Notizie

BlockBeats notizia, 13 dicembre, secondo quanto riportato da CoinDesk, gli addetti ai lavori sottolineano che il settore del trading di criptovalute tramite machine learning non ha ancora raggiunto una diffusione di massa simile al "momento iPhone", ma gli agenti di trading automatizzati guidati dall'AI si stanno rapidamente avvicinando a questo punto critico. Con il miglioramento della personalizzazione degli algoritmi e delle capacità di apprendimento rinforzato, la nuova generazione di modelli di trading AI non si limita più a perseguire il profitto e la perdita assoluti (P&L), ma introduce indicatori di aggiustamento del rischio come il rapporto di Sharpe, il drawdown massimo e il valore a rischio (VaR), al fine di bilanciare dinamicamente rischio e rendimento in diversi contesti di mercato. Michael Sena, Chief Marketing Officer di Recall Labs, ha dichiarato che, nelle recenti competizioni di trading AI, gli agenti di trading appositamente personalizzati e ottimizzati hanno nettamente superato i modelli generici di grandi dimensioni, i quali, nell'esecuzione autonoma delle operazioni, hanno solo leggermente sovraperformato il mercato. I risultati mostrano che agenti di trading specializzati, che integrano logiche aggiuntive, capacità di ragionamento e fonti di dati supplementari, stanno progressivamente superando i modelli di base. Tuttavia, la "democratizzazione" del trading AI solleva anche preoccupazioni sul fatto che il vantaggio Alpha possa essere rapidamente esaurito. Sena sottolinea che i veri beneficiari a lungo termine continueranno ad essere quegli istituti e individui che dispongono delle risorse per sviluppare strumenti proprietari e dedicati. La forma più promettente per il futuro potrebbe essere un "gestore di portafoglio intelligente" guidato dall'AI, ma che consente ancora agli utenti di impostare preferenze strategiche e parametri di rischio.