什麽是NumerAi?用機器學習來預測股票是否可靠?

9/14/2023, 6:21:39 PM
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區塊鏈
Ai一天,人間一年。在這個Ai爆髮的時代,如果想要跟上腳步,那就必鬚要多去了解Ai領域的項目。你是否想過使用Ai技術來預測股票?讓我們一起了解NumerAi,探究它的運行邏輯與錶現。

NumerAi簡介

2023年絶對可以稱得上爲Ai元年,由於ChatGPT的爆火,徹底引起了人們對Ai賽道的重視,比爾蓋茨以及衆多科技領域的領袖紛紛錶態:Ai的歷史意義絶對不亞於互聯網的誕生。

在市場方麵,美國版本的【今日頭條】BuzzFeed隻因爲老闆一句“會將Ai內容作爲部分核心業務”,直接讓股價短時間內暴漲300%,而所有和Ai沾邊的公司也紛紛上漲,毫無疑問,這個時代屬於Ai。

那麽作爲區塊鏈行業的我們,必鬚要了解與Ai有關的項目。NumerAi就是一個老牌Ai項目,它的歷史可能比ChatGPT還要早,它是由Richard Craib於2015年在美國舊金山市成立的,2017年,NumerAi公司就髮行了NMR代幣,併把這些代幣分配給了之前參加過比賽的數據科學家,該項目的主要目的就是允許用戶通過Ai、深度學習等技術利用加密貨幣經濟模型來驅使股票交易。

嚴格意義上來説,NumerAi就是一個利用Ai技術搭建的新型對衝基金。

NumerAi的核心是免費數據集,它由經過清理、規範化和混淆的高質量財務數據組成,該平颱的主要目標就是將去中心化引入數據科學領域,允許開髮人員在創建有效的機器學習預測模型方麵展開競爭。

圖片來源:NumerAi官網

從官方網站簡短的介紹我們也不難看出,雖然Ai技術髮展無比迅速,但是想讓它來預測股市,還是頗有難度的,那麽它到底是如何預測股市的呢?

NumerAi如何運作

圖片來源:NumerAi官網

如上圖所示,官方通過競爭的方式從所有參與者中整合所有預測,併通過代幣激勵最終篩選出可靠的預測。用戶可以選擇是否使用這些預測模型,詳細的預測模型産生方式共有六步:

第一步:

通過整合數千名數據科學家的預測,不斷幫助改進自身的投資預測模型。那麽爲什麽會有這麽多科學家來爲該模型進行預測呢?這就不得不提到NMR代幣的作用了。NMR代幣就是用來獎勵給哪些爲預測生態繫統作出貢獻的科學家們。

第二步:

官方會將纍積的金融數據轉換爲機器學習 (ML) 問題,將其標準化後再將這些問題交給全球數據科學家社區解決,通過每周的競賽髮布這些問題,以激勵高質量的貢獻。所有科學家們通過參與每周的競賽髮布和解決股票市場的相關問題,以激勵高質量的貢獻。

圖片來源:NumerAi官網

如上圖所示,所有纍積的訓練數據官方都會提供下載,每位想參與競賽的科學家都可以直接下載其數據來用於自己的股票預測深度學習訓練。但需要註意的是,這些數據都是加密過的,科學家們隻能夠用這些數據進行建模學習,併不能夠直接照抄這些數據的交易策略。建模學習後,如果科學家的模型能夠在真實的市場中盈利,那麽他就可以穫得積分,積分越高,科學家穫得的獎勵代幣也就越多;如果科學家的模型是虧損的,那麽基本上就不要想著會有代幣獎勵了。

第三步和第四步:

在競賽中所有提交的方案裡,錶現最好的方案自然可以穫得最高代幣獎勵,而那些錶現不盡人意的方案則會淘汰。長此以往,整個投資模型會不斷的被優化,本質上這個體繫屬於一個優勝劣汰的競爭繫統。

第五步:

在經過長時間大量的機器訓練後,官方會通過整合高質量的衆包股票市場預測模型來改善股票市場的低效率局麵。最終,NumerAi會將所有已提交方案中錶現最好的方案整合到元模型中,進行股票市場的交易。

圖片來源:NumerAi官網

由上圖得知,在NumerAi運行的這幾年當中,已經約有2,500萬美元的激勵髮放給了科學家們,共計爲用戶提供了5,567個股票交易策略。

第六步:

最終,用戶可以Fork官方的Github,使用Python或R腳本來使用他們的股票預測模型,也就是像傳統的量化基金那樣運行即可,隻不過這些策略是上述的數據由AI訓練得來的。

我們可以看到,在整個生態中,區塊鏈的主要作用還是代幣激勵,而具體的預測模型還是需要靠衆多科學家們共衕努力。官方主要是負責爲優秀的預測模型提供獎勵,平颱是無法離開這些科學家的。

平颱還有一個有意思的設定,那就是Staking。每位用戶都可以用Staking來錶示自己對預測結果的信心,如果沒有任何成本就可以去做行情預測的話,那麽相當於平颱會産生大量垃圾數據,因爲用戶可以隨便提交各種預測數據,這些當中總有對的,而如果提高了作惡成本,用Staking的方式來證明自己的預測成功率,也能夠讓平颱更高效的來持續運行下去。

NumerAi代幣及融資情況

截止7月份,NumerAi對外宣布已經爲其對衝基金募集了1億美元的新資金,而目前的基金總規模已經達到了3.2億美元,想要知道它的預測是否可靠,我們其實就可以通過目前基金的規模來判斷,很明顯這個規模併不算一個小數目。

在Token分配方麵,NMR總供應量爲1,100萬枚,髮行於2017年2月21日,目前的流通率在57%,髮文時幣價爲14美元,在CoinMarketCap市值排名第261。作爲一個遠古級的Ai項目,它目前離2017年牛市的最頂端還很遙遠,可見其仍然沒有受到市場過多的關註。

NMR的代幣經濟學相對比較簡單。NMR主要的作用是激勵生態內的Ai科學家們,用戶可以使用NMR代幣來質押自己的預測模型,在使用官方的數據進行訓練後,根據實際運行的結果,優秀的策略還可以穫得NMR代幣獎勵。這種代幣經濟學的好處是,可以讓平颱根據風險情況把相應的資金分配給相對應的策略上。

NumerAi基金錶現

圖片來源:NumerAi官網

如上圖所示,通過官方給出的數據,該基金的錶現很明顯是要優於股票市場的平均錶現,官方給出的29%回報率已算是非常高的量化模型。而現在作爲新用戶還可以領取一些小福利,你隻需在官方註冊一個賬號,然後根據官方的提示來構建併上傳一個機器學習模型,就能夠穫得0.1枚NMR代幣獎勵,大約價值1.4美元。

總結:NumerAi重生態而非Ai技術

相信看到這裡的朋友們已經髮現問題了,這個項目由於成立時間較早,它更多的是偏曏於利用區塊鏈技術來作爲一種激勵方式,促使整個生態內的科學家們來進行預測股票的競爭,從而以優勝劣汰的方式來選出最佳的預測模型,而併非從Ai技術本身出髮。

但是這種方式已經是非常創新的方式,我們都清楚想要預測股票走勢的難度,如果和傳統的基金相比,它的規模可能不值一提,但是作爲區塊鏈+Ai+股票預測的首個項目,它可算是做的十分優秀。

雖然和2023年衆多新型Ai項目而言,確實它在概念上具有一定的劣勢,但是這個項目仍有前景。因爲我們都知道,在Ai時代,訓練數據的重要性不言而喻,誰能夠建立最多最好的大量訓練數據,誰就有可能跑出最佳的Ai産品。而NumerAi利用代幣激勵,使得官方纍積了來自大量科學家提供的衆多股票預測數據,至少在股票預測領域,NumerAi絶對可以稱爲先驅,雖然他的可靠性還需要時間來證明,但是我們無法忽視它爲整個股票預測領域作出的貢獻。

作者: Ford
譯者: Piper
審校: KOWEI、Edward、Elisa、Ashley He、Joyce
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