Новости

BlockBeats сообщает, что по данным мониторинга Hyperinsight, совокупный нереализованный убыток по позициям на адресе «BTC OG Insider Whale» превысил 12 миллионов долларов, в том числе: · 5-кратное лонг-плечо на 175,595 ETH, цена открытия 3,173.34 доллара, цена ликвидации 1,943.28 доллара, нереализованный убыток 9.77 миллионов долларов; · 5-кратное лонг-плечо на 1,000 BTC, цена открытия 91,506.7 доллара, нереализованный убыток 1.31 миллионов долларов; · 20-кратное лонг-плечо на 25,000 SOL, цена открытия 137.53 доллара, нереализованный убыток 1.05 миллионов долларов.

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.