Os modelos ML nunca dormem, esta frase é perfeitamente refletida na competição de previsão de retornos logarítmicos NEAR/USD de 7 dias da @AlloraNetwork 🔥 Classificações atualizadas a cada hora, por trás do ranking estão inúmeros algoritmos aprendendo, ajustando e otimizando 24/7. ————————————————————————— ⚡️ Adaptação dinâmica Modelos de previsão tradicionais são fixos após o treinamento, mas a Allora permite que os modelos continuem aprendendo com novos dados. As flutuações de preço do NEAR/USD, mudanças no sentimento do mercado, dados de atividades na blockchain, cada sinal se torna uma fonte de dados para a otimização do modelo. Atualizações frequentes significam que o modelo deve encontrar um equilíbrio entre precisão e velocidade de resposta. O ajuste excessivo aos dados históricos pode fazer com que novas tendências sejam perdidas, enquanto uma resposta lenta pode deixar o modelo para trás no mercado. 🎯 Previsão de retornos logarítmicos Escolher retornos logarítmicos de 7 dias em vez de uma simples previsão de preços reflete a profunda compreensão da Allora sobre modelagem financeira. Os retornos logarítmicos lidam melhor com as características de crescimento composto dos preços, ao mesmo tempo que padronizam a volatilidade em diferentes níveis de preço. Para entender este modelo, é necessário compreender não apenas a direção do preço, mas também a amplitude da volatilidade e a diminuição ao longo do tempo. ————————————————————————— @AlloraNetwork O melhor AI não vem de um único modelo, mas da colaboração descentralizada de múltiplos modelos.