Maschinelles Lernen
Archimedes wurde fast ein Jahr lang theoretisch entwickelt, getestet und trainiert.
Modell-Design
Für jedes KI-Modell muss jeder Satz von Eingabedaten zunächst definiert und schließlich bestimmt werden, um den Algorithmus zu trainieren.
Das Team für maschinelles Lernen bei Mozaic extrahiert derzeit Daten Block für Block und Münzpreisdaten durch einminütige Feeds bei der Modellierung.
Dies hat bestimmte Gründe:
Jede Kette hat unterschiedliche Aktualisierungsfrequenzen
Block-by-Block APY-Daten sind quantifizierbar und beinhalten zahlreiche andere Metriken
Einminütige Token-Preisdaten sind der Schlüssel für den Verkauf von Token des nativen Protokolls (beim Farming) in einem volatilen Markt
Training von Archimedes, um der effizienteste Rendite-Farmer zu werden.
Erster Testfall
Eine erste 14-tägige Simulation (7. bis 14. April 2022) wurde theoretisch mit Archimedes und Mozaics Stablecoin-Tresor durchgeführt, der auf cBridge gefarmt wurde.
Archimedes rebalancierte die Mittel auf der Avalanche-Kette für etwa fünf der vierzehn Tage, auf der Ethereum-Kette für vier Tage und auf einer abwechselnden Kombination aus Optimism, Polygon, Fantom und Ethereum für die anderen fünf Tage. Während eines großen Teils der Tage wurden auch Ertragsspitzen bei AAVE erfasst (27 %).
Die Nutzung des Omnichain-Stablecoin-Tresors von Mozaic über die 14 Tage ergab eine geometrische tägliche erwartete Rendite von etwa 19,02 %.
Wenn Sie 100 % Ihres Vermögens im Tresor mit der besten Performance über denselben Zeitraum von 14 Tagen belassen, erzielen Sie nur 13,98 %.
Staking-Optimierer
Für Archimedes wurde ein Live-Test durchgeführt, bei dem die Landwirtschaft auf einseitige Staking-Pools von Stargate gesetzt wurde.
Während dieses Prozesses wurde ein APY-Datenextraktionstool entwickelt, um die für das Training von Archimedes notwendigen Modellierungsdaten zu erfassen. Dieses Extraktionstool extrahiert alle APY-Daten Block für Block.
Handelsoptimierer
Die Protokolle verwenden ihre nativen Token als Belohnungen, um ihre APYs zu erhöhen.
Ein weiterer Live-Test wurde mit Stargate durchgeführt, um einen Wettbewerbsvorteil aufzuzeigen, den Archimedes durch den Verkauf von nativen Token-Rewards erzielt.
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