Los modelos de ML nunca duermen, esta frase se refleja a la perfección en el concurso de predicción de retornos logarítmicos de 7 días de NEAR/USD de @AlloraNetwork 🔥 Clasificación actualizada cada hora, detrás de la tabla de clasificación hay innumerables algoritmos aprendiendo, ajustando y optimizando sin parar 24/7. ————————————————————————— ⚡️ Adaptación dinámica Los modelos de predicción tradicionales se fijan una vez entrenados, pero Allora permite que los modelos sigan aprendiendo de nuevos datos. Las fluctuaciones de precios de NEAR/USD, los cambios en el sentimiento del mercado, los datos de actividad en la cadena, cada señal se convierte en una fuente de datos para la optimización del modelo. La alta frecuencia de actualizaciones significa que el modelo debe encontrar un equilibrio entre precisión y velocidad de reacción. Un sobreajuste a los datos históricos puede hacer que se pierdan nuevas tendencias, mientras que una reacción demasiado lenta puede dejar al modelo atrás en el mercado. 🎯 Predicción de retornos logarítmicos Elegir el retorno logarítmico de 7 días en lugar de una simple predicción de precios refleja la profunda comprensión de Allora sobre la modelización financiera. El retorno logarítmico maneja mejor las características de crecimiento compuesto de los precios, al tiempo que estandariza la volatilidad a diferentes niveles de precios. Para este modelo, es necesario entender no solo la dirección del precio, sino también la magnitud de la volatilidad y la disminución temporal. ————————————————————————— @AlloraNetwork La mejor IA no proviene de un solo modelo, sino de la colaboración descentralizada de múltiples modelos.