日本筑波大學的研究人員推出了一款革命性的人工智能(AI) 支持的投資組合管理系統。該創新解決方案名為CryptoRLPM（加密貨幣強化學習投資組合管理器），利用鏈上數據並利用稱為強化學習(RL) 的培訓技術來優化投資策略。
強化學習是人工智能領域的一個強大範例，它使智能係統能夠與其環境交互，並根據獎勵信號不斷改進其決策過程。 CryptoRLPM 在其整個架構中應用了這種反饋驅動的方法，採用五個關鍵模塊來處理信息並熟練地管理結構化的加密貨幣投資組合。
第一個模塊是數據饋送單元，使CryptoRLPM 能夠訪問實時鏈上數據，確保獲得最新信息以做出明智的決策。隨後，數據細化單元處理和細化這些原始數據，提高其質量並確保准確的見解。投資組合代理單元利用強化學習根據精細數據做出最佳投資決策，而實時交易單元則在加密貨幣市場上實時執行這些決策。最後，代理更新單元根據交易過程中收到的反饋不斷更新和改進系統的知識和策略。
為了驗證CryptoRLPM 的有效性，研究人員使用三個不同的投資組合進行了一系列實驗。第一個投資組合包含比特幣(BTC) 和Storj (STORJ)，第二個投資組合則引入了Bluzelle (BLZ) 以及BTC 和STORJ。第三個也是最後一個投資組合包括所有三種加密貨幣以及Chainlink (LINK)。這些實驗是在2020 年10 月至2022 年9 月的整個時期內進行的，包括培訓、驗證和回測階段。
為了衡量系統的性能，研究人員使用三個關鍵指標將CryptoRLPM 的結果與標準市場性能的基線評估進行了比較：上漲回報率(AAR)、每日回報率(DRR) 和Sortino 比率(SR)。 AAR 和DRR 提供特定時間段內損益的一目了然的衡量標準，而SR 則衡量資產的風險調整後回報。
研究人員的預印本研究論文揭示了與基準比特幣投資組合相比，CryptoRLPM 的性能有了顯著改進。該系統的AAR 顯著提高了83.14%，DRR 顯著提高了0.5603%，SR 顯著提高了2.1767。這些結果證明了CryptoRLPM 強化學習方法的力量及其優化加密貨幣投資的能力。
資料來源：黃田中
CryptoRLPM的出現預示著加密貨幣投資組合管理的新時代，先進的人工智能技術與區塊鏈技術相結合可以徹底改變投資策略。人工智能和區塊鏈的集成釋放了無數的機會，在加密貨幣投資領域提供了更高的效率、透明度和安全性。
通過利用人工智能的力量，投資者可以利用先進的算法和機器學習模型來做出數據驅動的決策。 CryptoRLPM 等人工智能驅動的系統可以分析大量實時數據、識別模式並適應市場動態以優化投資結果。這些系統有可能超越傳統的投資策略，因為它們的運作沒有偏見、情緒或認知限制。
此外，區塊鏈技術的整合確保了整個投資過程的透明度和安全性。區塊鏈的不可變性和去中心化特性可以實現交易的實時驗證，消除中介機構，並降低欺詐活動的風險。投資者可以對自己投資的完整性更有信心，因為他們知道區塊鏈提供了可審計和防篡改的交易記錄。
展望未來，人工智能和區塊鏈的結合擁有巨大的潛力，可以改變加密貨幣投資組合管理以外的各個領域。供應鏈管理、醫療保健、金融和治理等行業可以從這些技術的協同能力中受益。人工智能可以增強決策過程、優化資源配置並推動創新，而區塊鏈可以確保數據管理和交易的信任、安全和透明度。
隨著人工智能和區塊鏈領域的不斷發展，研究人員、行業領導者和政策制定者合作並探索這些技術的道德、法律和社會影響至關重要。保護隱私、解決算法偏差和促進負責任的人工智能開發是重要的考慮因素。
CryptoRLPM 的推出代表了加密貨幣投資領域的一個重要里程碑。這一突破性的人工智能驅動系統利用強化學習和鏈上數據來優化投資組合管理，與傳統投資策略相比有了重大改進。此外，人工智能和區塊鏈的融合對於改變不同行業具有巨大潛力，為更高效、透明和安全的未來鋪平道路。
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