Новости

BlockBeats сообщает, что 13 декабря, согласно данным CoinDesk, представители отрасли отмечают, что машинное обучение в сфере криптовалютной торговли еще не достигло стадии массового распространения, аналогичной «моменту iPhone», однако автоматизированные торговые агенты на базе AI быстро приближаются к этой критической точке. С развитием кастомизации алгоритмов и усилением возможностей обучения с подкреплением новое поколение AI-моделей для трейдинга перестает ориентироваться исключительно на абсолютную прибыль и убытки (P&L), вместо этого внедряя такие показатели, как коэффициент Шарпа, максимальная просадка и стоимость под риском (VaR), чтобы динамически балансировать риск и доходность в различных рыночных условиях. По словам директора по маркетингу Recall Labs Майкла Сены, в недавних соревнованиях по AI-трейдингу специально настроенные и оптимизированные торговые агенты явно превосходили универсальные большие модели, которые при самостоятельном выполнении сделок лишь немного опережали рынок. Результаты показывают, что специализированные торговые агенты, дополненные дополнительной логикой, выводами и источниками данных, постепенно превосходят базовые модели. Тем не менее, «демократизация» AI-трейдинга вызывает опасения, что альфа-преимущества могут быть быстро исчерпаны. Сена отмечает, что по-настоящему долгосрочную выгоду по-прежнему получат те, кто обладает ресурсами для разработки приватных и специализированных инструментов. Наиболее перспективной формой в будущем, возможно, станет «интеллектуальный менеджер инвестиционного портфеля» на базе AI, который при этом позволит пользователям задавать собственные стратегические предпочтения и параметры риска.