В останньому дослідницькому звіті Amberdata йдеться про те, що моделі волатильності перетворюють активність стейблкоїнів на прогнозні сигнали щодо ризику Ethereum у режимі реального часу. Використовуючи XGBoost + SHAP, ми дізнаємося, як тенденції погашення USDC, USDT і DAI надійно прогнозують волатильність на наступний день, привносячи можливість інтерпретації в машинне навчання в DeFi. 🔍 Від кореляції до прогнозу → ознайомтеся з повною методологією та висновками:
Показати оригінал
2,85 тис.
2
Вміст на цій сторінці надається третіми сторонами. Якщо не вказано інше, OKX не є автором цитованих статей і не претендує на авторські права на матеріали. Вміст надається виключно з інформаційною метою і не відображає поглядів OKX. Він не є схваленням жодних дій і не має розглядатися як інвестиційна порада або заохочення купувати чи продавати цифрові активи. Короткий виклад вмісту чи інша інформація, створена генеративним ШІ, можуть бути неточними або суперечливими. Прочитайте статтю за посиланням, щоб дізнатися більше. OKX не несе відповідальності за вміст, розміщений на сторонніх сайтах. Утримування цифрових активів, зокрема стейблкоїнів і NFT, пов’язане з високим ризиком, а вартість таких активів може сильно коливатися. Перш ніж торгувати цифровими активами або утримувати їх, ретельно оцініть свій фінансовий стан.