La evolución de la capacidad de predicción y el auge de Finanzas descentralizadas 3.0
La predicción ha sido una habilidad clave en la evolución humana. Desde los tiempos antiguos, los humanos han confiado en sus sentidos e intuiciones para predecir amenazas y oportunidades en su entorno, como identificar patrones de comportamiento de depredadores, el momento de aparición de presas y la disponibilidad estacional de alimentos, lo cual es vital para la supervivencia.
A medida que pasa el tiempo, este modelo de predicción se ha ido desarrollando en el uso y la planificación de herramientas, como la predicción de cultivos a plantar, la demanda de almacenamiento de alimentos, etc. Al mismo tiempo, los humanos también comenzaron a predecir señales sociales, como las intenciones, emociones y comportamientos de los demás. Posteriormente, el desarrollo de campos como la escritura, la ciencia, las matemáticas, así como la aparición de herramientas modernas como la estadística, la computación, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, han sido para mejorar la capacidad predictiva de los humanos.
Los mercados de predicción se han convertido en una herramienta económica importante, que utiliza la capacidad de predicción humana para anticipar los resultados de eventos económicos, políticos y culturales. A diferencia de las encuestas de opinión tradicionales, los mercados de predicción utilizan incentivos económicos para obtener predicciones precisas, ya que los participantes apuestan con dinero real.
En el mercado de las elecciones estadounidenses de 2024, una plataforma de predicción atrajo casi 4 mil millones de dólares en apuestas, y su desempeño en predecir la victoria de ciertos candidatos incluso superó a las encuestas, lo que refleja el valor económico de la predicción colaborativa.
La misma evolución se aplica al comercio de spot y de contratos perpetuos. Desde el auge de los intercambios centralizados, que satisfacen la creciente demanda mundial de criptomonedas, hasta el reciente desarrollo innovador de plataformas descentralizadas, que ofrecen servicios de autocustodia y sin necesidad de verificación de identidad, mientras mantienen una experiencia de comercio similar a la de los intercambios centralizados.
Con el auge de los modelos de predicción de inteligencia artificial y aprendizaje automático, la capacidad de predecir eventos, precios de activos y volatilidades está mejorando drásticamente, lo que llevará a la humanidad a la siguiente etapa de evolución.
El auge de las Finanzas descentralizadas 3.0
Las Finanzas descentralizadas 1.0 introdujeron contratos inteligentes y aplicaciones descentralizadas, permitiendo a los usuarios realizar transferencias, intercambios, staking, préstamos y minería de rendimiento en cualquier momento y lugar. Esencialmente, se trata de poner activos criptográficos en funcionamiento en la cadena para crear valor económico.
Finanzas descentralizadas 2.0 se ha ampliado sobre esta base, introduciendo innovadoras economías de tokens y mecanismos de distribución de incentivos, con el objetivo de alinear los intereses entre los diferentes interesados en el protocolo y fomentar la aparición de nuevos mercados que ofrezcan fuentes alternativas de ingresos.
Las Finanzas descentralizadas 3.0 introducen la inteligencia artificial en el campo de las Finanzas descentralizadas. Algunos lo llaman DeFAI o AiFi, y su núcleo es la integración de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y/o modelos de aprendizaje automático (ML) en productos de Finanzas descentralizadas. Esto incluye desde integraciones simples de LLM (como proporcionar soporte al cliente) hasta sistemas complejos de múltiples agentes y sistemas de aprendizaje automático, mejorando fundamentalmente el rendimiento del producto (como aumentar las ganancias comerciales, reducir las pérdidas impermanentes, aumentar los rendimientos de los proveedores de liquidez, reducir el riesgo de liquidación en el comercio perpetuo, etc.).
El desarrollo del sistema de predicción
Las redes neuronales y los árboles de decisión han aparecido desde la década de 2000, siendo utilizados inicialmente por fondos de cobertura para predecir precios de acciones y materias primas. Estos modelos tempranos lograron una precisión del 50% - 60% en predicciones a corto plazo, pero su aplicación se vio limitada por el sobreajuste y la escasez de datos.
A continuación, el auge del aprendizaje profundo y los grandes datos ha permitido que los modelos manejen conjuntos de datos más grandes, incluidos datos no estructurados como series temporales, noticias y redes sociales, lo que resulta en predicciones más precisas y aplicaciones más amplias.
En los últimos cinco años, la aparición de modelos Transformer y de IA multimodal ha marcado un desarrollo revolucionario en los sistemas de predicción. Estos modelos integran conjuntos de datos más diversos, como emociones de redes sociales, transacciones de blockchain, datos de oráculos, noticias en tiempo real, pronósticos de crowdsourcing y diversas fuentes de información. Esto ha permitido que algunos modelos de IA alcancen una precisión del 80% - 90% en la predicción de resultados de eventos y precios de activos.
Con la mejora continua de estos modelos, la demanda de integrar capacidades de predicción en los sistemas de Finanzas descentralizadas ha aumentado significativamente. Actualmente, estamos en las primeras etapas de DeFi 3.0, y ya han surgido en el mercado algunos intentos de combinar sistemas de IA / aprendizaje automático con escenarios de aplicaciones Web3.
Finanzas descentralizadas y la combinación de sistemas de IA / ML
Varios proyectos están explorando la aplicación de tecnologías de IA y aprendizaje automático en el campo de las Finanzas descentralizadas. Estos proyectos abarcan desde la predicción de precios de criptomonedas hasta la gestión de liquidez, la optimización de estrategias de trading, entre otros aspectos. Algunos proyectos afirman que su tasa de precisión en la predicción de precios de criptomonedas a corto plazo puede alcanzar aproximadamente el 80%.
Las aplicaciones de estos proyectos incluyen:
Bóveda impulsada por IA basada en USDC, que utiliza técnicas de inferencia para maximizar los rendimientos de negociación de tokens específicos.
Proveedor de liquidez (LP) impulsado por IA, que utiliza datos de precios predictivos para gestionar mejor la liquidez y reducir la pérdida impermanente.
Plataforma que proporciona soporte para estrategias de negociación y ejecución de agentes de IA.
Algunos proyectos aún están desarrollando productos de Finanzas descentralizadas, que pueden asignar automáticamente los depósitos de los usuarios a eventos/mercados de alta confiabilidad para realizar apuestas. Las pruebas iniciales muestran que se afirma que el rendimiento anual de ciertos productos supera los cuatro dígitos.
Además, hay proyectos que se enfocan en desarrollar modelos de predicción de volatilidad altamente generales. Estos modelos no solo pueden predecir precios futuros, sino que también pueden ser utilizados para predecir la probabilidad de liquidación, el tiempo de supervivencia de las posiciones perpetuas, establecer el rango de provisión de liquidez y predecir la pérdida impermanente, así como predecir el precio de ejercicio y el tiempo de vencimiento de las opciones. Se ha informado que el rendimiento de estos modelos supera en un 25% - 30% al de los modelos de referencia tradicionales.
Tendencias de desarrollo futuro
Con el desarrollo de Finanzas descentralizadas 3.0, podemos prever las siguientes tendencias:
Seguir buscando mayores rendimientos y menor riesgo, promoviendo la introducción de más activos del mundo real (RWAs) en la cadena.
Las fuentes de ingresos DeFi existentes seguirán optimizándose y serán más accesibles.
Se prevé que los mercados de predicción se convertirán en una fuente importante de información, la IA actuará como creadora de mercado, y los participantes experimentados impulsarán aún más la sabiduría colectiva.
Las herramientas se volverán más inteligentes y los modelos de predicción serán más precisos.
Cuanto más aprenden estos sistemas, mayor es su valor. Cuanto más fuerte sea su combinabilidad con otras partes de Web3, más imparable será toda la tendencia.
En general, todo en el ámbito de las criptomonedas es esencialmente una apuesta por el futuro. Por lo tanto, aquellas infraestructuras y aplicaciones/agentes que puedan prever el futuro con más claridad—ya sea a través de la sabiduría colectiva, datos de mayor calidad o modelos más precisos—tendrán una ventaja significativa en la competencia futura.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
14 me gusta
Recompensa
14
5
Compartir
Comentar
0/400
LayerHopper
· hace23h
La IA va a involucrarse en Finanzas descentralizadas nuevamente.
Ver originalesResponder0
SocialFiQueen
· 08-06 16:48
¿Esta es la nueva narrativa?
Ver originalesResponder0
ForkLibertarian
· 08-06 16:46
Los profetas no se alarmen, es hora de entregar las profecías a la IA.
Finanzas descentralizadas 3.0：Innovaciones en la capacidad de predicción impulsadas por IA y nuevas oportunidades de ingresos
La evolución de la capacidad de predicción y el auge de Finanzas descentralizadas 3.0
La predicción ha sido una habilidad clave en la evolución humana. Desde los tiempos antiguos, los humanos han confiado en sus sentidos e intuiciones para predecir amenazas y oportunidades en su entorno, como identificar patrones de comportamiento de depredadores, el momento de aparición de presas y la disponibilidad estacional de alimentos, lo cual es vital para la supervivencia.
A medida que pasa el tiempo, este modelo de predicción se ha ido desarrollando en el uso y la planificación de herramientas, como la predicción de cultivos a plantar, la demanda de almacenamiento de alimentos, etc. Al mismo tiempo, los humanos también comenzaron a predecir señales sociales, como las intenciones, emociones y comportamientos de los demás. Posteriormente, el desarrollo de campos como la escritura, la ciencia, las matemáticas, así como la aparición de herramientas modernas como la estadística, la computación, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, han sido para mejorar la capacidad predictiva de los humanos.
Los mercados de predicción se han convertido en una herramienta económica importante, que utiliza la capacidad de predicción humana para anticipar los resultados de eventos económicos, políticos y culturales. A diferencia de las encuestas de opinión tradicionales, los mercados de predicción utilizan incentivos económicos para obtener predicciones precisas, ya que los participantes apuestan con dinero real.
En el mercado de las elecciones estadounidenses de 2024, una plataforma de predicción atrajo casi 4 mil millones de dólares en apuestas, y su desempeño en predecir la victoria de ciertos candidatos incluso superó a las encuestas, lo que refleja el valor económico de la predicción colaborativa.
La misma evolución se aplica al comercio de spot y de contratos perpetuos. Desde el auge de los intercambios centralizados, que satisfacen la creciente demanda mundial de criptomonedas, hasta el reciente desarrollo innovador de plataformas descentralizadas, que ofrecen servicios de autocustodia y sin necesidad de verificación de identidad, mientras mantienen una experiencia de comercio similar a la de los intercambios centralizados.
Con el auge de los modelos de predicción de inteligencia artificial y aprendizaje automático, la capacidad de predecir eventos, precios de activos y volatilidades está mejorando drásticamente, lo que llevará a la humanidad a la siguiente etapa de evolución.
El auge de las Finanzas descentralizadas 3.0
Las Finanzas descentralizadas 1.0 introdujeron contratos inteligentes y aplicaciones descentralizadas, permitiendo a los usuarios realizar transferencias, intercambios, staking, préstamos y minería de rendimiento en cualquier momento y lugar. Esencialmente, se trata de poner activos criptográficos en funcionamiento en la cadena para crear valor económico.
Finanzas descentralizadas 2.0 se ha ampliado sobre esta base, introduciendo innovadoras economías de tokens y mecanismos de distribución de incentivos, con el objetivo de alinear los intereses entre los diferentes interesados en el protocolo y fomentar la aparición de nuevos mercados que ofrezcan fuentes alternativas de ingresos.
Las Finanzas descentralizadas 3.0 introducen la inteligencia artificial en el campo de las Finanzas descentralizadas. Algunos lo llaman DeFAI o AiFi, y su núcleo es la integración de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y/o modelos de aprendizaje automático (ML) en productos de Finanzas descentralizadas. Esto incluye desde integraciones simples de LLM (como proporcionar soporte al cliente) hasta sistemas complejos de múltiples agentes y sistemas de aprendizaje automático, mejorando fundamentalmente el rendimiento del producto (como aumentar las ganancias comerciales, reducir las pérdidas impermanentes, aumentar los rendimientos de los proveedores de liquidez, reducir el riesgo de liquidación en el comercio perpetuo, etc.).
El desarrollo del sistema de predicción
Las redes neuronales y los árboles de decisión han aparecido desde la década de 2000, siendo utilizados inicialmente por fondos de cobertura para predecir precios de acciones y materias primas. Estos modelos tempranos lograron una precisión del 50% - 60% en predicciones a corto plazo, pero su aplicación se vio limitada por el sobreajuste y la escasez de datos.
A continuación, el auge del aprendizaje profundo y los grandes datos ha permitido que los modelos manejen conjuntos de datos más grandes, incluidos datos no estructurados como series temporales, noticias y redes sociales, lo que resulta en predicciones más precisas y aplicaciones más amplias.
En los últimos cinco años, la aparición de modelos Transformer y de IA multimodal ha marcado un desarrollo revolucionario en los sistemas de predicción. Estos modelos integran conjuntos de datos más diversos, como emociones de redes sociales, transacciones de blockchain, datos de oráculos, noticias en tiempo real, pronósticos de crowdsourcing y diversas fuentes de información. Esto ha permitido que algunos modelos de IA alcancen una precisión del 80% - 90% en la predicción de resultados de eventos y precios de activos.
Con la mejora continua de estos modelos, la demanda de integrar capacidades de predicción en los sistemas de Finanzas descentralizadas ha aumentado significativamente. Actualmente, estamos en las primeras etapas de DeFi 3.0, y ya han surgido en el mercado algunos intentos de combinar sistemas de IA / aprendizaje automático con escenarios de aplicaciones Web3.
Finanzas descentralizadas y la combinación de sistemas de IA / ML
Varios proyectos están explorando la aplicación de tecnologías de IA y aprendizaje automático en el campo de las Finanzas descentralizadas. Estos proyectos abarcan desde la predicción de precios de criptomonedas hasta la gestión de liquidez, la optimización de estrategias de trading, entre otros aspectos. Algunos proyectos afirman que su tasa de precisión en la predicción de precios de criptomonedas a corto plazo puede alcanzar aproximadamente el 80%.
Las aplicaciones de estos proyectos incluyen:
Algunos proyectos aún están desarrollando productos de Finanzas descentralizadas, que pueden asignar automáticamente los depósitos de los usuarios a eventos/mercados de alta confiabilidad para realizar apuestas. Las pruebas iniciales muestran que se afirma que el rendimiento anual de ciertos productos supera los cuatro dígitos.
Además, hay proyectos que se enfocan en desarrollar modelos de predicción de volatilidad altamente generales. Estos modelos no solo pueden predecir precios futuros, sino que también pueden ser utilizados para predecir la probabilidad de liquidación, el tiempo de supervivencia de las posiciones perpetuas, establecer el rango de provisión de liquidez y predecir la pérdida impermanente, así como predecir el precio de ejercicio y el tiempo de vencimiento de las opciones. Se ha informado que el rendimiento de estos modelos supera en un 25% - 30% al de los modelos de referencia tradicionales.
Tendencias de desarrollo futuro
Con el desarrollo de Finanzas descentralizadas 3.0, podemos prever las siguientes tendencias:
Seguir buscando mayores rendimientos y menor riesgo, promoviendo la introducción de más activos del mundo real (RWAs) en la cadena.
Las fuentes de ingresos DeFi existentes seguirán optimizándose y serán más accesibles.
Se prevé que los mercados de predicción se convertirán en una fuente importante de información, la IA actuará como creadora de mercado, y los participantes experimentados impulsarán aún más la sabiduría colectiva.
Las herramientas se volverán más inteligentes y los modelos de predicción serán más precisos.
Cuanto más aprenden estos sistemas, mayor es su valor. Cuanto más fuerte sea su combinabilidad con otras partes de Web3, más imparable será toda la tendencia.
En general, todo en el ámbito de las criptomonedas es esencialmente una apuesta por el futuro. Por lo tanto, aquellas infraestructuras y aplicaciones/agentes que puedan prever el futuro con más claridad—ya sea a través de la sabiduría colectiva, datos de mayor calidad o modelos más precisos—tendrán una ventaja significativa en la competencia futura.