Cientistas criam IA de gerenciamento de portfólios de criptomoedas treinada com dados on-chain
De acordo com os pesquisadores, o CryptoRLPM é o primeiro sistema de IA baseado em aprendizado por reforço que usa métricas on-chain para gerenciamento de portfólios de criptomoedas.
Dois pesquisadores da Universidade de Tsukuba, no Japão, criaram recentemente um sistema de gerenciamento de portfólios de criptomoedas baseado em inteligência artificial que utiliza dados on-chain que seria o primeiro do gênero, de acordo com a dupla.
Chamado de CryptoRLPM, abreviação de “Cryptocurrency reinforcement learning portfolio manager” (Gerente de portfólio de aprendizagem por reforço de criptomoedas, em tradução livre), o sistema de inteligência artificial (IA) utiliza uma técnica de treinamento chamada “aprendizagem por reforço” para implementar dados on-chain em seu modelo.
A aprendizado por reforço (RL) é um paradigma de otimização em que um sistema de IA interage com seu ambiente – nesse caso, um portfólio de criptomoedas – e atualiza seu treinamento com base em sinais de recompensa.
O CryptoRLPM aplica o feedback da RL em toda a sua arquitetura. O sistema está estruturado em cinco unidades principais que trabalham juntas para processar informações e gerenciar portfólios estruturados.
Esses módulos incluem uma unidade de alimentação de dados, uma unidade de refinamento de dados, uma unidade de agente de portfólio, uma unidade de negociação ao vivo e uma unidade de atualização de agente.
Depois de desenvolvido, os cientistas testaram o CryptoRLPM atribuindo-lhe três portfólios. A primeira continha apenas Bitcoin (BTC) e Storj (STORJ), a segunda mantinha BTC e STORJ e acrescentava Bluzelle (BLZ), e a terceira mantinha as três juntamente com Chainlink (LINK).
Os experimentos foram realizados em um período que foi de outubro de 2020 a setembro de 2022, com três fases distintas (treinamento, validação e teste).
Os pesquisadores mediram o sucesso do CryptoRLPM em relação a uma avaliação de linha de base do desempenho padrão do mercado por meio de três métricas: taxa de retorno acumulada (AAR), taxa de retorno diária (DRR) e índice Sortino (SR).
AAR e DRR são medidas rápidas de quanto um ativo perdeu ou ganhou em um determinado período de tempo, e o SR mede o retorno ajustado ao risco de um ativo.
De acordo com o artigo pré-impresso, o CryptoRLPM obtém melhorias significativas em relação ao desempenho da linha de base do Bitcoin:
“Especificamente, o CryptoRLPM mostra pelo menos um incremento de 83,14% na ARR, pelo menos uma melhoria de 0,5603% na DRR e pelo menos uma melhoria de 2,1767 na SR, em comparação com a linha de base do Bitcoin.”
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