L'évolution de la capacité de prédiction : des instincts primitifs à l'intelligence artificielle
La prédiction a toujours été une capacité clé de l'évolution humaine. À l'époque préhistorique, nous comptions sur nos sens et notre intuition pour prédire les menaces et les opportunités dans l'environnement, comme identifier les schémas d'activité des prédateurs, le moment de l'apparition des proies et la disponibilité saisonnière des aliments, qui sont essentiels à la survie.
Au fil du temps, ce modèle de prévision a progressivement évolué en outils d'utilisation et en capacités de planification, comme la prévision des cultures à planter, de la demande de viande à abattre et à conserver, etc. Parallèlement, l'humanité a commencé à prévoir des indices sociaux, y compris les intentions, les émotions et les comportements des autres. Par la suite, nous avons développé l'écriture, la science, les mathématiques, ainsi que des outils modernes tels que la statistique, l'informatique, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, tous conçus pour renforcer la capacité de prévision humaine.
Les marchés de prévision ont évolué en un outil économique important, utilisant la capacité de prévision humaine pour prédire les résultats dans les domaines économique, politique et culturel. Contrairement aux sondages d'opinion traditionnels, les marchés de prévision obtiennent des prévisions précises grâce à des incitations économiques, car les participants parient avec de l'argent réel.
Lors de l'élection présidentielle américaine de 2024, une plateforme de prévision a attiré près de 4 milliards de dollars de mises, et ses prévisions sur la victoire de Trump dépassent même la précision des sondages, ce qui souligne la valeur économique de la prévision collaborative.
La même évolution s'applique également au trading au comptant et aux contrats à terme. De l'essor des échanges centralisés, répondant à la demande croissante de cryptomonnaies dans le monde, aux récents développements révolutionnaires de certaines nouvelles plateformes, offrant des services d'auto-gestion et sans vérification d'identité, tout en maintenant une expérience de trading similaire à celle des échanges centralisés.
La capacité de prédiction est au cœur de l'évolution humaine. Avec l'émergence des modèles de prévision en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, notre capacité à prédire des événements, des prix d'actifs et des volatilités s'améliore considérablement, propulsant l'humanité dans la prochaine étape de son évolution.
DeFi 3.0 : Une nouvelle ère pour la finance intelligente
DeFi 1.0 a introduit des contrats intelligents et des applications décentralisées, permettant aux utilisateurs d'effectuer des transferts, des transactions, du staking, des prêts et du mining de rendement à tout moment et en tout lieu. Cela revient essentiellement à mettre des actifs cryptographiques en opération sur la chaîne pour créer de la valeur économique.
DeFi 2.0 s'est étendu sur la base de 1.0, introduisant une économie de jetons innovante et des mécanismes de distribution des incitations, visant à coordonner les intérêts des différentes parties prenantes au sein du protocole et à donner naissance à de nouveaux marchés émergents offrant des sources de revenus alternatives.
DeFi 3.0 introduit l'intelligence artificielle dans le domaine de la DeFi. Cette nouvelle phase implique l'intégration de modèles de langage de grande taille (LLM) et de modèles d'apprentissage automatique (ML) dans les produits DeFi. Des intégrations simples de LLM (comme servir de support client ou d'assistant, aidant les utilisateurs à naviguer dans les protocoles) aux systèmes multi-agents complexes et aux systèmes d'apprentissage automatique, ces technologies améliorent fondamentalement les produits DeFi, comme l'augmentation des bénéfices de trading, la réduction des pertes impermanentes, l'amélioration des rendements des fournisseurs de liquidité, et la réduction des risques de liquidation des transactions perpétuelles.
L'évolution des systèmes de prévision
Les réseaux de neurones et les arbres de décision sont apparus depuis les années 2000, utilisés au départ par les fonds spéculatifs pour prédire les prix des actions et des matières premières. Ces premiers modèles ont montré une certaine précision dans les prévisions à court terme, mais étaient limités par des problèmes de surajustement et de données limitées.
Avec l'essor de l'apprentissage profond et des grandes données, les modèles peuvent traiter des ensembles de données plus volumineux, y compris des données non structurées telles que des séries temporelles, des actualités et des médias sociaux, 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 une avancée majeure dans les techniques de prédiction. Ces modèles avancés peuvent intégrer des sources de données plus diversifiées, telles que les sentiments des médias sociaux, les données de transactions blockchain, les informations des oracles, les actualités en temps réel et les prévisions en crowdsourcing. Cela a permis à certains modèles d'IA d'atteindre un taux de précision de 80 % à 90 % dans la prédiction des résultats d'événements et des prix des actifs.
Avec l'amélioration continue de ces modèles, la demande d'intégration de la capacité de prédiction dans les systèmes DeFi a considérablement augmenté. Nous sommes à un stade précoce de DeFi 3.0, témoignant de la manière dont les acteurs du marché combinent les systèmes d'IA/apprentissage automatique avec des scénarios d'application Web3.
Fusion des systèmes DeFi et AI/ML
Dans le domaine de la DeFi, certains projets ont commencé à intégrer des capacités de prédiction basées sur l'IA dans leurs produits. Ces projets utilisent des modèles de prédiction alimentés par l'IA pour offrir aux utilisateurs des stratégies d'investissement et des outils de gestion des risques plus intelligents.
Par exemple, certains projets utilisent la technologie AI pour optimiser les stratégies de trading de cryptomonnaies, affirmant que leur taux de précision pour les prévisions de prix à court terme peut atteindre 80 %. D'autres projets appliquent la capacité de prévision de l'IA à la fourniture de liquidités, en prédisant les fluctuations de prix pour réduire les pertes impermanentes et augmenter les gains des fournisseurs de liquidités.
Il existe également des projets en cours de développement de coffres d'investissement basés sur l'IA, capables d'allouer automatiquement les fonds des utilisateurs à des événements ou marchés de prévision de haute crédibilité. Des tests préliminaires montrent que le rendement annuel de ces coffres pourrait atteindre trois chiffres.
Dans le domaine des paris sportifs, certains systèmes de prédiction alimentés par l'IA ont également obtenu des résultats significatifs. Par exemple, lors de la récente Coupe du Monde des Clubs, un système de prédiction par IA a réalisé un retour sur investissement de 232 % grâce à une stratégie de paris agressive.
De plus, certains projets développent des modèles de prévision de volatilité hautement généralisés. Ces modèles peuvent non seulement être utilisés pour prédire les prix des actifs, mais aussi pour prédire la probabilité de liquidation, la durée de vie des positions de contrats perpétuels, ainsi que pour établir des plages optimales de fourniture de liquidité, etc. Il est dit que la performance de ces modèles est supérieure de 25 % à 30 % par rapport aux modèles de référence traditionnels.
Perspectives d'avenir
Avec les progrès technologiques continus, nous pouvons prévoir que la combinaison de DeFi et de l'IA apportera plus d'innovations. La recherche de rendements plus élevés et de risques plus faibles continuera à inciter les bâtisseurs à introduire davantage d'actifs réels sur la blockchain. Les sources de rendement DeFi existantes continueront à être optimisées et deviendront plus accessibles.
Les marchés de prédiction devraient devenir une source d'information majeure, l'IA pouvant agir en tant que teneur de marché, tandis que les participants humains expérimentés stimuleront davantage l'intelligence collective. À mesure que les outils deviennent de plus en plus intelligents, les modèles de prédiction deviendront également plus précis.
Plus ces systèmes apprennent, plus leur valeur augmente. De plus, à mesure que leur interopérabilité avec d'autres parties de Web3 s'améliore, cette tendance deviendra de plus en plus irrésistible.
En fin de compte, tout dans le domaine de la cryptographie est un pari sur l'avenir. Ainsi, ceux qui peuvent mieux anticiper les infrastructures et les applications futures, que ce soit par l'intelligence collective, des données de meilleure qualité ou des modèles plus précis, auront un avantage significatif dans la concurrence.
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CryptoTherapist
· 08-03 11:14
déballons cette anxiété collective du marché... nos ancêtres traders avaient une meilleure gestion des risques pour être honnête
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BridgeTrustFund
· 08-03 10:54
Prédire n'importe quoi, il y a des choses dans la vie dont on ne peut pas échapper.
Finance décentralisée 3.0 : Révolution financière intelligente pilotée par l'IA et nouvelle ère des capacités de prévision
L'évolution de la capacité de prédiction : des instincts primitifs à l'intelligence artificielle
La prédiction a toujours été une capacité clé de l'évolution humaine. À l'époque préhistorique, nous comptions sur nos sens et notre intuition pour prédire les menaces et les opportunités dans l'environnement, comme identifier les schémas d'activité des prédateurs, le moment de l'apparition des proies et la disponibilité saisonnière des aliments, qui sont essentiels à la survie.
Au fil du temps, ce modèle de prévision a progressivement évolué en outils d'utilisation et en capacités de planification, comme la prévision des cultures à planter, de la demande de viande à abattre et à conserver, etc. Parallèlement, l'humanité a commencé à prévoir des indices sociaux, y compris les intentions, les émotions et les comportements des autres. Par la suite, nous avons développé l'écriture, la science, les mathématiques, ainsi que des outils modernes tels que la statistique, l'informatique, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, tous conçus pour renforcer la capacité de prévision humaine.
Les marchés de prévision ont évolué en un outil économique important, utilisant la capacité de prévision humaine pour prédire les résultats dans les domaines économique, politique et culturel. Contrairement aux sondages d'opinion traditionnels, les marchés de prévision obtiennent des prévisions précises grâce à des incitations économiques, car les participants parient avec de l'argent réel.
Lors de l'élection présidentielle américaine de 2024, une plateforme de prévision a attiré près de 4 milliards de dollars de mises, et ses prévisions sur la victoire de Trump dépassent même la précision des sondages, ce qui souligne la valeur économique de la prévision collaborative.
La même évolution s'applique également au trading au comptant et aux contrats à terme. De l'essor des échanges centralisés, répondant à la demande croissante de cryptomonnaies dans le monde, aux récents développements révolutionnaires de certaines nouvelles plateformes, offrant des services d'auto-gestion et sans vérification d'identité, tout en maintenant une expérience de trading similaire à celle des échanges centralisés.
La capacité de prédiction est au cœur de l'évolution humaine. Avec l'émergence des modèles de prévision en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, notre capacité à prédire des événements, des prix d'actifs et des volatilités s'améliore considérablement, propulsant l'humanité dans la prochaine étape de son évolution.
DeFi 3.0 : Une nouvelle ère pour la finance intelligente
DeFi 1.0 a introduit des contrats intelligents et des applications décentralisées, permettant aux utilisateurs d'effectuer des transferts, des transactions, du staking, des prêts et du mining de rendement à tout moment et en tout lieu. Cela revient essentiellement à mettre des actifs cryptographiques en opération sur la chaîne pour créer de la valeur économique.
DeFi 2.0 s'est étendu sur la base de 1.0, introduisant une économie de jetons innovante et des mécanismes de distribution des incitations, visant à coordonner les intérêts des différentes parties prenantes au sein du protocole et à donner naissance à de nouveaux marchés émergents offrant des sources de revenus alternatives.
DeFi 3.0 introduit l'intelligence artificielle dans le domaine de la DeFi. Cette nouvelle phase implique l'intégration de modèles de langage de grande taille (LLM) et de modèles d'apprentissage automatique (ML) dans les produits DeFi. Des intégrations simples de LLM (comme servir de support client ou d'assistant, aidant les utilisateurs à naviguer dans les protocoles) aux systèmes multi-agents complexes et aux systèmes d'apprentissage automatique, ces technologies améliorent fondamentalement les produits DeFi, comme l'augmentation des bénéfices de trading, la réduction des pertes impermanentes, l'amélioration des rendements des fournisseurs de liquidité, et la réduction des risques de liquidation des transactions perpétuelles.
L'évolution des systèmes de prévision
Les réseaux de neurones et les arbres de décision sont apparus depuis les années 2000, utilisés au départ par les fonds spéculatifs pour prédire les prix des actions et des matières premières. Ces premiers modèles ont montré une certaine précision dans les prévisions à court terme, mais étaient limités par des problèmes de surajustement et de données limitées.
Avec l'essor de l'apprentissage profond et des grandes données, les modèles peuvent traiter des ensembles de données plus volumineux, y compris des données non structurées telles que des séries temporelles, des actualités et des médias sociaux, 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 une avancée majeure dans les techniques de prédiction. Ces modèles avancés peuvent intégrer des sources de données plus diversifiées, telles que les sentiments des médias sociaux, les données de transactions blockchain, les informations des oracles, les actualités en temps réel et les prévisions en crowdsourcing. Cela a permis à certains modèles d'IA d'atteindre un taux de précision de 80 % à 90 % dans la prédiction des résultats d'événements et des prix des actifs.
Avec l'amélioration continue de ces modèles, la demande d'intégration de la capacité de prédiction dans les systèmes DeFi a considérablement augmenté. Nous sommes à un stade précoce de DeFi 3.0, témoignant de la manière dont les acteurs du marché combinent les systèmes d'IA/apprentissage automatique avec des scénarios d'application Web3.
Fusion des systèmes DeFi et AI/ML
Dans le domaine de la DeFi, certains projets ont commencé à intégrer des capacités de prédiction basées sur l'IA dans leurs produits. Ces projets utilisent des modèles de prédiction alimentés par l'IA pour offrir aux utilisateurs des stratégies d'investissement et des outils de gestion des risques plus intelligents.
Par exemple, certains projets utilisent la technologie AI pour optimiser les stratégies de trading de cryptomonnaies, affirmant que leur taux de précision pour les prévisions de prix à court terme peut atteindre 80 %. D'autres projets appliquent la capacité de prévision de l'IA à la fourniture de liquidités, en prédisant les fluctuations de prix pour réduire les pertes impermanentes et augmenter les gains des fournisseurs de liquidités.
Il existe également des projets en cours de développement de coffres d'investissement basés sur l'IA, capables d'allouer automatiquement les fonds des utilisateurs à des événements ou marchés de prévision de haute crédibilité. Des tests préliminaires montrent que le rendement annuel de ces coffres pourrait atteindre trois chiffres.
Dans le domaine des paris sportifs, certains systèmes de prédiction alimentés par l'IA ont également obtenu des résultats significatifs. Par exemple, lors de la récente Coupe du Monde des Clubs, un système de prédiction par IA a réalisé un retour sur investissement de 232 % grâce à une stratégie de paris agressive.
De plus, certains projets développent des modèles de prévision de volatilité hautement généralisés. Ces modèles peuvent non seulement être utilisés pour prédire les prix des actifs, mais aussi pour prédire la probabilité de liquidation, la durée de vie des positions de contrats perpétuels, ainsi que pour établir des plages optimales de fourniture de liquidité, etc. Il est dit que la performance de ces modèles est supérieure de 25 % à 30 % par rapport aux modèles de référence traditionnels.
Perspectives d'avenir
Avec les progrès technologiques continus, nous pouvons prévoir que la combinaison de DeFi et de l'IA apportera plus d'innovations. La recherche de rendements plus élevés et de risques plus faibles continuera à inciter les bâtisseurs à introduire davantage d'actifs réels sur la blockchain. Les sources de rendement DeFi existantes continueront à être optimisées et deviendront plus accessibles.
Les marchés de prédiction devraient devenir une source d'information majeure, l'IA pouvant agir en tant que teneur de marché, tandis que les participants humains expérimentés stimuleront davantage l'intelligence collective. À mesure que les outils deviennent de plus en plus intelligents, les modèles de prédiction deviendront également plus précis.
Plus ces systèmes apprennent, plus leur valeur augmente. De plus, à mesure que leur interopérabilité avec d'autres parties de Web3 s'améliore, cette tendance deviendra de plus en plus irrésistible.
En fin de compte, tout dans le domaine de la cryptographie est un pari sur l'avenir. Ainsi, ceux qui peuvent mieux anticiper les infrastructures et les applications futures, que ce soit par l'intelligence collective, des données de meilleure qualité ou des modèles plus précis, auront un avantage significatif dans la concurrence.