ALAI Network está introduciendo nuevos enfoques para el trading basado en inteligencia artificial y ofrece estrategias innovadoras en el mercado de criptomonedas. La plataforma emplea tecnologías avanzadas para implementar dos estrategias comerciales clave, diseñadas para maximizar los resultados y minimizar los riesgos. Este comunicado de prensa ofrece una mirada en profundidad a las dos estrategias principales utilizadas por ALAI Network. Estrategia 1: "AI Zoo" con una tasa de victorias del 58,8 % En el corazón de la infraestructura comercial de ALAI se encuentra el sistema comúnmente conocido como "AI Zoo". Este conjunto consta de más de 120 modelos de aprendizaje automático independientes, cada uno de los cuales analiza diferentes aspectos del mercado de criptomonedas para proporcionar una descripción general completa de las tendencias y señales del mercado. Durante casi dos años de desarrollo, esta estrategia ha logrado una tasa de éxito del 58,8 % en el mercado de criptomonedas. AI Zoo se distingue del trading algorítmico tradicional al utilizar múltiples modelos, cada uno especializado en analizar distintos tipos de datos, desde la acción del precio hasta la volatilidad. Al combinar los resultados de múltiples algoritmos, el sistema genera una decisión de consenso, lo que minimiza los riesgos de trading. Estrategia 2: Trading de pares múltiples: crecimiento mensual del 40 % Otra estrategia clave de ALAI es la negociación de múltiples pares. Esta estrategia se centra en la negociación simultánea de múltiples pares de activos, generando un rendimiento mensual del 40 % y aún se encuentra en una fase de prueba inicial. La estrategia de pares múltiples aprovecha las fluctuaciones a corto plazo en varios mercados a la vez, identificando puntos de entrada y salida en función de datos en tiempo real. Las operaciones se realizan en un gráfico de operaciones de 4 minutos y utilizan hasta 32 pares de operaciones. La estrategia reduce el riesgo y, al mismo tiempo, aumenta los posibles rendimientos mediante la diversificación de activos. Esta estructura permite a ALAI utilizar eficazmente la volatilidad del mercado, independientemente de las tendencias generales del mercado. **Adaptación en tiempo real y aprendizaje continuo \ Una de las características clave del sistema ALAI es su capacidad de aprender continuamente de los datos en tiempo real. A diferencia de muchos sistemas de negociación algorítmica que dependen en gran medida de datos históricos, ALAI siempre está "en el momento", adaptándose a las condiciones actuales. Esto evita que el sistema se quede estancado en datos o tendencias obsoletas, lo que garantiza la capacidad de respuesta a los cambios repentinos del mercado. ALAI Network no almacena todo su historial de operaciones y se reentrena continuamente con los datos más recientes para evitar depender demasiado de los datos históricos. Este enfoque permite que el sistema siga siendo eficiente en entornos de mercado dinámicos. Un ejemplo de esta adaptabilidad es agosto de 2024, un mes de importante volatilidad y caída del mercado. A pesar de las fluctuaciones, nuestros modelos pudieron generar una ganancia sólida del 10,6%. Cómo sacar provecho de la volatilidad, no de las tendencias Otra característica fundamental del sistema de ALAI es su enfoque en la volatilidad, en lugar de en las tendencias del mercado global. El sistema funciona de manera eficaz al reaccionar a los cambios de precios, independientemente de la dirección del mercado. Esto permite a ALAI seguir siendo rentable en cualquier condición del mercado, ya sea que el mercado esté subiendo, bajando o moviéndose lateralmente. Gestión de riesgos: pérdidas mínimas ALAI pone un gran énfasis en la gestión de riesgos. A pesar de emplear estrategias comerciales agresivas, el sistema mantiene una reducción máxima del 8-9% por par de operaciones. Dado que al menos 10 pares de operaciones están activos simultáneamente, incluso en caso de una reducción, la pérdida total de la cartera se limita a solo el 1%. Además, ALAI opera sin apalancamiento, lo que garantiza la estabilidad del sistema incluso durante períodos de alta volatilidad. Este enfoque conservador frente al riesgo permite que el sistema resista las fluctuaciones del mercado y mantenga un rendimiento constante. El token como punto de entrada al sistema El token $ALAI sirve como clave para acceder al sistema de negociación de ALAI Network. Opera según un modelo deflacionario, lo que lo distingue de muchos otros proyectos que dependen en gran medida de la especulación con el precio del token. El token $ALAI no está vinculado a las fluctuaciones del mercado; su valor principal radica en la utilidad que brinda al brindar acceso a las funciones de la plataforma. El token actúa como punto de entrada al sistema y determina la participación del usuario en el pago de dividendos. Este mecanismo se asemeja al de las instituciones financieras tradicionales, donde los dividendos dependen de la cantidad de activos que posee. Sistema de pagos y principios financieros clásicos El sistema de pago de ALAI se basa en la cantidad de tokens que se poseen, lo que afecta directamente la distribución de dividendos. Este enfoque se basa en los modelos financieros tradicionales, en los que cuanto más activos posee un inversor, mayor es su participación en la distribución de beneficios. También respalda el modelo deflacionario de la plataforma, incentivando a los poseedores de tokens a largo plazo a aumentar sus participaciones. Conclusión ALAI Network implementa estrategias comerciales innovadoras impulsadas por IA, combinando el "zoológico de IA" con operaciones de pares múltiples para lograr resultados estables. Gracias a la adaptación en tiempo real, la gestión de riesgos y un sistema de dividendos transparente, ALAI ofrece una oportunidad única para quienes buscan participar en el mercado moderno de criptomonedas, brindando valor y estabilidad a largo plazo en condiciones volátiles. Este artículo se publica en el marco del programa de HackerNoon. Realice su propia investigación antes de tomar cualquier decisión financiera. de blogs empresariales
