Иконка инструмента

Numerai (Crypto)

4.7 (28 голосов)
Numerai (Crypto)

Теги

Количественные финансы Машинное обучение Блокчейн Облачная автоматизация

Интеграции

  • Polygon (L2)
  • Ethereum (L1)
  • AWS (через Numerai Compute)
  • Docker
  • GraphQL API

Детали цены

  • Стимулы привязаны к стейкингу NMR на моделях через Polygon (L2).
  • Затраты включают потенциальные потери капитала в результате «сжигания» при несоответствии эффективности модели пороговым значениям корреляции.

Возможности

  • Numerai Compute (автоматизация в Docker-контейнерах)
  • Оценка по Feature Neutral Correlation (FNC)
  • Интеграция стейкинга на Polygon L2
  • Проприетарная нейтрализация сигналов
  • Многофакторный механизм вознаграждений (CORR/MMC/TC)

Описание

Анализ архитектуры Numerai

Numerai функционирует как зашифрованный конвейер данных, где внешние участники оптимизируют прогностические модели на основе обфусцированных признаков. На техническом уровне платформа эволюционировала от простых вознаграждений за корреляцию к многофакторному механизму оценки, который приоритизирует ортогональность к существующей мета-модели. К 2026 году архитектура активно использует Numerai Compute — фреймворк автоматизации в контейнерах, позволяющий участникам развёртывать модели в виде Docker-узлов на облачной инфраструктуре 📑.

Операционные сценарии

  • Основной турнирный конвейер: Входные данные: Обфусцированные табличные признаки (Parquet/CSV), предоставляемые Numerai. Процесс: Локальное обучение модели с последующим стейкингом NMR в сети Polygon (L2) для минимизации транзакционных издержек. Выходные данные: Еженедельная интеграция в мета-модель с расчётом вознаграждений по метрикам CORR, MMC и TC 📑.
  • Конвейер сигналов: Входные данные: Проприетарные рыночные данные и тикеры от пользователей. Процесс: Сопоставление сырых сигналов с универсумом Numerai и применение внутренней нейтрализации для обеспечения уникальности сигнала. Выходные данные: Вклад в исполнение живых торговых операций фонда с вознаграждениями, привязанными к эффективности сигнала относительно рыночных целей 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Основной механизм: синтез многофакторных вознаграждений

Структура вознаграждений на 2026 год разработана для предотвращения «коллапса мета-модели» путём штрафования избыточных сигналов. Система вычисляет Feature Neutral Correlation (FNC), которая измеряет эффективность модели после нейтрализации её зависимости от известных признаков 🧠. Это гарантирует, что мета-модель поглощает только действительно новый альфа-сигнал.

  • Numerai Compute: Слой инфраструктуры как кода, поддерживающий AWS/Docker для автоматизированных окон отправки, обеспечивающий надёжность в условиях нулевого доверия 📑.
  • Расчёты на L2 (Polygon): Операции стейкинга и выплаты преимущественно проводятся через Polygon для обеспечения минимальных затрат на исполнение, устраняя ограничения масштабируемости Ethereum в основной сети 📑.
  • Слой персистентности: Высокодоступное хранилище для исторических диагностических метрик и целей валидации, управляемое проприетарным слоем персистентности 🌑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам необходимо проверять протоколы Feature Neutralization, чтобы избежать сжигания стейка из-за высокой корреляции с существующей мета-моделью. Критически важно оценивать задержку синхронизации L2 в периоды высокой волатильности. Организациям следует развёртывать Numerai Compute для управления надёжностью отправки в строго определённые еженедельные окна 📑.

История обновлений

Agentic Liquidity Mesh 2026 2025-12

Итоговое обновление года: релиз Agentic Mesh. Полезность NMR расширена для управления ИИ-агентами, торгующими на разных блокчейнах.

Dynamic Eras & XAI Hub 2025-03

Запуск Динамических Эр. Адаптация выплат по стейкингу в реальном времени в зависимости от волатильности. Внедрение XAI для анализа значимости признаков.

Burn-Hardening v2 2024-03

Внедрение улучшенных механизмов защиты от сжигания. Увеличена стоимость ошибки для моделей с низким разнообразием для стабильности портфеля.

True Contribution (TC) v1 2023-05

Замена простой корреляции на True Contribution (TC) как основную метрику вознаграждения. Поощрение сигналов, которые реально улучшают Мета-Модель.

Super-Massive Data (v4.2) 2022-09

Внедрение набора данных 'Rainier'. Расширение пространства признаков до 1000+ измерений с 5 различными целевыми метками для более точного обучения.

Numerai Signals Launch 2020-10

Релиз Signals. Квантовым аналитикам разрешено ставить NMR на собственные проприетарные данные, расширяя интеллект фонда за пределы готовых датасетов.

The Eras Overhaul 2019-04

Переход к структурированию данных по Эрам. Выравнивание обучающих и тестовых выборок с рыночными циклами для улучшения прогнозирования временных рядов.

Numeraire (NMR) Genesis 2017-02

Запуск токена NMR на Ethereum. Внедрен «Стейкинг» как способ наказания плохих моделей (сжигание) и вознаграждения уникальных прогнозов.

Плюсы и минусы инструмента

Плюсы

  • Анализ данных
  • Высокий потенциал дохода
  • Прозрачные данные
  • Конкурентные стимулы
  • Децентрализованный рынок

Минусы

  • Волатильность криптовалют
  • Неопределенность прогнозов
  • Сложность освоения
Chat