Bạn - với tư cách là một nhà giao dịch tiền điện tử - nhận ra tiềm năng đầy đủ của mình mà không cần sử dụng trí tuệ nhân tạo?
Tiền điện tử là sự đổi mới ấn tượng nhất của công nghệ điện toán kể từ năm 2008 và bạn không nên đánh giá thấp tiềm năng của những tiến bộ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Tại sao tôi lại bỏ qua AI? Bởi vì mặc dù nó làm cho các tiểu thuyết và phim khoa học viễn tưởng tuyệt vời, tôi là một nhà phát triển phần mềm ; Nền tảng của tôi là viết code trong các công nghệ web và tôi biết rằng các chương trình về cơ bản là thực hiện những gì bạn bảo nó làm. Đối với tôi, AI chỉ là một cách thú vị để nói thuật toán do con người tạo ra. nó theo nào cách đó; thay vào đó, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã bùng nổ trong năm năm qua.
AI thực sự có thể không ?
Bộ não con người chứa khoảng một trăm tỷ tế bào thần kinh. Đó là một số lượng lớn, nhưng hãy nhớ rằng nó có các kết nối trong bộ não con người thậm chí còn đáng kinh ngạc hơn. Các nhà khoa học ước tính rằng mỗi tế bào thần kinh có không dưới 7.000 kết nối synap với các tế bào thần kinh khác. Mỗi người trưởng thành - bạn và tôi - có khoảng 500 nghìn tỷ khớp thần kinh.
Một tính năng đáng kinh ngạc khác của bộ não con người? Nó có mạng internet ban đầu bên trong một sinh vật; Mỗi nơ-ron có thể tiếp xúc với bất kỳ nơ-ron nào khác không quá sáu kết nối - hoặc cách ly sáu độ.
Các máy tính tồn tại có khả năng này không?
Điện toán phân tán có thể đạt đến các cấp độ này; tuy nhiên, các máy đơn lẻ có khả năng này rất hiếm. Matt Mahoney, bằng tiến sĩ của Khoa học máy tính, tuyên bố rằng chính phần cứng tồn tại để xử lý 10 ^ 16 thao tác mỗi giây, nhưng những máy đó có giá hàng triệu đô la và tiêu thụ vài megawatt điện.
Nó không chỉ là phần cứng; Nó đã ước tính rằng bộ gen của con người có tương đương với 300 triệu dòng mã được viết vào DNA của chúng ta. bộ gen Ngoài ra, nó đòi hỏi con người nhiều năm đào tạo để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp nhất. Các nhà phát triển trả tiền để viết rằng nhiều mã đó tiêu tốn một số tiền lớn. Đây là lý do tại sao AI thường chỉ được theo đuổi bởi các công ty có sổ séc rất lớn, như Google.
Một cách tiếp cận với AI là tập trung vào các tập dữ liệu lớn và sau đó so sánh các đầu vào mới với tập hợp hiện có để xác định sự phù hợp. Nhiều trường phái tư tưởng khác nhau gắn nhãn cho phương pháp này với các tên khác nhau tùy theo ngữ cảnh: Lý do dựa trên trí nhớ hoặc Lý do dựa trên trường hợp.
Một trong những người tiên phong về AI nổi tiếng nhất, John McCarthy, cảm thấy rằng cố gắng tái tạo khả năng của con người là quá hạn chế và đề xuất rằng trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết vấn đề thành công bằng cách sử dụng phương pháp của riêng họ, bất kể con người có giải quyết theo cách tương tự hay không.
Các ứng dụng thực tế hiện tại
Các thuật toán AI có trong các ứng dụng điện thoại thông minh đã trở nên phổ biến đến mức bạn không có ý nghĩ về việc sử dụng chúng nữa - chúng chỉ là những trò chơi rất tiện lợi và chúng tôi phải vật lộn để nhớ cuộc sống trước chúng như thế nào
Dịch ngôn ngữ
Bản đồ & Chỉ đường
Kết quả tìm kiếm trên Internet
Trợ lý cá nhân
Hầu hết trong số này được thành lập dựa trên các khái niệm có nguồn gốc từ các mạng thần kinh hoặc các hệ thống nhân tạo cố gắng mô phỏng hiệu quả nhận dạng mẫu có trong tự nhiên.
AI áp dụng cho giao dịch chứng khoán và tiền điện tử
Rất tiền bạc đã được đầu tư để theo kịp các khả năng mới nhất của mạng lưới thần kinh để xác định chiến lược thương mại cho cổ phiếu và các tài sản tài chính khác. Nói một cách đơn giản, giao dịch rất phù hợp với các ứng dụng AI, dựa trên kho dữ liệu lịch sử và thông tin thời gian thực.
Marcie Terman, người đứng đầu bộ phận truyền thông của tín dụng toàn cầu đầu tiên, đã nói điều này về tiềm năng của thị trường AI và tiền điện tử:
Có cơ hội trong thị trường tiền điện tử vẫn còn trong giai đoạn sơ khai để các nhà phát triển AI tạo ra các hệ thống học cách xác định cơ hội lợi nhuận trong các thị trường trẻ, rất biến động này.
Một số dự án phát triển nguồn mở cung cấp bằng chứng cho thấy cô ấy đúng. Đối với những người giao dịch tiền điện tử muốn thử nghiệm các thuật toán của riêng họ hoặc chiến lược giao dịch do AI tạo ra, một số dự án đã được tạo bởi các lập trình viên táo bạo:
Gekko: Nền tảng thương mại để tự động hóa các chiến lược giao dịch trên các thị trường crpyto. Kho lưu trữ mã: https://github.com/askmike/gekko
Zenbot: Bot giao dịch dòng lệnh sử dụng Node.js và MongoDB; hỗ trợ nhiều loại tiền điện tử. Kho lưu trữ mã: https://github.com/carlos8f/zenbot
Tribeca: Bot giao dịch thị trường. Nó kết nối trực tiếp với một số trao đổi tiền điện tử. Kho lưu trữ mã: https://github.com/michaelgrosner/tribeca
Các ví dụ về tiền điện tử & AI khác
Numerai là một quỹ phòng hộ có trụ sở tại San Francisco. Nó được thành lập vào tháng 10 năm 2015. 6 thuật toán AI thực hiện giao dịch và các thuật toán đó được gửi bởi các nhà khoa học dữ liệu hàng tháng, để đổi lấy khả năng có được một số token Numerai (token được tạo trên mạng Ethereum).
Tuy nhiên, quỹ phòng hộ giao dịch chứng khoán thị trường chứng khoán, không phải tiền điện tử; nó chỉ sử dụng giá trị của token Numerai như một phần thưởng cho các nhà khoa học dữ liệu đóng góp.
Catalyst là một nền tảng giao dịch tiền điện tử được thành lập bởi các cựu sinh viên MIT. 8 Họ đã phát hành whitepaper của họ vào ngày 6 tháng 6 năm 2017, mô tả Catalyst chi tiết hơn:
"Mục tiêu chính của Catalyst là đóng vai trò là cửa hàng duy nhất cho các nhà phát triển (hoặc nhà giao dịch định lượng), những người quan tâm đến việc phát triển các chiến lược giao dịch hoạt động trong lĩnh vực mở rộng thị trường tiền điện tử. Các nhà phát triển có thể sử dụng vô số nguồn dữ liệu sẽ được cung cấp thông qua hình thức của chúng tôi và cũng sẽ được phục vụ thông qua giao thức thị trường dữ liệu ngang hàng của Enigma, để xây dựng mô hình của họ, kiểm tra lại chúng theo dữ liệu lịch sử, cũng như như đưa các chiến lược của họ vào thử nghiệm trong một môi trường giao dịch mô phỏng hoặc thực tế.
Chúng tôi cũng đang tạo ra một thị trường dữ liệu để thúc đẩy các quyết định đầu tư tiền điện tử tốt hơn. Giao dịch tiền thuật toán, và đặc biệt, các chiến lược dựa trên các mô hình AI, chỉ tốt như dữ liệu đầu vào được cung cấp cho chúng. Hệ sinh thái xung quanh thị trường tiền điện tử vẫn còn trong những ngày đầu và các nguồn dữ liệu liên quan đang khan hiếm và bị phân mảnh."
Rialto.AI và XRP Ledger
Rialto.AI NGAY ICO từ ngày 1 tháng 7 đến ngày 14 tháng 7 năm nay đã huy động được mười triệu đô la. 11 Nhóm có một kế hoạch kinh doanh để thực hiện các thuật toán độc quyền để phân xử và tạo thị trường. Cách tiếp cận của họ là cung cấp thanh khoản và khớp lệnh bằng thuật toán AI. 12
Để bắt đầu ICO, nhóm đã phát hành một whitepaper 13 mô tả kiến trúc của họ; whitepaper khiến mọi người chú ý khi họ nhận thấy rằng Rialto đã đưa ra quyết định sử dụng các cổng trong XRP Ledger:
Tiềm năng lớn nhất được khai thác là tạo ra thị trường giữa các cổng trong giao thức thanh toán Ripple.
Giải pháp Ripple
Ngoài các bên thứ ba xây dựng trên XRP Ledger, Ripple cũng đã mạo hiểm vào trí tuệ nhân tạo. Vào ngày 27 tháng 4, Asheesh Birla, Phó chủ tịch sản phẩm tại Ripple, được trích dẫn: 14
Chúng tôi có một đội ngũ nghiên cứu rất mạnh mẽ đang tìm cách tăng hiệu quả học tập máy của chúng tôi để phát hiện gian lận, tuân thủ. Chúng tôi muốn đi đầu trong học máy và AI giống như cách chúng tôi đi đầu trong blockchain.
Tóm tắt: Các trường hợp sử dụng sổ cái XRP & AI
Ngoài các trường hợp sử dụng thị trường, các trường hợp sử dụng cốt lõi khác của XRP cũng có thể được hưởng lợi từ các giải pháp và tích hợp AI của bên thứ ba:
Kinh doanh ngoại hối
Giao dịch Arbitrage
Phân tích dữ liệu lớn
XRP Ledger là một ứng dụng mở ra và bạn có thể xây dựng các ứng dụng này để nghiên cứu và sử dụng các bộ dữ liệu từ lịch sử XRP Ledger; một trong những công cụ của AI hiện đại là khía cạnh đào tạo, theo đó các bộ dữ liệu được nhắm mục tiêu để phân tích và học tập.
Khi AI trở thành một phần tiêu chuẩn của phần mềm giao dịch, hy vọng sẽ thấy nhiều nhà quản lý quỹ tổ chức hơn yêu cầu lịch sử đầy đủ của XRP Ledger khi họ bắt đầu đầu tư nhiều tài sản hơn vào tương lai XRP.
Blogger Comment
Facebook Comment