiento existentes de Finanzas descentralizadas seguirán optimizándose y serán cada vez más accesibles.
Se prevé que los mercados de predicción se conviertan en la principal fuente de información, con la IA actuando como creador de mercado, mientras que los participantes experimentados fomentan aún más la sabiduría colectiva. Las herramientas se vuelven cada vez más inteligentes, los modelos son cada vez más precisos, y ya hemos visto algunos resultados.
Cuanto más aprenden estos sistemas, mayor es su valor. Además, cuanto más fuerte sea su combinación con otras partes de Web3, más imparable será toda la tendencia.
Al fin y al cabo, todo en el ámbito de las criptomonedas es una apuesta por el futuro.
Por lo tanto, la infraestructura y las aplicaciones/agentes que puedan prever el futuro, aunque sea un poco más claro, ya sea a través de la sabiduría colectiva, datos de mejor calidad o modelos más precisos, tendrán una ventaja significativa.
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ResearchChadButBroke
· 07-24 22:04
Mmm, la IA predice un montón de tonterías.
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Ser_APY_2000
· 07-24 16:10
La evolución es el verdadero dios en la cadena de sabiduría.
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GmGnSleeper
· 07-22 00:26
¿Cuándo podré predecir cuándo seré rico y próspero?
El modelo de predicción de IA lidera la nueva era de Finanzas descentralizadas 3.0
Capacidad de predicción y aplicación de IA en Finanzas descentralizadas
La predicción ha sido una habilidad clave en la evolución humana. Desde tiempos antiguos, los humanos han confiado en sus sentidos e instintos para prever las amenazas y oportunidades en el entorno, como detectar los patrones de actividad de los depredadores, las oportunidades de aparición de presas y la disponibilidad estacional de alimentos, que son vitales para la supervivencia.
Con el paso del tiempo, este modelo de predicción se ha desarrollado gradualmente para el uso de herramientas y la planificación (, como la predicción de cultivos, la demanda de sacrificio y conservación de carne ), la predicción de pistas sociales (, intenciones, emociones y comportamientos ), desarrollando la escritura, la ciencia, las matemáticas, así como herramientas modernas como la estadística, la computación, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, que se utilizan para mejorar la capacidad predictiva humana.
Los mercados de predicción se han convertido en una herramienta económica que utiliza la capacidad de predicción humana para anticipar resultados económicos, políticos y culturales. A diferencia de las encuestas de opinión tradicionales, algunos mercados de predicción utilizan incentivos económicos para obtener predicciones precisas, ya que los participantes apuestan con dinero real.
En el mercado de las elecciones estadounidenses de 2024, una plataforma de predicción atrajo casi 4 mil millones de dólares en apuestas, y en la predicción de la victoria de Trump, su desempeño incluso superó las encuestas de opinión, reflejando el valor económico de las predicciones basadas en la multitud.
La misma evolución se aplica al comercio de spot y contratos perpetuos, desde el surgimiento de los intercambios centralizados que satisfacen la creciente demanda global de criptomonedas, hasta los recientes desarrollos disruptivos de algunas plataformas descentralizadas que ofrecen servicios de autocustodia y sin KYC, mientras brindan una experiencia de comercio similar a la de los intercambios centralizados.
La predicción es la capacidad central de la evolución humana, y con el surgimiento de modelos de predicción de inteligencia artificial/aprendizaje automático, la capacidad de predecir eventos, precios de activos y volatilidades está mejorando significativamente. Esto lleva a la humanidad a la siguiente etapa de la evolución.
Finanzas descentralizadas 3.0
Finanzas descentralizadas 1.0 introdujo contratos inteligentes y aplicaciones descentralizadas, permitiendo a cualquier persona transferir, comprar, vender, hacer staking, prestar, y minar ganancias en cualquier momento y lugar. Esencialmente, se trata de poner activos criptográficos en funcionamiento en la cadena para crear valor económico, como algunas famosas plataformas de intercambio descentralizado, plataformas de préstamos, etc.
Las Finanzas descentralizadas 2.0 se han ampliado sobre la base de la 1.0, introduciendo novedosas economías de tokens y mecanismos de distribución de incentivos, con el objetivo de coordinar los intereses entre los diferentes actores involucrados en el protocolo y dar lugar a nuevos mercados emergentes que ofrecen fuentes de ingresos alternativas.
Las Finanzas descentralizadas 3.0 introducen la inteligencia artificial en las Finanzas descentralizadas. Algunos lo llaman DeFAI, otros lo llaman AiFi. Su significado es integrar modelos de lenguaje a gran escala (LLM) y/o modelos de aprendizaje automático (ML) en productos de Finanzas descentralizadas.
Desde la integración simple de LLM ( como soporte al cliente/copiloto, ayudando a los usuarios a navegar por el protocolo ), hasta sistemas de múltiples agentes/cluster y aprendizaje automático, mejora fundamentalmente el producto ( aumentando las ganancias de transacción, reduciendo las pérdidas impermanentes, mejorando los rendimientos de LP, disminuyendo los riesgos de liquidación en el comercio perpetuo, etc. ).
Además de la capa abstracta de DeFAI y los agentes financieros completamente autónomos, a continuación se discutirá el papel de los sistemas de inteligencia artificial/aprendizaje automático y los modelos de predicción en la transformación de las Finanzas descentralizadas y otros sectores verticales.
Sistema de predicción
Las redes neuronales y los árboles de decisión han existido desde la década de 2000, y estos sistemas fueron utilizados por fondos de cobertura para predecir precios de acciones y productos. Los primeros resultados de predicción de acciones eran bastante referenciales, con una tasa de precisión en las predicciones a corto plazo que alcanzaba del 50% al 60%, pero las limitaciones en su aplicación se debieron al sobreajuste y a la escasez de datos.
Luego, con el auge del aprendizaje profundo y los grandes datos, estos permiten a los modelos manejar conjuntos de datos más grandes ( datos de series temporales, noticias y datos no estructurados de redes sociales ), lo que resulta en predicciones más precisas y aplicaciones más amplias.
Los desarrollos revolucionarios han ocurrido en los últimos cinco años, donde los modelos Transformer y la inteligencia artificial multimodal han integrado conjuntos de datos más diversos, como emociones de redes sociales, transacciones de blockchain, oráculos, noticias en tiempo real, predicciones de crowdsourcing y más fuentes. Esto ha permitido que algunos modelos de IA alcancen una precisión del 80%-90% en la predicción de resultados de eventos y precios de activos.
A medida que estos modelos continúan mejorando, la demanda de integrar la capacidad de predicción en los sistemas de Finanzas descentralizadas ha aumentado considerablemente. Actualmente, nos encontramos en las primeras etapas de DeFi 3.0 y somos testigos en tiempo real de cómo algunos participantes del mercado combinan sistemas de IA/aprendizaje automático con escenarios de aplicaciones Web3.
Finanzas descentralizadas x AI/ML系统
Allora
Allora podría ser la red de modelos de predicción descentralizados más ampliamente utilizada en la actualidad. Allora ya ha logrado numerosas integraciones con protocolos de Finanzas descentralizadas y equipos de agentes de IA, otorgándole capacidad de predicción (, centrándose principalmente en la predicción de precios de criptomonedas, como BTC, ETH, SOL ).
Se dice que su precisión en la predicción de precios de criptomonedas a corto plazo es de aproximadamente el 80%.
Algunas aplicaciones principales incluyen:
Subred de Bittensor
Debido a que el mecanismo de distribución de incentivos dTAO de Bittensor puede ayudar a las startups ( en la subred ) a compensar los costos de desarrollo, el equipo utiliza Bittensor para iniciar el desarrollo de su producto, externalizando gran parte del trabajo de desarrollo a los mineros; cuanto más alto sea el incentivo, mejor será la calidad de los mineros.
Dado que los modelos de aprendizaje automático y los sistemas de predicción son una de las tareas más fáciles de cuantificar ( construir modelos que puedan predecir con precisión ciertas cosas ), este es uno de los verticales en los que más se centra la subred.
Las subredes centradas en la predicción incluyen SN6, SN8, SN18, SN41, SN44 y SN50.
Vale la pena mencionar:
La capa de AI agente/predicción del fondo de cobertura SN6 está a punto de lanzar un fondo DeFi que automáticamente asignará los depósitos de los usuarios a eventos/mercados de alta credibilidad para realizar apuestas. Este fondo está a punto de lanzarse, y se dice que el APY de las pruebas iniciales supera cuatro dígitos.
SN44 ha mejorado continuamente en señales relacionadas con el fútbol/fútbol. El desempeño reciente en la Copa del Mundo de Clubes mostró que un volumen de apuestas agresivo trajo un retorno de inversión del 232%. El equipo también está trabajando en el desarrollo de un producto de tesorería DeFi, que adoptará un enfoque más centrado en el ajuste del riesgo.
SN50 Synth es especialmente interesante. Esta subred se construye en torno a un modelo de predicción de volatilidad altamente generalizable. Se puede utilizar para cubrir diversas probabilidades de precios que pueden ocurrir ( y no solo para predecir precios futuros ), por ejemplo, para predecir la probabilidad de liquidación, el tiempo de supervivencia/liquidación de posiciones perpetuas, establecer rangos de LP en intercambios descentralizados y predecir pérdidas impermanentes, predecir el precio de ejercicio de opciones y el tiempo de vencimiento dentro de la ventana, etc.
Synth supuestamente supera en un 25%-30% el rendimiento del modelo de referencia tradicional ( de movimiento browniano geométrico ).
Para los ecosistemas L1/L2 que desean integrar este tipo de motores en su ecosistema de Finanzas descentralizadas, la demanda es enorme.
Hasta ahora, Synth se ha integrado con varias plataformas, incluyendo:
El equipo posicionará Mode L2( como la capa de aplicación, combinando la inferencia de Synth con el terminal Mode AI + el producto Mode Perp, lo que permitirá a los comerciantes aprovechar las predicciones de precios de activos de Synth y mejorar sus operaciones.
SN6, SN44, SN50 y muchas otras subredes son tan atractivas porque ofrecen entre 2 millones y más de 10 millones de dólares en tokens dTAO como incentivos cada año, atrayendo a los mineros a mejorar continuamente sus modelos de predicción.
Su objetivo es utilizar los incentivos dTAO como gasto de capital para guiar el desarrollo de productos y lograr la comercialización/productización lo antes posible, con el fin de generar ingresos reales y contrarrestar la presión de venta de dTAO. Algunas de estas subredes ya han comenzado a avanzar hacia la fase de comercialización.
Tendencias de desarrollo futuro
La búsqueda de mayores rendimientos y menores riesgos continuará, impulsando a los constructores a introducir más RWAs en la cadena. Las fuentes de rendimiento existentes de Finanzas descentralizadas seguirán optimizándose y serán cada vez más accesibles.
Se prevé que los mercados de predicción se conviertan en la principal fuente de información, con la IA actuando como creador de mercado, mientras que los participantes experimentados fomentan aún más la sabiduría colectiva. Las herramientas se vuelven cada vez más inteligentes, los modelos son cada vez más precisos, y ya hemos visto algunos resultados.
Cuanto más aprenden estos sistemas, mayor es su valor. Además, cuanto más fuerte sea su combinación con otras partes de Web3, más imparable será toda la tendencia.
Al fin y al cabo, todo en el ámbito de las criptomonedas es una apuesta por el futuro.
Por lo tanto, la infraestructura y las aplicaciones/agentes que puedan prever el futuro, aunque sea un poco más claro, ya sea a través de la sabiduría colectiva, datos de mejor calidad o modelos más precisos, tendrán una ventaja significativa.