Trend-Themen
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
2025.08.06 Produktupdate - geschlossene Beta
// HANDELN
+ autonomer Handel live mit Oblivia (Preisprognose) und Vega (Quant-Händler) Agenten, unter Verwendung von Signalbewertung und risikoadjustierten Strategien
// AGENTENSCHWARM
+ kontextbewusste Vorschläge im Chat
+ Einzelgespräche mit Agenten für domänenspezifische Unterstützung
+ schneller Kauf/Verkauf mit Voreinstellungen
+ verbesserte Agentenverständnis, schnellere Verarbeitung durch ResolveNode-Logik und strukturierte Ausgaben.
+ WebSocket-Migration: vollständiger Wechsel zu bidirektionalen WebSockets. beseitigt Verbindungsabbrüche & ermöglicht Live-Kontrolle (Pause, Abbrechen, Multiplexing).
// KERNINFRASTRUKTUR
+ "explore" v1: neue und trendende Paare entdecken
+ Echtzeit-Preisdaten über @PythNetwork
+ Zustand und gRPC für effiziente, latenzarme Kommunikation.
+ gRPC: Überwachung der Liquiditätsbilanzen von sol-token-Paaren über 50 AMMs, um Pool-Info-Updates zu liefern – von Position bis Belohnungen.
+ gRPC: Hochfrequenz-Swap-Streams für alle Token-Mints, komplett mit Änderungen des Händlerkontostands und Kontoinformationen.
+ gRPC: Echtzeitinformationen für Agenten über Änderungen des Kontostands mit Token-Event-Livestreams aus mehreren Routen.
// PROGNOSE
+ neue Leistungsstatistiken: PnL, Genauigkeit und tägliche Prognoseauswirkungen verfolgen.
+ Mindestgenauigkeitsschwelle: Wenn ein Modell nicht 88%+ Genauigkeit erreicht, wird keine Prognose erstellt.
+ Wal-Schutz: Wenn der Preis innerhalb von Minuten nach dem Training um >3,5% fällt, werden vorhergesagte UP-Token verworfen.
+ Auto-Tuning-System: wöchentliches Skript passt jetzt die Modellparameter für optimale Genauigkeit an und beschleunigt die Iterationszyklen.
+ Nächste Schritte: Live-Hyperparameter-Trigger: Wenn das Modell unter 70% fällt, wird es sofort selbst angepasst. + wir vereinheitlichen unser LSTM-basiertes Modell zur Preisprognose mit einer quantitativen
+ Handelsstrategie, um einen vollständig autonomen und selbständigen, KI-gesteuerten Hedgefonds zu erreichen.
+ einige Prognosestatistiken: (1) Gesamtgenauigkeit: 87,71%. (2): Preissteigerungen (1): 96,49%. (3): durchschnittliche tägliche Rendite pro Token für Preissteigerungsprognosen beträgt 12,49%.
+ Prognosen werden monatlich von @SaharaLabsAI überprüft.
+ Aufbau eines SOL/USD Log-Rendite-Modells zusammen mit @AlloraNetwork mit frühen Ergebnissen: 71% Richtungsgenauigkeit, 50% Verbesserung in WRMSE und WZPTAE....

Top
Ranking
Favoriten