2026-01-11 06:23:38

Para el próximo sábado, me sumergiré en el aprendizaje por refuerzo para la investigación del mercado de criptomonedas. La intersección del aprendizaje automático y las estrategias de trading es donde las cosas se vuelven interesantes, ya sea optimizando la asignación de portafolios, prediciendo la microestructura del mercado o automatizando el análisis de datos en cadena. Los investigadores que trabajan en este nivel están creando esencialmente la próxima generación de herramientas de toma de decisiones para Web3. La demanda de este conjunto de habilidades en protocolos y mesas de trading es real. ¿Quién más está explorando aplicaciones de RL en la investigación de criptomonedas en este momento?

Ver originales

Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.

12 me gusta

Recompensa
12
5
Republicar
Compartir

Comentar

0/400

WagmiWarrior

· 01-11 06:48

Jaja, RL en análisis de datos en cadena realmente se ha puesto de moda, pero la verdad es que la mayoría todavía está usando modelos tradicionales para engañar.

Ver originalesResponder0

NullWhisperer

· 01-11 06:39

rl en cripto suena genial hasta que te das cuenta de que la mayoría de las implementaciones son solo ajuste de curvas en datos históricos que serán arruinados en el momento en que cambie la liquidez. ¿Alguien realmente prueba sus modelos contra escenarios de préstamos rápidos o simplemente los lanzan sin más?

Ver originalesResponder0

0xLuckbox