Học máy
Archimedes đã được lý thuyết hóa, thử nghiệm và đào tạo đồng thời trong gần một năm.
Thiết kế mô hình
Đối với bất kỳ mô hình AI nào, mỗi tập dữ liệu đầu vào cần được xác định trước và cuối cùng được xác định để đào tạo thuật toán.
Nhóm học máy của Mozaic hiện đang trích xuất dữ liệu theo từng khối và dữ liệu giá coin thông qua nguồn cấp dữ liệu một phút khi mô hình hóa.
Điều này có lý do cụ thể:
Mỗi chuỗi có tần suất cập nhật khác nhau
Dữ liệu APY theo từng khối có thể định lượng được và bao gồm nhiều chỉ số khác
Dữ liệu giá token mỗi phút là chìa khóa để bán các token gốc của giao thức (khi canh tác) trong thị trường biến động
Đào tạo Archimedes để trở thành người canh tác lợi nhuận hiệu quả nhất.
Trường hợp thử nghiệm ban đầu
Một mô phỏng 14 ngày ban đầu (7-14 tháng 4 năm 2022) đã được thực hiện về mặt lý thuyết với Archimedes và kho bạc stablecoin của Mozaic, canh tác trên cBridge.
Archimedes đã cân bằng lại quỹ trên chuỗi Avalanche trong khoảng năm ngày trong số mười bốn ngày, chuỗi Ethereum trong bốn ngày, và sự kết hợp luân phiên của Optimism, Polygon, Fantom và Ethereum lại trong năm ngày còn lại. Các đỉnh lợi nhuận trên AAVE cũng được nắm bắt (27%) trong phần lớn một ngày.
HKhai thác kho bạc stablecoin đa chuỗi của Mozaic trong 14 ngày tạo ra lợi nhuận kỳ vọng hàng ngày theo hình học khoảng 19,02%.
Để 100% tài sản của bạn trong kho bạc hoạt động tốt nhất trong cùng khoảng thời gian 14 ngày chỉ mang lại 13,98%.
Tối ưu hóa Staking
Một bài kiểm tra trực tiếp đã được thực hiện cho Archimedes, canh tác trên các pool staking một bên của Stargate.
Trong quá trình này, một công cụ trích xuất dữ liệu APY đã được phát triển để nắm bắt dữ liệu mô hình hóa cần thiết để đào tạo Archimedes. Công cụ trích xuất này trích xuất bất kỳ dữ liệu APY nào theo từng khối.
Tối ưu hóa giao dịch
Các giao thức sử dụng token gốc của họ làm phần thưởng để tăng APY của họ.
Một bài kiểm tra trực tiếp khác đã được thực hiện trên Stargate để cho thấy lợi thế cạnh tranh đạt được khi Archimedes bán phần thưởng token gốc.
Last updated
