科学家们利用链上数据创建了一个加密货币投资组合管理人工智能

根据科学家们的说法，日本筑波大学的一对研究人员最近构建了一种利用链上数据进行训练的人工智能加密货币投资组合管理系统，这是首个这样的系统。

这个人工智能（AI）系统被称为CryptoRLPM，即“加密货币强化学习投资组合管理器”，它利用了一种称为“强化学习”的训练技术，将链上数据应用于其模型中。

强化学习（RL）是一种优化范式，其中AI系统与其环境进行交互——在这种情况下，是加密货币投资组合——并根据奖励信号更新其训练。

CryptoRLPM在其架构中应用了来自RL的反馈。该系统分为五个主要单元，它们共同处理信息并管理结构化的投资组合。

• 阿联酋成为中东地区领先的比特币挖矿中心
• 比特币创下2023年来的新高，13个月内未曾见过
• 纳斯达克重新提交瓦尔基里（Valkyrie）的比特币ETF申请，与Coinbase达成监控共享协议

这些模块包括数据提供单元、数据精炼单元、投资组合代理单元、实时交易单元和代理更新单元。

科学家们在开发完成后，通过为其分配三个投资组合来测试CryptoRLPM。第一个投资组合只包含比特币（BTC）和Storj（STORJ），第二个投资组合除了BTC和STORJ之外还加入了Bluzelle（BLZ），第三个投资组合则包含了这三个资产以及Chainlink（LINK）。

这些实验在2020年10月至2022年9月的一段时间内进行，分为三个不同的阶段（训练、验证和回测）。

研究人员通过三个指标（累计收益率（AAR）、日收益率（DRR）和Sortino比率（SR））将CryptoRLPM的成功与标准市场表现进行了比较。

AAR和DRR是一个资产在给定时间内损失或获得的一目了然的衡量指标，而SR则衡量了资产的风险调整回报。

根据科学家们的预印研究论文，CryptoRLPM在基准性能上表现出了显著的改进：

“具体而言，与基准比特币相比，CryptoRLPM的ARR至少提高了83.14％，DRR至少提高了0.5603％，SR至少提高了2.1767。”

相关文章：DeFi与AI相遇：这种协同作用能成为技术收购的新焦点吗？

We will continue to update 算娘; if you have any questions or suggestions, please contact us!