Los modelos de ML nunca duermen, y esta afirmación es evidente en 🔥 el campo de predicción de rendimiento logarítmico NEAR/USD de 7 días de @AlloraNetwork Las clasificaciones se actualizan cada hora, y detrás de la tabla de clasificación hay innumerables algoritmos que aprenden, ajustan y optimizan las 24 horas del día, los 7 días de la semana. ————————————————————————— ⚡️ Adaptación dinámica Los modelos predictivos tradicionales se fijan después del entrenamiento, pero Allora permite que el modelo aprenda continuamente de nuevos datos. Las fluctuaciones de precios de NEAR/USD, los cambios en el sentimiento del mercado, los datos de actividad en cadena, cada señal se convierte en una fuente de datos optimizada por el modelo. La alta frecuencia de actualizaciones significa que el modelo debe encontrar un equilibrio entre precisión y velocidad de reacción. El sobreajuste de los datos históricos perderá nuevas tendencias, y ser demasiado lento para reaccionar dejará atrás al mercado. 🎯 Previsión logarítmica de rentabilidad La elección de rendimientos logarítmicos de 7 días en lugar de simples predicciones de precios refleja el profundo conocimiento de Allora sobre modelos financieros. Los rendimientos logarítmicos manejan mejor las características de crecimiento compuesto de los precios al tiempo que normalizan la volatilidad a diferentes niveles de precios. Este modelo necesita comprender no solo la dirección del precio, sino también la volatilidad y el decaimiento del tiempo. ————————————————————————— @AlloraNetwork La mejor IA no proviene de un solo modelo, sino de la colaboración descentralizada en múltiples modelos.