Wizualizacja Caja Inversora AI przedstawiająca analizę rynku kryptowalut opartą na danych

Model przeznaczony dla studentów do analizy kryptowalut

Model predykcyjny dla rynków kryptowalut, stworzony do sprawdzania, a nie do ślepego zaufania.

Caja Inversora AI stosuje modelowanie stochastyczne do danych dotyczących cen i wolumenów, a następnie publikuje powstałe sygnały, zanim będą znane ich wyniki. Uczniowie mogą przeczytać uzasadnienie, a nie tylko wynik.

Przeglądaj dzienniki Przeanalizuj model →

Każdy sygnał jest oznaczany znacznikiem czasu i blokowany w rejestrze publicznym, zanim rynki się poruszą, więc dziennika nie można edytować z perspektywy czasu.

Metodologia

Jak model uzasadnia ryzyko

System opiera się na niewielkiej liczbie pomysłów z zakresu finansów ilościowych, przetłumaczonych na prosty język dla studentów bez wiedzy statystycznej.

Krótko mówiąc, modelowanie stochastyczne

Ceny kryptowalut zmieniają się w sposób częściowo losowy, a częściowo wzorcowy. Modelowanie stochastyczne traktuje tę losowość wyraźnie, opisując nie jedną przewidywaną cenę, ale szereg prawdopodobnych wyników i prawdopodobieństwo każdego z nich.

Wariancja przewidywana

Wariancja predykcyjna jest miarą tego, jak szeroki jest ten zakres wyników. Wąski zakres oznacza, że ​​model jest stosunkowo pewny; szeroki oznacza, że ​​warunki są niestabilne i każda pozycja powinna być odpowiednio dobrana.

Ryzyko asymetryczne

Konfiguracja asymetryczna to taka, w której potencjalna strata na pozycji jest celowo utrzymywana na poziomie mniejszym niż potencjalny zysk. Model nie próbuje doskonale przewidzieć kierunku; próbuje ustrukturyzować wpisy tak, aby bycie w błędzie kosztowało mniej niż posiadanie racji.

Biurko badawcze Caja Inversora AI z wykresami i notatkami używanymi do dokumentowania zachowania modelu
Dokumentacja modelu jest pisana do przeglądu, a nie tylko do użytku wewnętrznego.
  1. 01

    Pozyskiwanie danych

    Księga zamówień, wolumen i historia cen są pobierane z wielu giełd i normalizowane do wspólnych ram czasowych.

  2. 02

    Ekstrakcja cech

    Surowe serie są przekształcane we wskaźniki, które model może porównać dla różnych aktywów, takie jak grupowanie zmienności i zmiany wolumenu.

  3. 03

    Modelowanie stochastyczne

    Model generuje rozkład prawdopodobnych wyników, a nie pojedynczą cenę docelową, i szacuje wariancję wokół niej.

  4. 04

    Sygnał skorygowany o wariancję

    Rozmiar pozycji i zakres wejścia są obliczane w taki sposób, aby spadek był ograniczony w stosunku do modelowanego wzrostu.

Słowniczek bez żargonu

Stochastyczny
Z udziałem losowego komponentu, który jest modelowany jawnie, a nie ignorowany.
Wariancja
Jak bardzo możliwe wyniki są zbliżone do oczekiwanego.
Ryzyko asymetryczne
Pozycja skonstruowana w taki sposób, że strata jest w zasadzie mniejsza niż zysk, z którym jest związana.

Wyniki zweryfikowane przez społeczność

Dziennik publiczny, a nie skrót z najważniejszych wydarzeń

Sygnały są rejestrowane, zanim znany jest ich wynik, a następnie przeglądane przez innych użytkowników platformy. Przegrane sygnały pozostają w dzienniku razem ze zwycięskimi.

Data zarejestrowania Sygnał modelowy Zrealizowany wynik Pasmo wariancji Weryfikacja
Wiersz ilustracyjny Zmniejszona ekspozycja, składnik aktywów A W modelowanym zakresie Wąskie Potwierdzone
Wiersz ilustracyjny Zwiększona ekspozycja, aktywo B Poza modelowanym zakresem Szeroki W trakcie przeglądu
Wiersz ilustracyjny Brak pozycji, aktywo C Nie dotyczy Szeroki Potwierdzone

Przykładowy układ historycznego wykresu wyników. Po osiągnięciu dojrzałości publicznej partii sygnałów widok ten jest wypełniany odpowiednią zrealizowaną wariancją dla każdego wpisu.

Co oznacza plakietka weryfikacyjna

Sygnał zostaje oznaczony jako „Potwierdzony”, gdy co najmniej dwóch niezależnych recenzentów ze społeczności sprawdzi zarejestrowany wpis, znacznik czasu i wynik z surowymi danymi wymiany i nie znajdzie żadnych rozbieżności.

Ścieżka audytu

Każdy wpis zawiera znacznik czasu, migawkę danych wejściowych używaną w danym momencie i sygnał wynikowy. Późniejsze zmiany nie są możliwe; poprawki dołączane są jako wpisy nowe, oddzielnie datowane.

Zarządzanie ryzykiem

Zbudowany z myślą o budżecie studenckim, a nie o biurku handlowym

Ograniczenia kapitałowe zmieniają znaczenie „rozsądnego ryzyka”. Model uwzględnia to bezpośrednio, zamiast zakładać duży, zdywersyfikowany portfel.

Zamiast maksymalizować oczekiwany zwrot, domyślna konfiguracja minimalizuje koszt pojedynczego źle ocenionego sygnału. Rozmiar pozycji jest powiązany z modelowaną wariancją: gdy zakres prawdopodobnych wyników się poszerza, sugerowana ekspozycja automatycznie się zmniejsza, a nie pozostaje stała.

Nie usuwa to ryzyka z rynków kryptowalut, które z natury pozostają niestabilne. Zmienia się to, gdzie leży ryzyko, utrzymując pojedynczy wpis na tyle mały, że błędne sprawdzenie nie wymaga nadmiernej wygranej, po której można się odbudować.

Profil alokacji

Tryb konserwatywny ogranicza sugerowany rozmiar pozycji i poszerza próg wariancji wymagany przed zarejestrowaniem sygnału. Jest to ustawienie domyślne dla nowych kont studenckich.

Przegląd zbiorczy

Weryfikacja pochodzi od użytkowników, a nie marketingu

Główne twierdzenie platformy, że jej logi są dokładne, jest raczej sprawdzane przez osoby z niej korzystające, a nie przyjmowane na wiarę.

Stan konsensusu
Potwierdzone
Stan konsensusu
W trakcie przeglądu
Stan konsensusu
Sporne
Podstawa recenzji
Sprawdzone przez innych
Ostatnia aktywność na platformie (przykład)
  • Niezależna recenzja przesłana dla zarejestrowanego sygnału
  • Pasmo wariancji zaktualizowano po nowych danych dotyczących wolumenu
  • Wpis oznaczony jako potwierdzony po sprawdzeniu przez drugiego recenzenta
  • Do trybu konserwatywnego dodano nową kohortę uczniów

Dostęp studencki

Poproś o dostęp do kohorty beta

Dostęp do wersji beta jest przeznaczony dla studentów uniwersytetów, którzy chcą zapoznać się z rozumowaniem modelu przed podjęciem decyzji, czy go zastosować.

  • Przed podjęciem jakiejkolwiek decyzji przeczytaj pełny publiczny dziennik przeszłych sygnałów.
  • Rozpocznij w trybie konserwatywnym z domyślnym ograniczonym rozmiarem pozycji.
  • Przejrzyj te same pasma wariancji i definicje, które zastosowano w części poświęconej metodologii.
Kohorta Beta: obecnie się rejestruje