Нещодавно виявив цікавий проект, який займається демократизацією інструментів кількісної торгівлі.



Платформа YieldL відкрила звичайним трейдерам доступ до AI-аналітичних інструментів, які раніше були доступні лише великим фондам і топ-командам з кількісної торгівлі. Логіка роботи досить проста — науковці з даних розробляють різні моделі AI, платформа на основі реальної торгівельної діяльності сортує ці моделі, і найкращі за продуктивністю моделі безпосередньо керують торговими стратегіями.

Такий підхід досить цікавий. Традиційно розрив у інформації та інструментах між роздрібними інвесторами та інституціями був дуже великим. Тепер, за допомогою централізованої оцінки моделей AI, високоякісні кількісні стратегії стандартизуються та стають прозорими, що дозволяє більшій кількості людей отримати до них доступ. Для трейдерів це означає можливість використовувати рівень управління ризиками та торгові сигнали інституційного рівня; для розробників моделей — отримати платформу для демонстрації та монетизації своїх алгоритмів. Це дуже поширена ідея інновацій у Web3 — руйнувати монополію на інформацію, сприяти руху технологій і даних.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • 4
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
0/400
TaxEvadervip
· 2025-12-22 00:06
Ще одна історія про демократизацію, звучить красиво, але чи дійсно можна заробити? Роздрібні інвестори використовують інструменти інститутів, але чомусь здається, що їх все ще легко обдурити Чи надійний цей механізм ранжування YieldL, адже хороша історична продуктивність не означає, що в майбутньому можна заробити Здається, що монетизація розробників моделей виглядає добре, але є побоювання, що це може стати ще одним способом обману для дурнів Інформаційна різниця дійсно існує, але наявність інструментів не означає, що їх можна використовувати, потрібно ще зрозуміти управління ризиками Web3 знову намагається зламати монополію, цю тему вже чули занадто багато разів... Яка модель оплати на цій платформі, здається, це і є основна проблема
Переглянути оригіналвідповісти на0
MetaMaximalistvip
· 2025-12-21 23:09
чесно кажучи, куточок демократизації тут виглядає трохи перебільшеним... якось так, наче yieldl просто запускає систему ранжування моделей, чим інституційні гравці займаються вже десятиліттями. це не зовсім зламує інформаційну асиметрію, коли самі алгоритми все ще вимагають серйозного капіталу для ефективного виконання, лол.
Переглянути оригіналвідповісти на0
DAOdreamervip
· 2025-12-19 00:36
Звучить непогано, але чи зможе насправді перевершити ринок — ще питання --- Демократизація звучить круто, але чи справді відкриються стратегії для заробітку, здається, що все ще є свої підводні камені --- Цю логіку я підтримую, нарешті з’явився механізм, який дозволяє хорошим алгоритмам бути поміченими --- Головне — прозорість у порядкування моделей, інакше все залишиться на рівні фарсу --- Трейдери-роздріб вже можуть користуватися інституційними інструментами, але комісії та прослизання все одно з’їдають половину прибутку --- Web3 саме в цьому, справді працює над зломом монополій, але ще потрібно побачити реальні результати --- Цікаво, але яка репутація команди YieldL, які проєкти вони реалізували? --- Механізм сортування моделей — це те, що мене найбільше цікавить, сподіваюся, що не буде як у деяких платформах із закритим управлінням --- Ця ідея дуже Web3, повернути цінність творцям і користувачам, я вірю в це --- Здається, знову великий обман, справді стабільної стратегії для заробітку для роздрібних інвесторів не передбачено
Переглянути оригіналвідповісти на0
SchrodingerGasvip
· 2025-12-19 00:32
Говорячи про цю механіку сортування, вона має значення лише при аналізі даних у мережі, інакше це просто паперова стаття... Моделі, які дійсно можуть стабільно перевищувати ринок, — це рідкість, і більшість розробників таких моделей в кінцевому підсумку просто оптимізують минулі дані, що є прикладом викривлення виживання на цьому форумі.
Переглянути оригіналвідповісти на0
  • Закріпити