TokenPocket钱包官网入口|科学家创建了一个用链上数据训练的加密货币投资组合管理人工智能

据科学家称，日本筑波大学的两位研究人员最近构建了一个由人工智能驱动的加密货币投资组合管理系统，该系统利用链上数据进行培训，这是此类系统中的第一个。

该人工智能 (AI) 系统名为 CryptoRLPM，是“加密货币强化学习投资组合管理器”的缩写，它利用一种名为“强化学习”的训练技术将链上数据实施到其模型中。

强化学习（RL）是一种优化范例，其中人工智能系统与其环境（在本例中为加密货币投资组合）交互，并根据奖励信号更新其训练。

CryptoRLPM 在整个架构中应用来自 RL 的反馈。 该系统由五个主要单元组成，它们协同工作来处理信息和管理结构化投资组合。

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这些模块包括数据馈送单元、数据细化单元、投资组合代理单元、实时交易单元和代理更新单元。

预印本研究的屏幕截图。 资料来源：Huang, Tanaka，“使用链上数据进行加密投资组合管理的可扩展强化学习系统”

开发完成后，科学家们通过分配三个投资组合来测试 CryptoRLPM。 第一个仅包含比特币 (BTC) 和 Storj (STORJ)，第二个保留了 BTC 和 STORJ，同时添加了 Bluzelle (BLZ)，第三个保留了所有三个以及 Chainlink (LINK)。

这些实验在 2020 年 10 月至 2022 年 9 月期间进行，分为三个不同的阶段（训练、验证和回测）。

研究人员通过三个指标来衡量 CryptoRLPM 的成功与标准市场表现的基线评估：上涨回报率 (AAR)、每日回报率 (DRR) 和 Sortino 比率 (SR)。

AAR 和 DRR 是对给定时间段内资产损失或收益的直观衡量，SR 衡量资产的风险调整回报。

预印本研究的屏幕截图。 资料来源：Huang，Tanaka，“使用链上数据进行加密投资组合管理的可扩展强化学习系统”

根据科学家的预印本研究论文，CryptoRLPM 展示了较基准性能的显着改进：

“具体来说，与基准比特币相比，CryptoRLPM 的 ARR 至少提高了 83.14%，DRR 至少提高了 0.5603%，SR 至少提高了 2.1767。”

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