预测能力与人类进化

预测是人类进步的关键。自古以来,人类就依靠预测能力来应对环境中的威胁和机遇,如感知捕食者的活动规律、预判猎物出现的时机以及食物的季节性变化等,这些对生存至关重要。

随着时间推移,这种预测能力逐渐延伸到工具使用和规划(如预估农作物种植、肉类宰杀和储存的需求),社交互动中的意图和情绪预判,以及文字、科学、数学等领域的发展。现代工具如统计学、计算机科学、机器学习和人工智能,都是为了进一步增强人类的预测能力。

预测市场作为一种经济工具,充分利用了人类的预测能力来预测经济、政治和文化事件的结果。与传统民意调查不同,预测市场通过经济激励来获取更准确的预测,因为参与者会用实际资金下注。某些预测平台在2024年美国大选市场吸引了近40亿美元的投注,其预测准确度甚至超过了传统民意调查,体现了群体预测的经济价值。

这种演变也体现在现货和永续合约交易中。从中心化交易所的兴起满足全球加密货币需求,到近期一些创新平台提供自我托管和无需身份验证的服务,同时保持中心化交易所般的体验,都反映了这一趋势。

随着人工智能和机器学习预测模型的发展,预测事件、资产价格和波动性的能力正在大幅提升,这将推动人类进入进化的新阶段。

DeFi的演进

DeFi 1.0引入了智能合约和去中心化应用,允许用户随时随地进行转账、交易、质押、借贷和收益挖矿等操作,本质是将加密资产投入链上运作以创造经济价值。

DeFi 2.0在此基础上引入了创新的代币经济学和激励分配机制,旨在协调协议中不同利益相关者之间的利益,并催生了提供替代收益来源的新兴市场。

DeFi 3.0将人工智能引入DeFi领域,被称为DeFAI或AiFi。它将大型语言模型(LLM)和机器学习模型(ML)集成到DeFi产品中,从简单的客户支持到复杂的多智能体系统,从根本上改善了产品性能。

预测系统的发展

神经网络和决策树自2000年代就已出现,被对冲基金用于预测股票和商品价格。早期股票预测的短期准确率达到50%-60%,但受限于过度拟合和数据不足。

随后深度学习和大数据的兴起使模型能够处理更大的数据集,实现更准确的预测和更广泛的应用。

近五年来,Transformer模型和多模态AI整合了更多样化的数据源,如社交媒体情绪、区块链交易、预言机数据、实时新闻和众包预测等。这使一些AI模型在预测事件结果和资产价格方面的准确率达到80%-90%。

随着这些模型不断改进,将预测能力集成到DeFi系统中的需求大幅增加。目前正处于DeFi 3.0的早期阶段,一些市场参与者正在将AI/机器学习系统与Web3应用场景相结合。

DeFi与AI/ML系统的融合

一些去中心化预测模型网络已经实现了与DeFi协议和AI代理团队的广泛集成,赋予其预测能力,主要聚焦于加密货币价格预测。其短期加密货币价格预测准确率据称约为80%。

主要应用包括:

• 基于USDC的AI驱动金库,利用推理技术最大化交易收益
• AI LP金库,利用预测价格数据,更好地将流动性置于价格波动之前,避免无常损失
• 与多个团队合作,为AI代理的交易策略和执行提供支持

某些平台的激励分配机制帮助初创企业抵消开发成本,团队利用这些平台来启动产品研发,将大量开发工作外包给矿工。由于机器学习模型和预测系统是最容易量化的任务之一,这成为许多子网关注的重点领域。

一些值得注意的发展包括:

• 即将推出的DeFi金库,自动将用户存款分配到高可信度的事件/市场中进行投注
• 足球/英式足球方面的预测信号持续改进,某些投注策略带来了显著的投资回报
• 高度通用的波动率预测模型,可用于预测清算概率、永续仓位生存时间、设置LP范围等多种场景

这些系统与传统模型相比,表现提升显著,引起了许多L1/L2生态系统的关注,希望将其集成到DeFi产品中。

未来展望

对更高收益和更低风险的追求将持续推动更多实物资产被引入链上。现有DeFi收益来源将继续优化,变得更易获取。

预测市场有望成为主要信息来源,AI充当市场做市商,经验丰富的参与者进一步激发群体智慧。工具和模型将变得更智能、更精准。

这些系统学习得越多,价值就越大。它们与Web3其他部分的组合性越强,整个趋势就越不可阻挡。

本质上,加密领域的一切都是对未来的押注。因此,能够稍微更清晰地预见未来的基础设施和应用程序,无论是通过群体智慧、更优质的数据还是更精准的模型,都将拥有显著优势。