ML-Modelle schlafen niemals, dieser Satz wird im 7-tägigen NEAR/USD logarithmischen Renditevorhersage-Wettbewerb von @AlloraNetwork eindrucksvoll verkörpert 🔥 Stündliche Aktualisierungen der Rangliste, hinter der Rangliste stehen unzählige Algorithmen, die 24/7 ununterbrochen lernen, anpassen und optimieren. ————————————————————————— ⚡️ Dynamische Anpassung Traditionelle Vorhersagemodelle sind nach dem Training fixiert, aber Allora ermöglicht es dem Modell, kontinuierlich aus neuen Daten zu lernen. Die Preisschwankungen von NEAR/USD, Veränderungen der Marktstimmung, On-Chain-Aktivitätsdaten – jedes Signal wird zur Datenquelle für die Modelloptimierung. Häufige Aktualisierungen bedeuten, dass das Modell ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Reaktionsgeschwindigkeit finden muss. Eine Überanpassung an historische Daten kann neue Trends verpassen, während eine zu langsame Reaktion vom Markt überholt wird. 🎯 Logarithmische Renditevorhersage Die Wahl der 7-tägigen logarithmischen Rendite anstelle einer einfachen Preisvorhersage zeigt Alloras tiefes Verständnis für Finanzmodellierung. Logarithmische Renditen können die zusammengesetzte Wachstumscharakteristik von Preisen besser verarbeiten und gleichzeitig die Volatilität auf unterschiedlichen Preisniveaus standardisieren. Für dieses Modell ist es wichtig, nicht nur die Preisrichtung zu verstehen, sondern auch die Volatilität und den Zeitverfall. ————————————————————————— @AlloraNetwork Die besten KI-Modelle kommen nicht aus einem einzelnen Modell, sondern aus der dezentralen Zusammenarbeit mehrerer Modelle.