과학자들은 온체인 데이터로 훈련된 암호 포트폴리오 관리 인공지능을 개발했습니다.
일본 츠쿠바 대학의 한 쌍의 연구원들은 최근, 학자들에 따르면 첫 번째로 온체인 데이터를 활용하는 인공지능 기반 암호화폐 포트폴리오 관리 시스템을 구축했습니다.
CryptoRLPM(암호화폐 강화 학습 포트폴리오 관리자)라고 불리는 이 인공지능 (AI) 시스템은 “강화 학습”이라 불리는 훈련 기법을 활용하여 온체인 데이터를 모델에 구현합니다.
강화 학습(RL)은 AI 시스템이 환경과 상호작용하면서 훈련을 보상 신호에 기반하여 업데이트하는 최적화 패러다임입니다.
CryptoRLPM은 RL의 피드백을 아키텍처 전체에 적용합니다. 이 시스템은 정보를 처리하고 구조화된 포트폴리오를 관리하기 위해 함께 작동하는 5개의 주요 모듈로 구성됩니다.
- 10개월 내림세로 할인율이 좁아지더라도 Grayscale Bitcoin Trust에 접근하지 마세요.
- ‘AI Jobs’ 검색은 비트코인의 기록적인 고점 동안 ‘Crypto Jobs’ 검색의 4배나 높았습니다.
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이 모듈에는 데이터 피드 유닛, 데이터 정제 유닛, 포트폴리오 에이전트 유닛, 실시간 거래 유닛 및 에이전트 업데이트 유닛이 포함됩니다.
과학자들은 CryptoRLPM을 개발한 후, 이를 세 개의 포트폴리오에 할당하여 실험했습니다. 첫 번째 포트폴리오에는 비트코인 (BTC)과 Storj (STORJ)만 포함되어 있었고, 두 번째 포트폴리오에는 BTC와 STORJ에 블루젤 (BLZ)이 추가되었으며, 세 번째 포트폴리오에는 이 세 가지와 Chainlink (LINK)가 함께 포함되었습니다.
실험은 2020년 10월부터 2022년 9월까지 세 가지 구분된 단계 (훈련, 검증 및 백테스팅)에 걸쳐 진행되었습니다.
과학자들은 CryptoRLPM의 성공을 표준 시장 성능의 기준 평가와 비교하여 누적 수익률 (AAR), 일일 수익률 (DRR) 및 Sortino 비율 (SR)이라는 세 가지 지표를 통해 측정했습니다.
AAR과 DRR은 특정 시간 동안 자산이 얼마나 손실 또는 이익을 얻었는지 한 눈에 볼 수 있는 지표이며, SR은 자산의 위험 조정 수익률을 측정합니다.
과학자들의 사전 연구 논문에 따르면, CryptoRLPM은 기준 성능에 비해 상당한 개선을 보여줍니다:
“구체적으로, CryptoRLPM은 기준 비트코인에 비해 최소 83.14%의 AAR 개선, 최소 0.5603%의 DRR 개선 및 최소 2.1767의 SR 개선을 보여줍니다.”
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