TheoriqAI : moteur d'évolution adaptatif pour construire des agents financiers intelligents
Révolution de l'architecture système
@TheoriqAI combine de manière créative la technologie de recherche d'architectures neuronales (NAS) avec les contrats intelligents de blockchain, construisant un système de décision financière doté d'une capacité d'évolution autonome. Son architecture centrale comprend :
Moteur de réseau neuronal dynamique : peut ajuster automatiquement la profondeur et la largeur du réseau en fonction de l'environnement du marché.
Module de perception multi-chaînes : analyse en temps réel de la structure des blocs et du mécanisme de Gas de 14 chaînes publiques.
Bibliothèque de mémoire distribuée : stocker les graphes de connaissances stratégiques à travers les cycles de marché
Mécanisme d'apprentissage adaptatif Le système a réalisé une optimisation autonome sur trois dimensions : (1) Niveau micro : ajuster les paramètres de la stratégie de trading toutes les 5 minutes (2) Niveau intermédiaire : Reconfiguration quotidienne des poids du portefeuille d'investissement (3) Niveau macroéconomique : Algorithme de décision clé en évolution hebdomadaire
Benchmark de performance du marché Lors des tests de résistance au cours des 30 derniers jours : Les paires de trading principales d'ETH réalisent un rendement excédentaire quotidien moyen de 0,12 %. Le rendement annualisé de l'arbitrage des stablecoins atteint 328% Le plus grand retrait quotidien de 0,87 % Taux de réussite des transactions inter-chaînes de 99,2 %
Système de collaboration des agents intelligents Le groupe d'agents au sein du système, dont les rôles sont clairement définis, comprend : Scan de marché : surveillance des fluctuations anormales de 58 sources de données
Découvreur de prix : Construire une cartographie de la liquidité inter-bourses
Exécuteur d'optimisation : calcul dynamique du chemin de transaction optimal
Gestionnaire de risques : calculer la valeur à risque (VaR) en temps réel
Percée technologique clé (1) Développement du premier algorithme de rétropropagation vérifiable en chaîne. (2) Réalisation de la vérification ZK-SNARK du réseau LSTM (3) Création du protocole de notation de crédit Agent
Système de protection de la sécurité Contrat central utilisant la vérification formelle
Déployé un environnement d'exécution de bac à sable dynamique
Mécanisme de verrouillage multisignature établi
Surveillance en temps réel des caractéristiques d'une attaque à 51%
Données sur le développement écologique
Actifs sous gestion : 930 millions de dollars Volume moyen des transactions hebdomadaires : 4,7 milliards de dollars Téléchargements des outils de développement : 120 000 fois Volume mensuel des transactions sur le marché des stratégies : 6,8 millions de dollars
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
TheoriqAI : moteur d'évolution adaptatif pour construire des agents financiers intelligents
Révolution de l'architecture système
@TheoriqAI combine de manière créative la technologie de recherche d'architectures neuronales (NAS) avec les contrats intelligents de blockchain, construisant un système de décision financière doté d'une capacité d'évolution autonome. Son architecture centrale comprend :
Moteur de réseau neuronal dynamique : peut ajuster automatiquement la profondeur et la largeur du réseau en fonction de l'environnement du marché.
Module de perception multi-chaînes : analyse en temps réel de la structure des blocs et du mécanisme de Gas de 14 chaînes publiques.
Bibliothèque de mémoire distribuée : stocker les graphes de connaissances stratégiques à travers les cycles de marché
Mécanisme d'apprentissage adaptatif
Le système a réalisé une optimisation autonome sur trois dimensions :
(1) Niveau micro : ajuster les paramètres de la stratégie de trading toutes les 5 minutes
(2) Niveau intermédiaire : Reconfiguration quotidienne des poids du portefeuille d'investissement
(3) Niveau macroéconomique : Algorithme de décision clé en évolution hebdomadaire
Benchmark de performance du marché
Lors des tests de résistance au cours des 30 derniers jours :
Les paires de trading principales d'ETH réalisent un rendement excédentaire quotidien moyen de 0,12 %.
Le rendement annualisé de l'arbitrage des stablecoins atteint 328%
Le plus grand retrait quotidien de 0,87 %
Taux de réussite des transactions inter-chaînes de 99,2 %
Système de collaboration des agents intelligents
Le groupe d'agents au sein du système, dont les rôles sont clairement définis, comprend :
Scan de marché : surveillance des fluctuations anormales de 58 sources de données
Découvreur de prix : Construire une cartographie de la liquidité inter-bourses
Exécuteur d'optimisation : calcul dynamique du chemin de transaction optimal
Gestionnaire de risques : calculer la valeur à risque (VaR) en temps réel
Percée technologique clé
(1) Développement du premier algorithme de rétropropagation vérifiable en chaîne.
(2) Réalisation de la vérification ZK-SNARK du réseau LSTM
(3) Création du protocole de notation de crédit Agent
Système de protection de la sécurité
Contrat central utilisant la vérification formelle
Déployé un environnement d'exécution de bac à sable dynamique
Mécanisme de verrouillage multisignature établi
Surveillance en temps réel des caractéristiques d'une attaque à 51%
Données sur le développement écologique
Actifs sous gestion : 930 millions de dollars
Volume moyen des transactions hebdomadaires : 4,7 milliards de dollars
Téléchargements des outils de développement : 120 000 fois
Volume mensuel des transactions sur le marché des stratégies : 6,8 millions de dollars
#TheoriqAI # THQ @KaitoAI #KAITO