TheoriqAI: Motor de evolución adaptable para construir agentes financieros inteligentes



Innovación en la arquitectura del sistema

@TheoriqAI combina creativamente la búsqueda de arquitectura neuronal (NAS) con contratos inteligentes de blockchain, construyendo un sistema de toma de decisiones financieras con capacidad de evolución autónoma. Su arquitectura central incluye:

Motor de red neuronal dinámica: puede ajustar automáticamente la profundidad y el ancho de la red según el entorno del mercado.

Módulo de percepción multichain: análisis en tiempo real de la estructura de bloques y el mecanismo de Gas de 14 cadenas públicas.

Base de datos distribuida: almacenamiento de un gráfico de conocimiento de estrategias a través de los ciclos del mercado

Mecanismo de aprendizaje adaptativo
El sistema ha implementado la optimización autónoma en tres dimensiones:
(1) A nivel micro: ajustar los parámetros de la estrategia de trading cada 5 minutos
(2) Nivel medio: Reestructuración diaria del peso del portafolio de inversiones
(3) A nivel macro: algoritmo de decisión central de evolución semanal

Referencia de rendimiento del mercado
En las pruebas de estrés de los últimos 30 días:
Los pares de negociación principales de ETH logran un rendimiento diario promedio excedente del 0.12%.
La tasa de rendimiento anualizada del arbitraje de stablecoins alcanza el 328%.
Máxima recuperación diaria del 0.87%
La tasa de éxito de transacciones intercadena es del 99.2%

Sistema de colaboración de agentes inteligentes
El grupo de Agentes con funciones claramente definidas dentro del sistema incluye:
Escáner de mercado: monitorea las anomalías en 58 fuentes de datos

Descubridores de precios: Construyendo un mapa de liquidez interplataforma

Ejecutor de optimización: cálculo dinámico de la ruta de transacción óptima

Gestores de riesgo: Cálculo en tiempo real del valor en riesgo (VaR)

Ruptura tecnológica clave
(1) Se desarrolló el primer algoritmo de retropropagación en cadena verificable.
(2) Se ha realizado la verificación ZK-SNARK de la red LSTM
(3) Creó el protocolo de puntuación de crédito de Agente

Sistema de protección de seguridad
Contrato central validado formalmente

Se ha desplegado un entorno de ejecución de sandbox dinámico.

Se ha establecido un mecanismo de cortafuegos de múltiples firmas.

Monitoreo en tiempo real de las características del ataque del 51%

Datos de desarrollo ecológico

Activos gestionados: 930 millones de dólares
Volumen de transacciones promedio semanal: 47 mil millones de dólares
Descargas de herramientas para desarrolladores: 120,000 veces
Volumen de transacciones mensual del mercado de estrategias: 6.8 millones de dólares

#TheoriqAI # THQ @KaitoAI #KAITO
ETH-5.64%
AGENT-7.05%
ZK-7.64%
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