Принцип работы Тесея

Тесей использует механизм искусственного интеллекта «Архимед» для постоянного анализа и оптимизации распределения активов с учетом ликвидности, риска, потенциала доходности, динамики цен и настроения

Механизм искусственного интеллекта Архимед

Тесей V2 - это сложная торговая модель, развернутая на механизме искусственного интеллекта Архимед компании Mozaic. Модель Тесей использует псевдособытийную структуру для оптимизации распределения активов в пулах GMX. ИИ постоянно рассчитывает оптимальные веса для каждого актива и определяет время ребалансировки портфеля.

Выбор активов (торгуемая вселенная)

Архимед тщательно выбирает, в какие GM-пулы инвестировать, и учитывает несколько факторов, чтобы сделать наилучший выбор для хранилища:

• Ликвидность: Хранилище размещает средства только в тех пулах, ликвидность которых превышает согласованные минимальные пороги управления рисками. Это обеспечивает достаточную глубину рынка для эффективной торговли позициями и выходами из них.

• Оценка риска: Архимед оценивает профиль риска каждого пула на основе исторической волатильности, корреляции с более широкими рыночными тенденциями и других собственных показателей. Эта информация используется для определения веса каждого пула в портфеле с поправкой на риск.

• Оптимизация доходности: ИИ анализирует потенциал доходности каждого пула ГМ и учитывает как текущий AOY, так и прогнозируемую устойчивость доходности. Это включает оценку торговых комиссий, вознаграждений за добычу ликвидности и других механизмов получения доходности, специфичных для каждого пула.

• Ценовой импульс: Архимед анализирует ценовые тенденции, чтобы выявить пулы GM с активами, демонстрирующими благоприятный импульс. Это позволяет улавливать потенциальный прирост капитала в дополнение к доходности.

• Настроение рынка: ИИ также учитывает более широкие показатели настроения криптовалютного рынка, чтобы скорректировать общую степень риска портфеля. Это позволяет динамично изменять распределение средств в хранилище в ответ на изменение рыночных условий.

Архимед синтезирует эти факторы с помощью передовых алгоритмов машинного обучения, постоянно оптимизируя стратегию размещения средств в хранилище. Такой подход позволяет искусственному интеллекту динамически взвешивать вышеперечисленные факторы, адаптируясь к меняющейся динамике рынка и поддерживая оптимальный профиль риск-вознаграждение для хранилища.

Стратегия ребалансировки

Механизм искусственного интеллекта Архимед постоянно отслеживает рыночные условия и показатели портфеля, чтобы определить оптимальное время ребалансировки. Ребалансировка может быть вызвана различными факторами, включая:

• Значительные изменения на рынке;

• Изменения в относительных показателях активов;

• Изменения в возможностях доходности по пулам ГМ;

• достижение или превышение пороговых значений по управлению рисками.

Процесс ребалансировки является итеративным, и Архимед регулярно проводит переоценку и корректировку состава портфеля. Такой подход позволяет сбалансировать потребность в стратегических корректировках и затраты на чрезмерные операции, обеспечивая эффективность стратегии хранилища в меняющихся рыночных условиях.