Vaincre les robots : défense des traders Human

Le 18 mars, quelque 9,5 milliards de dollars ont été échangés sur les bourses décentralisées, ou DEX, sur toutes les chaînes suivies par le site de données DeFi DefiLlama. Le mois de mars a été un mois de transactions intenses, c'est sûr, mais le volume du 18 était à peu près le même que la veille.

Mais si l'on examine les données sous un angle différent, le 18 mars se démarque : il s'agit de la journée de trading la plus importante pour les Crypto bots au cours des six derniers mois, selon données suivies par l'utilisateur @whale_hunteret publié sur la plateforme Dune Analytics.

Selon le tableau de bord de Dune, plus de 700 millions de dollars ont été échangés le 18 mars par des robots portant des noms tels que BonkBot, Maestro et Banana Gun. Ils opèrent sur une multitude de chaînes, d' Ethereum à Solana. Et ce jour-là, ils ont accumulé collectivement 5,5 millions de dollars de frais pour eux-mêmes.

Si vous parcourez le tableau de bord de Dune plus en détail, vous verrez que les robots de trading ont engrangé plus de 220 millions de dollars de frais depuis qu'ils ont été suivis. Ils sont responsables de plus de 33 milliards de dollars de volume à vie sur les DEX. Ils sont les « nouvelles vaches à lait » de la crypto-monnaie, comme ONE. rapport de recherche de Delphi Digitalmets-le.

Quelles sont les chances que vous, un trader de Crypto de détail, puissiez battre les robots à leur jeu ? Les robots sont très doués pour agir sur les informations passées (et rapidement), mais les vrais traders de giga-cerveaux prédisent ce qui va suivre, souvent d'une manière que les algorithmes ne peuvent pas T. En bref, agir lentement peut vous donner l'avantage.

C’est là qu’un nouveau type de plateforme, fondée sur l’expertise Human et une réputation prouvable, prend tout son sens.

Mais nous devons d’abord comprendre les limites de nos amis robots de trading de crypto-monnaies. Comment les humains peuvent-ils espérer vaincre une armée de robots infatigables dans le jeu le plus difficile de tous : battre le marché ? La réponse réside dans la façon dont les robots et les humains raisonnent.

Les robots peuvent-ils vraiment battre le marché ?

Comme l'explique Ali Yahya, ancien chercheur en IA et actuel investisseur en Crypto chez Andreessen Horowitz exposeAujourd’hui, l’IA s’appuie sur un type de raisonnement inductif laborieux pour parvenir à ses conclusions. Cela signifie qu’elle consomme une énorme quantité de données pour établir des liens entre elles. Lorsqu’on lui demande de le faire, elle peut adapter le « patchwork » de connexions qu’elle a créé pour répondre et générer une réponse.

En revanche, les humains peuvent mener une enquête créative : élaborer des hypothèses et mener des expériences pour prouver qu’elles sont fausses, puis prendre les résultats et rédiger une théorie générale. Cette théorie est déductive : elle peut être appliquée à une variété de scénarios et être logiquement correcte.

Cette différence de mode de raisonnement expose l’IA de la manière la plus brutale lorsqu’il s’agit de sujets à longue traîne. Dans ces cas, les données nécessaires aux modèles d’IA pour assembler leurs « courtepointes » de connexions sont rares. Cela signifie que les courtepointes deviennent usées et que les modèles crachent des réponses médiocres lorsqu’on les sollicite. Les modèles d’IA d’aujourd’hui « reflètent (plutôt qu’ils n’expliquent, comme le font les humains) le chaos et la complexité des phénomènes qu’ils observent », écrit Yahya.

Les robots d'intelligence artificielle ne peuvent donc T créer une théorie qui prédit des situations futures, T expliquer un scénario particulier. Ils ne peuvent que reproduire, à partir de millions d'exemples passés, ce qui s'est déjà produit. Ils peuvent agir extrêmement vite, et vous ne pouvez T les battre en vitesse. Mais, souvent, c'est l'approche analytique la plus lente qui l'emporte.

Néanmoins, les robots de trading gagnent en popularité. Une approche radicalement centrée sur l'humain pourrait les contrer. Nous voulons que les traders Human publient leurs prévisions de manière vérifiable sur la chaîne afin que d'autres puissent les vérifier et, s'ils le souhaitent, Réseaux sociaux les prévisions futures de ces traders. La vérifiabilité est essentielle : nous connaissons tous des histoires d'influenceurs douteux qui ont induit leurs abonnés en erreur pour leur profit personnel.

C'est làSanR Les traders peuvent utiliser la plateforme pour indiquer s'ils pensent qu'un jeton particulier va augmenter à un certain prix, ou baisser. Ces prédictions sont enregistrées sous forme de NFT sur la chaîne, ce qui signifie qu'elles ne peuvent T être falsifiées ultérieurement si la prédiction s'avère inexacte. Au fur et à mesure que les traders passent leurs appels, le nombre de prédictions exactes et inexactes s'accumule, révélant la proportion de chacune. D'autres utilisateurs peuvent ensuite examiner ces données pour évaluer les pouvoirs prédictifs de chaque trader, tout en restant sûrs que les données n'ont T été altérées.

Si vous êtes un trader doté de grandes capacités de prédiction, pourquoi voudriez-vous partager cela avec d’autres ? Bien sûr, beaucoup choisiront de ne pas le faire. D’autres, peut-être au début de leur parcours, ou par amour des études de marché, le feront. SanR est une plateforme sans autorisation qui permet à quiconque de publier ses signaux de manière transparente.

De cette façon, nous avons créé un réseau d'humains qui partagent des signaux de marché ONE eux, leur permettant de publier ces signaux sans autorisation, tout en alignant les incitations. Mieux encore, toutes ces prévisions sont sur la chaîne et peuvent être vérifiées à tout moment, et ne peuvent pas être modifiées après coup.

Réputation et responsabilité sur la chaîne : c'est ainsi que les outils alimentés par l'homme donnent aux traders leurs meilleures chances de battre les robots - et le marché.

Remarque : les opinions exprimées dans cette colonne sont celles de l'auteur et ne reflètent pas nécessairement celles de CoinDesk, Inc. ou de ses propriétaires et sociétés affiliées.