Моделі машинного навчання ніколи не сплять, і це твердження очевидне на 🔥 7-денній арені прогнозування прибутковості NEAR/USD @AlloraNetwork Рейтинги оновлюються щогодини, а за таблицею лідерів знаходиться незліченна кількість алгоритмів, які навчаються, коригують та оптимізують 24/7. ————————————————————————— ⚡️ Динамічна адаптація Традиційні прогнозні моделі фіксуються після тренування, але Allora дозволяє моделі безперервно вчитися на основі нових даних. Коливання ціни NEAR/USD, зміна настроїв на ринку, дані про активність у ланцюжку – кожен сигнал стає джерелом даних, оптимізованим моделлю. Висока частота оновлень означає, що модель повинна знайти баланс між точністю і швидкістю реакції. Перевантаження історичних даних призведе до втрати нових тенденцій, а занадто повільна реакція призведе до того, що ринок залишиться позаду. 🎯 Логарифмічне прогнозування прибутковості Вибір 7-денної логарифмічної прибутковості замість простих прогнозів цін відображає глибоке розуміння Allora фінансового моделювання. Логарифмічна прибутковість краще справляється з складними ростовими характеристиками цін, нормалізуючи волатильність на різних цінових рівнях. Цій моделі потрібно розуміти не тільки ціновий напрямок, але і волатильність і занепад часу. ————————————————————————— @AlloraNetwork Найкращий штучний інтелект походить не від однієї моделі, а від децентралізованої співпраці між кількома моделями.