
原文作者:AlphaX
在加密貨幣交易的世界中,市場動態瞬息萬變,波動性極高,交易者面臨着前所未有的機遇與挑戰。傳統的分析工具和交易策略往往難以跟上快速變化的加密貨幣生態系統。
然而,人工智能(AI)的快速發展,尤其是深度學習技術的進步,爲加密貨幣交易帶來了革命性的可能。正如AlphaGo在圍棋領域超越了世界頂尖人類選手一樣,AlphaX旨在改變市場參與者與加密貨幣的互動方式。隨着AI meme浪潮的席捲,AlphaX的AI屬性更有機會在全新市場行情中扮演重要角色。
AlphaX是 DeAgentAI 反饋訓練機制下第一個社區孵化的AI 模型,DegentAI 是 Web3 中第一個 AI 反饋機制激勵協議,通過將反饋與訓練過程緊密結合,實現“Proof-of-Insight”,使大型模型能夠快速部署到各種細分場景中。AlphaX模型通過擴展較小預訓練模型的參數來初始化較大模型的參數。這種方法允許較大模型繼承較小模型的性能,與隨機初始化的模型相比,實現相同甚至更好的精度,同時需要更少的 GPU 時間。此外,該方法有效地解決了經常阻礙大型模型泛化能力的“幻覺”問題,使其對要求高精度的行業更加可靠。
AlphaX不僅僅是一個交易輔助模型——它的目標是構建一個完全自動化的AI交易引擎,通過精確的價格預測和自動化的交易策略,使用戶能夠在快速變化的市場中保持領先。爲此,DeAgentAI社區將AlphaX接入了Movement和Bitlayer,並和KiloEx、oooo等生態方展開合作,力圖打造更健全和繁榮的AI鏈上生態。在這個由Web3驅動的去中心化未來中,AlphaX將成爲加密貨幣交易領域的AlphaGo,引領AI驅動市場參與的新時代。
AlphaX的工作原理
第一階段:構建價格預測的AI模型
這個雄心勃勃項目的第一階段集中在開發一個能夠準確預測加密貨幣價格走勢的先進AI模型。通過利用深度學習和市場數據,該模型將預測從2小時到72小時不等時間段內的價格趨勢。模型的精確性將爲交易者提供價值,使他們能夠在一個時機至關重要的行業中做出明智的決策。這個階段的目標是創建最可靠的預測引擎,一個超越傳統交易模型併爲加密貨幣市場分析樹立新標準的引擎。
我們已經成功構建了一個準確率高達80%的AI預測引擎,這在構建最精確的加密貨幣交易代理AlphaX的旅程中是一個重要的里程碑。然而,爲了實現我們創建Web3領域“AlphaGo”的願景,我們的目標是將模型的準確率提升到90%以上。實現這一目標的關鍵在於用戶參與的集體力量。
我們的方法利用了交易者的行爲,藉助RLHF框架,這種方法根植於行爲經濟學的原則。通過分析不同市場條件下交易者的多樣化策略和決策,模型可以在更豐富、更全面的數據處理上進行訓練。每個用戶在市場上的行動都提供了寶貴的洞察力,揭示了孤立模型可能忽視的模式和異常。這種協作學習過程不僅提高了模型的魯棒性,還確保它適應現實世界的交易場景。
爲了促進這一點,我們開發了一個預測平臺,用戶可以積極參與模型的訓練過程。用戶不是使用實際的加密貨幣進行交易,而是通過一個基於積分的系統進行參與,該系統模擬了真實的交易條件。通過提供這種無風險的環境,我們鼓勵廣泛的參與,允許所有技能水平的交易者貢獻數據。每一筆交易、決策和行爲都豐富了數據集,進而提高了模型的預測準確性。這種民主化的訓練過程利用了市場的集體智慧,確保模型隨着它從越來越多樣化的交易行爲中學習而變得更加細膩和精確。
模型的準確率提升到90%以上的原因在於數據的多樣性和規模。在傳統的AI模型中,當僅依賴歷史市場數據時,性能提升往往會遇到瓶頸。然而,通過納入來自真實交易者的實時數據,AI系統可以捕捉到實時的行爲模式、戰略轉變和對市場波動的反應。這種持續湧入的新鮮數據使模型高度適應市場變化,使其能夠隨着時間的推移做出更準確的預測。
此外,行爲經濟學表明,交易者的決策,無論是情感的、理性的還是算法的,都揭示了通過價格變動本身並不立即明顯的潛在市場動態。通過將這些多樣化的決策過程納入模型,它能夠學會識別微妙的市場信號和異常,這不僅使模型更準確,也使其更能抵禦加密貨幣市場固有的不可預測性。
第二階段:AI驅動的自動交易策略
一旦價格預測模型經過微調和驗證,項目將進入第二階段:創建和執行由AI生成的交易策略。這些策略將基於AI模型提供的預測洞察力來制定,並將在實時自動執行交易。AI交易員將監控市場條件,不斷調整其策略,並以加密貨幣市場所需的速度和精度做出反應。這個完全自動化的系統將重新定義AI在交易中的角色,將其從決策支持工具轉變爲一個完全獨立的交易代理。
在我們的項目第二階段中,規則引擎的集成在指導AI交易代理的決策過程中起着至關重要的作用。規則引擎旨在與強化學習一起工作,爲執行基於預定義規則和條件的交易策略提供結構化框架,同時允許AI動態完善這些策略。
規則引擎的關鍵功能
- 結構化決策框架:規則引擎作爲一個結構化的決策制定框架,允許AI代理遵循從市場條件、指標和風險管理原則中衍生出的邏輯交易規則。這些規則充當護欄,確保AI堅持特定的策略或閾值,例如最大回撤限制、風險/回報比率或特定的市場進入/退出標準。這防止了代理進行超出可接受風險參數的交易,特別是在高度波動的市場中。
- 實時市場響應:通過將這些規則嵌入到AI的操作核心中,代理可以對實時市場變化做出預定義的邏輯響應。例如,如果檢測到某些條件,如價格急劇下跌或交易量突然增加,規則引擎可以觸發立即響應,如清算頭寸或執行止損訂單。這種實時適應性確保了代理能夠迅速做出明智的決策,減少市場風險的暴露。
- 與強化學習的協同:雖然規則引擎提供了一個穩定的框架,但強化學習算法允許代理自主進化和改進其策略。AI可以學習哪些規則導致了盈利的結果,哪些應該在某些市場場景中被修改或覆蓋。隨着時間的推移,系統通過學習在遵循嚴格規則和基於市場條件及先前結果動態調整策略之間的最佳平衡來微調其決策制定。
- 可擴展性和靈活性:規則引擎高度可定製,使AI代理能夠適應不同的市場、資產類型和用戶偏好。交易者可以根據自己的策略輸入自定義規則,而AI將相應地執行交易,同時仍然利用其自主能力。這允許平臺迎合從保守到激進的廣泛交易風格,同時保持自學習AI的好處。
通過將規則引擎與強化學習相結合,我們的AI交易代理配備了執行精確、計算策略的工具,同時根據現實世界的數據和結果不斷進化。這種組合確保了一個高度適應性、可靠和高效的系統,能夠應對加密貨幣市場的複雜性。
AlphaX的關鍵特點
AlphaX的關鍵特點根植於尖端AI技術,專門設計用於徹底改變加密貨幣交易的進行方式。以下是我們系統的詳細分解:
高級AI預測引擎
在第一階段,我們開發了一個能夠預測2至72小時內加密貨幣價格的AI模型,準確率爲80%。該模型利用深度學習和時間序列預測方法,使其成爲短期至中期市場預測的強大工具。下一個目標是通過將用戶數據納入模型的訓練過程中,將這一準確率提高到90%以上,使系統能夠根據廣泛的交易者實時市場行爲和決策進行適應。
RLHF框架
我們平臺採用了人類反饋的強化學習(Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF)框架,以提高模型的適應性和效率。通過對用戶行爲的實時反饋,模型能夠在運行過程中動態調整,快速適應不斷變化的市場環境和用戶偏好。與傳統模型需要頻繁重新訓練的方式相比,RLHF 顯著減少了計算成本和重新訓練的需求,並增強了系統的個性化和自我優化能力。隨着模型不斷接受反饋,其預測能力穩步提升,從而大幅提高模型的準確性和可信度,逐步構建出更加可靠且具備包容性的AI系統。
AI策略生成和自動化
在第二階段,AI引擎從僅僅是一個預測工具發展成爲一個自動化交易者。它從用戶聚合的交易策略中學習,並創建自己的AI驅動策略。然後,這些策略在實時自動執行,使代理成爲一個完全獨立的交易實體。通過結合基於規則的引擎和強化學習,AI不斷優化其交易決策,隨着每一次迭代變得更加有效和盈利。
用戶參與和激勵
我們的平臺圍繞用戶參與構建,交易者通過使用基於積分的系統進行貢獻。用戶可以使用免費獲得的積分進行交易,這些交易爲AI模型貢獻了寶貴的數據。在這個過程中,用戶不僅積極參與訓練和改進AI,而且還通過模型準確率的提高和他們數據貢獻的價值獲得獎勵。通過利用RLHF框架,用戶直接從更準確的AI模型中受益,這反過來又幫助他們做出更好的交易決策。
這個互利的系統使用戶能夠爲AI的學習過程貢獻他們的策略,從而提高其性能,同時獲得積分和其他獎勵。隨着AI交易代理的演變,它成爲了一個有價值的工具,將個體交易者和更廣泛市場的利益對齊,標誌着AI在加密貨幣交易中的整合邁出了革命性的一步。
您的智能體革命從現在開始:擁抱AI前沿
AlphaX不僅僅是一個技術突破——它重新構想了加密貨幣交易的未來。從精確的價格預測到完全自動化的交易策略,AlphaX正在推動AI的界限,爲交易者提供了無與倫比的優勢。在這個快速發展的數字經濟中,AlphaX不僅僅是一個工具;它是您在Web3革命中的智能夥伴,不知疲倦地全天候工作,隨時準備抓住下一個市場機會。
對於那些渴望引領市場並打破傳統交易限制的先驅者來說,AlphaX是通向未來的鑰匙。您準備好擁抱AI驅動交易的新時代了嗎?讓我們開始這個非凡的旅程,在這裏,智能與市場相遇。
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