D'ici samedi prochain, je vais plonger profondément dans l'apprentissage par renforcement pour la recherche sur le marché des cryptomonnaies. L'intersection de l'apprentissage automatique et des stratégies de trading est l'endroit où les choses deviennent intéressantes—que ce soit pour optimiser l'allocation de portefeuille, prédire la microstructure du marché ou automatiser l'analyse des données on-chain. Les chercheurs travaillant à ce niveau créent essentiellement la prochaine génération d'outils de prise de décision pour Web3. La demande pour cette compétence dans les protocoles et les desks de trading est réelle. Qui d'autre explore actuellement les applications de RL dans la recherche en crypto ?
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BearMarketBarber
· Il y a 8h
La stratégie RL a été complètement absorbée par de grandes institutions, ce qui bloque vraiment, c'est la qualité des données, mon pote
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quietly_staking
· Il y a 10h
Ceux qui jouent à RL pour faire du trading sont en compétition, mais peu d'entre eux peuvent réellement concrétiser sur la chaîne.
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WagmiWarrior
· 01-11 06:48
Haha, RL dans l'analyse des données en chaîne est effectivement en train de devenir très compétitif, mais à vrai dire, la plupart des gens utilisent encore des modèles traditionnels pour faire semblant.
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NullWhisperer
· 01-11 06:39
rl dans la crypto ça a l'air cool jusqu'à ce que vous réalisiez que la plupart des implémentations ne font que du ajustement sur des données historiques qui seront détruites au moment où la liquidité changera. quelqu'un teste-t-il réellement ses modèles contre des scénarios de prêts flash ou l'envoie-t-il simplement tel quel ?
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0xLuckbox
· 01-11 06:31
Enroulé, RL est vraiment le prochain grand tournant, celui qui le maîtrise en premier gagne
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StillBuyingTheDip
· 01-11 06:28
RL est vraiment populaire dans le monde des cryptomonnaies, mais la plupart des gens continuent à trader en se fiant à leur intuition haha
D'ici samedi prochain, je vais plonger profondément dans l'apprentissage par renforcement pour la recherche sur le marché des cryptomonnaies. L'intersection de l'apprentissage automatique et des stratégies de trading est l'endroit où les choses deviennent intéressantes—que ce soit pour optimiser l'allocation de portefeuille, prédire la microstructure du marché ou automatiser l'analyse des données on-chain. Les chercheurs travaillant à ce niveau créent essentiellement la prochaine génération d'outils de prise de décision pour Web3. La demande pour cette compétence dans les protocoles et les desks de trading est réelle. Qui d'autre explore actuellement les applications de RL dans la recherche en crypto ?