De la prévision à la Finance décentralisée 3.0 : comment l'intelligence artificielle transforme le paysage financier
La capacité de prédire a toujours été au cœur de l'évolution humaine. Depuis l'Antiquité, nous avons compté sur nos sens et notre instinct pour anticiper les menaces et les opportunités dans notre environnement, ce qui est crucial pour la survie. Au fil du temps, cette capacité s'est progressivement développée en outils et systèmes plus complexes, y compris la planification agricole, la prédiction des interactions sociales, et même les statistiques modernes, l'informatique et l'intelligence artificielle.
Les marchés prédictifs, en tant qu'outil économique, utilisent l'intelligence collective pour prédire les résultats dans divers domaines. Contrairement aux sondages d'opinion traditionnels, les marchés prédictifs obtiennent des prévisions plus précises grâce à des incitations économiques. Par exemple, lors de l'élection présidentielle américaine de 2024, une plateforme prédictive a attiré près de 4 milliards de dollars de mises, et sa précision de prévision a même dépassé celle des sondages d'opinion conventionnels.
Cette évolution s'applique également au domaine des échanges de cryptomonnaies. De l'essor des échanges centralisés à l'innovation des plateformes décentralisées, nous avons vu une évolution continue pour répondre aux besoins mondiaux, y compris la fourniture de services de garde autonome et sans KYC, tout en maintenant une expérience de trading efficace.
Avec le développement des modèles de prévision basés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, nous entrons dans une nouvelle ère où les capacités de prévision s'améliorent considérablement, ce qui pourrait conduire à un saut significatif dans l'évolution humaine.
L'évolution de la Finance décentralisée
La Finance décentralisée 1.0 a introduit des contrats intelligents et des applications décentralisées, permettant aux utilisateurs d'effectuer des transferts, des échanges, des mises et des emprunts à tout moment et en tout lieu. L'accent de cette phase est mis sur la mise en œuvre des actifs cryptographiques sur la chaîne afin de créer de la valeur économique.
La Finance décentralisée 2.0 introduit sur cette base une économie de jetons innovante et des mécanismes d'incitation, visant à coordonner les intérêts des différentes parties prenantes et à ouvrir de nouvelles sources de revenus.
La Finance décentralisée 3.0 introduit l'intelligence artificielle dans le domaine de la Finance décentralisée. Cette étape implique l'intégration de modèles de langage de grande taille et de modèles d'apprentissage automatique dans les produits de Finance décentralisée, allant du support client simple à des systèmes multi-agents complexes, améliorant ainsi les performances des produits et l'expérience utilisateur.
Le développement des systèmes de prévision
L'évolution des systèmes de prévision remonte au début des années 2000 avec les réseaux de neurones et les arbres de décision. Bien que ces premiers systèmes aient connu un certain succès dans la prévision boursière à court terme, ils étaient limités par le surapprentissage et le manque de données.
Avec l'essor de l'apprentissage profond et des grandes données, les modèles sont capables de traiter des ensembles de données plus vastes et plus diversifiés, permettant ainsi des prévisions plus précises et des applications plus larges.
Au cours des cinq dernières années, l'émergence des modèles Transformer et de l'IA multimodale a marqué un développement révolutionnaire des systèmes de prévision. Ces systèmes sont capables d'intégrer des sources de données plus diversifiées, y compris les émotions des médias sociaux, les données de transactions sur la blockchain et les actualités en temps réel, permettant à certains modèles d'IA d'atteindre une précision de 80 % à 90 % dans la prévision des résultats d'événements et des prix des actifs.
La fusion de la Finance décentralisée et des systèmes IA/ML
Avec les progrès constants des systèmes de prévision, la demande d'intégration de ces capacités dans les systèmes de Finance décentralisée a considérablement augmenté. Actuellement, nous sommes au début de la phase 3.0 de la Finance décentralisée, et nous avons déjà vu certains projets commencer à combiner des systèmes d'IA/ML avec des scénarios d'application Web3.
Par exemple, un réseau de modèles de prédiction décentralisés a déjà intégré plusieurs protocoles de Finance décentralisée et équipes d'agents AI, se concentrant principalement sur la prévision des prix des cryptomonnaies. Selon les rapports, son taux de précision des prévisions de prix des cryptomonnaies à court terme est d'environ 80 %.
Cette application intégrée comprend :
Coffre-fort alimenté par l'IA basé sur des stablecoins, utilisant des techniques de raisonnement pour maximiser les rendements des transactions.
Trésorerie des fournisseurs de liquidités IA, utilisant des données de prix prévisionnels pour mieux gérer la liquidité et réduire les pertes impermanentes.
Fournir un soutien pour les stratégies de trading et l'exécution des agents AI.
Une autre tendance intéressante est l'utilisation de mécanismes d'incitation décentralisés pour promouvoir le développement de systèmes de prévision. Certains projets attirent les développeurs et les mineurs à participer à l'amélioration des modèles de prévision grâce à des mécanismes de récompense, couvrant des domaines tels que les prix des cryptomonnaies, les résultats d'événements sportifs et la volatilité du marché.
Les perspectives de commercialisation de ces systèmes commencent à se manifester progressivement, certains projets ayant déjà commencé à fournir un soutien en données à de grands fonds spéculatifs, montrant un énorme potentiel de marché.
Perspectives d'avenir
Avec la quête continue de rendements plus élevés et de risques plus faibles, nous nous attendons à voir davantage d'actifs réels être introduits sur la blockchain. Les sources de rendement DeFi existantes seront davantage optimisées, tout en devenant plus accessibles.
Les marchés prédictifs devraient devenir une source d'information importante, les systèmes d'IA pourraient jouer le rôle de teneurs de marché, tandis que des experts humains stimuleraient davantage l'intelligence collective. Alors que les outils deviennent plus intelligents et que les modèles plus précis, nous avons déjà commencé à voir des résultats passionnants.
La valeur de ces systèmes augmentera continuellement avec l'apprentissage et l'accumulation. Plus leur combinaison avec d'autres parties de l'écosystème Web3 est forte, plus la tendance globale devient difficile à arrêter.
En essence, tout dans le domaine des cryptomonnaies est un pari sur l'avenir. Par conséquent, celles et ceux qui peuvent anticiper l'avenir avec un peu plus de précision grâce à l'intelligence collective, à des données de meilleure qualité ou à des modèles plus précis, auront un avantage significatif dans le paysage financier futur.
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GasWhisperer
· 08-08 09:38
juste un autre modèle de prédiction essayant de rattraper mon analyse de mempool... ngmi tbh
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ForkItAllDay
· 08-05 19:08
Est-il encore temps d'entrer dans une position sur le defi ?
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BlockchainGriller
· 08-05 15:13
Comment prédire le prix des jetons ici ?
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AirdropHunter
· 08-05 10:21
Le frère qui a des années d'expérience dans le trading sait que ce que je dis est juste !
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GasFeeThunder
· 08-05 10:20
Ne vous inquiétez pas, les mineurs consomment encore du gas... Les données historiques montrent que ce type de projet s'effondre toujours en 3 semaines. Il est conseillé d'observer.
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ChainDoctor
· 08-05 10:10
4 milliards de dollars, j'ai même perdu en faisant frire du tofu.
Intelligence artificielle propulsant la Finance décentralisée 3.0 : des systèmes de prévision remodelant l'avenir financier
De la prévision à la Finance décentralisée 3.0 : comment l'intelligence artificielle transforme le paysage financier
La capacité de prédire a toujours été au cœur de l'évolution humaine. Depuis l'Antiquité, nous avons compté sur nos sens et notre instinct pour anticiper les menaces et les opportunités dans notre environnement, ce qui est crucial pour la survie. Au fil du temps, cette capacité s'est progressivement développée en outils et systèmes plus complexes, y compris la planification agricole, la prédiction des interactions sociales, et même les statistiques modernes, l'informatique et l'intelligence artificielle.
Les marchés prédictifs, en tant qu'outil économique, utilisent l'intelligence collective pour prédire les résultats dans divers domaines. Contrairement aux sondages d'opinion traditionnels, les marchés prédictifs obtiennent des prévisions plus précises grâce à des incitations économiques. Par exemple, lors de l'élection présidentielle américaine de 2024, une plateforme prédictive a attiré près de 4 milliards de dollars de mises, et sa précision de prévision a même dépassé celle des sondages d'opinion conventionnels.
Cette évolution s'applique également au domaine des échanges de cryptomonnaies. De l'essor des échanges centralisés à l'innovation des plateformes décentralisées, nous avons vu une évolution continue pour répondre aux besoins mondiaux, y compris la fourniture de services de garde autonome et sans KYC, tout en maintenant une expérience de trading efficace.
Avec le développement des modèles de prévision basés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, nous entrons dans une nouvelle ère où les capacités de prévision s'améliorent considérablement, ce qui pourrait conduire à un saut significatif dans l'évolution humaine.
L'évolution de la Finance décentralisée
La Finance décentralisée 1.0 a introduit des contrats intelligents et des applications décentralisées, permettant aux utilisateurs d'effectuer des transferts, des échanges, des mises et des emprunts à tout moment et en tout lieu. L'accent de cette phase est mis sur la mise en œuvre des actifs cryptographiques sur la chaîne afin de créer de la valeur économique.
La Finance décentralisée 2.0 introduit sur cette base une économie de jetons innovante et des mécanismes d'incitation, visant à coordonner les intérêts des différentes parties prenantes et à ouvrir de nouvelles sources de revenus.
La Finance décentralisée 3.0 introduit l'intelligence artificielle dans le domaine de la Finance décentralisée. Cette étape implique l'intégration de modèles de langage de grande taille et de modèles d'apprentissage automatique dans les produits de Finance décentralisée, allant du support client simple à des systèmes multi-agents complexes, améliorant ainsi les performances des produits et l'expérience utilisateur.
Le développement des systèmes de prévision
L'évolution des systèmes de prévision remonte au début des années 2000 avec les réseaux de neurones et les arbres de décision. Bien que ces premiers systèmes aient connu un certain succès dans la prévision boursière à court terme, ils étaient limités par le surapprentissage et le manque de données.
Avec l'essor de l'apprentissage profond et des grandes données, les modèles sont capables de traiter des ensembles de données plus vastes et plus diversifiés, permettant ainsi des prévisions plus précises et des applications plus larges.
Au cours des cinq dernières années, l'émergence des modèles Transformer et de l'IA multimodale a marqué un développement révolutionnaire des systèmes de prévision. Ces systèmes sont capables d'intégrer des sources de données plus diversifiées, y compris les émotions des médias sociaux, les données de transactions sur la blockchain et les actualités en temps réel, permettant à certains modèles d'IA d'atteindre une précision de 80 % à 90 % dans la prévision des résultats d'événements et des prix des actifs.
La fusion de la Finance décentralisée et des systèmes IA/ML
Avec les progrès constants des systèmes de prévision, la demande d'intégration de ces capacités dans les systèmes de Finance décentralisée a considérablement augmenté. Actuellement, nous sommes au début de la phase 3.0 de la Finance décentralisée, et nous avons déjà vu certains projets commencer à combiner des systèmes d'IA/ML avec des scénarios d'application Web3.
Par exemple, un réseau de modèles de prédiction décentralisés a déjà intégré plusieurs protocoles de Finance décentralisée et équipes d'agents AI, se concentrant principalement sur la prévision des prix des cryptomonnaies. Selon les rapports, son taux de précision des prévisions de prix des cryptomonnaies à court terme est d'environ 80 %.
Cette application intégrée comprend :
Une autre tendance intéressante est l'utilisation de mécanismes d'incitation décentralisés pour promouvoir le développement de systèmes de prévision. Certains projets attirent les développeurs et les mineurs à participer à l'amélioration des modèles de prévision grâce à des mécanismes de récompense, couvrant des domaines tels que les prix des cryptomonnaies, les résultats d'événements sportifs et la volatilité du marché.
Les perspectives de commercialisation de ces systèmes commencent à se manifester progressivement, certains projets ayant déjà commencé à fournir un soutien en données à de grands fonds spéculatifs, montrant un énorme potentiel de marché.
Perspectives d'avenir
Avec la quête continue de rendements plus élevés et de risques plus faibles, nous nous attendons à voir davantage d'actifs réels être introduits sur la blockchain. Les sources de rendement DeFi existantes seront davantage optimisées, tout en devenant plus accessibles.
Les marchés prédictifs devraient devenir une source d'information importante, les systèmes d'IA pourraient jouer le rôle de teneurs de marché, tandis que des experts humains stimuleraient davantage l'intelligence collective. Alors que les outils deviennent plus intelligents et que les modèles plus précis, nous avons déjà commencé à voir des résultats passionnants.
La valeur de ces systèmes augmentera continuellement avec l'apprentissage et l'accumulation. Plus leur combinaison avec d'autres parties de l'écosystème Web3 est forte, plus la tendance globale devient difficile à arrêter.
En essence, tout dans le domaine des cryptomonnaies est un pari sur l'avenir. Par conséquent, celles et ceux qui peuvent anticiper l'avenir avec un peu plus de précision grâce à l'intelligence collective, à des données de meilleure qualité ou à des modèles plus précis, auront un avantage significatif dans le paysage financier futur.