Numeraire är ett banbrytande projekt som kombinerar dataanalys, AI och blockchain för att skapa vad som beskrivs som världens första AI-drivna och crowdsourcade hedgefond. Det grundades i oktober 2015 av Richard Craib, en sydafrikansk teknolog, och representerar ett helt nytt sätt att närma sig finansmarknaderna.
I stället för att förlita sig på traditionella analytiker, låter Numerai tusentals data scientists världen över tävla om att bygga de mest träffsäkra maskininlärningsmodellerna för börsprognoser – modeller som sedan styr hedgefondens faktiska investeringsbeslut.
TL;DR
AI-styrd hedgefond:
Numeraire (NMR) är en Ethereum-baserad token som används i Numerai – en hedgefond baserad i San Francisco som fattar beslut med hjälp av AI, utan mänskliga känslor.
Data science-tävling:
Numerai anordnar världens tuffaste datatävling, där deltagare belönas med NMR-tokens för modeller som förbättrar fondens resultat. Mer än 200 000 USD delas ut varje månad.
Crowdsourcade prognoser:
Deltagare använder Numerais krypterade data för att skapa maskininlärningsmodeller och skicka in sina prognoser, som sedan utvärderas och belönas.
Staking-mekanism:
För att delta måste användare hålla och satsa NMR-tokens – både för att visa förtroende för sina modeller och för att få tillgång till olika funktioner i ekosystemet.
Hur fungerar Numeraire?
Numerai använder ett unikt system där hedgefondens strategi formas av en global datatävling. Så här går det till:
- Numerai släpper anonymiserad, krypterad finansiell data varje vecka.
- Data scientists laddar ner datan och bygger modeller som förutspår hur aktier kommer prestera.
- Prognoserna skickas in och utvärderas utifrån hur väl de stämmer med marknadsutfallet.
För att delta på riktigt måste deltagare satsa (stakea) NMR-tokens på sina inskickade modeller. Går det bra? Då får de mer NMR. Går det dåligt? Då förloras en del av insatsen. Den här mekanismen uppmuntrar till kvalitet framför kvantitet – du måste tro på dina egna modeller.
Till skillnad från många andra projekt använder Numerai inte en enskild vinnande modell. Istället kombineras de mest framgångsrika bidragen till en större “meta-modell” som fonden baserar sina investeringar på. Det gör systemet mer motståndskraftigt än om man bara litade på en enda förutsägelse.
Vem skapade Numeraire?
Richard Craib grundade Numerai 2015. Han studerade matematik och ekonomi vid University of Cape Town och senare på University of California, Berkeley. Innan Numerai arbetade han inom globala aktiemarknader, bland annat på Prudential (M&G).
Craib ville bygga en ny typ av hedgefond – en som drivs av kollektiv intelligens, transparenta incitament och teknik, snarare än traditionella analytiker. Numerai har sedan dess vuxit till att attrahera några av världens skarpaste data scientists.
Vad är NMR?
NMR är den inbyggda tokenen i Numerai-ekosystemet och används för flera viktiga funktioner:
- Tävlingar: Deltagare måste satsa NMR för att delta i tävlingarna och tjäna belöningar.
- Styrning: Tokeninnehavare kan delta i beslut kring plattformens framtid och förändringar.
- Incitament: Den staking-baserade modellen säkerställer att deltagarna bidrar med seriösa modeller.
- Belöningar: Numerai delar ut över 200 000 USD i NMR varje månad till framgångsrika modeller.
Tokenen är en ERC-20-token och fungerar smidigt inom hela Ethereum- och DeFi-ekosystemet.
Hur kan jag köpa och sälja NMR?
Du kan enkelt köpa, sälja och hantera NMR direkt i Tap-appen, tillsammans med dina övriga kryptotillgångar. Appen erbjuder ett enkelt gränssnitt och säker förvaring, vilket gör det lätt att komma igång.
Värt att nämna är att NMR:s utveckling är nära kopplad till Numerais hedgefonds framgång och tillväxten av dess globala nätverk av data scientists.
This article is for general information purposes only and is not intended to constitute legal, financial or other professional advice or a recommendation of any kind whatsoever and should not be relied upon or treated as a substitute for specific advice relevant to particular circumstances. We make no warranties, representations or undertakings about any of the content of this article (including, without limitation, as to the quality, accuracy, completeness or fitness for any particular purpose of such content), or any content of any other material referred to or accessed by hyperlinks through this article. We make no representations, warranties or guarantees, whether express or implied, that the content on our site is accurate, complete or up-to-date.
