Numeraire（NMR）：基于区块链技术的基金投资机器学习

原标题：Numeraire（NMR）：基于区块链技术的基金投资机器学习

Numeraire是什么

Numeraire（NMR）是Numerai的代币，Numerai 是一家由定量交易员 Richard Craib 建立的人工智能程式化投资基金。该公司通过建模用户与数据双匿名的方式，把加密数据开放给用户，让用户贡献模型，搭建人工智能模型，从而进行投资。Numerai 利用这些匿名用户提供的模型进行投资，然后根据模型的成功率给模型贡献者提供报酬。这些模型都采用机器学习的方式，允许算法随着时间的推移整合并适应新的信息。Numerai 还开发了自己的数字货币 Numeraire，数据科学家可以在提交结果的时候用 Numeraire 下注，最终根据实盘结果决定 Numeraire 筹码的增减。

Numeraire的使用

Numerai上的每个用户都有机会将NMR的token放在他们的预测上，以表达他们对模型的信心。 如果他们的预测是好的，他们会赚钱，他们的NMR会返回。 如果他们的预测很差，他们的NMR将被销毁。

对用户来说，最重要的使用指标是NMR的最大收获者是否也是最大的持有者，即鲸鱼是用户。 这正是Numerai正在发生的事情。

如果你进入Numerai的排行榜，并根据NMR的职业收入排序，你可以看到，排名前15的NMR收获人员中，有7人当前持有NMR。 因此，拥有最大NMR数量的参与者中有将近一半的人每周都会增持。 我不知道会有哪个单一的加密货币项目，其中token被其最大的持有者如此广泛而频繁地使用。

Numeraire效应

Numerai之所以要求数据科学家将NMR押注在他们的模型上，是因为只有好的模型才会获益并增持。 这也正在发生。

当Numerai用户提交预测时，他们还会对测试集提交预测。 用户在这个测试集上没有得到他们的性能反馈，他们甚至不知道我们的数据代表什么; 这确保了这个测试集的测试结果是严格的。

Numerai基于测试集的反向测试分析了未持有模型与已持有模型的夏普比率。 这是表现：

未持有的模型的夏普比率：1.66

持有NMR的模型的夏普比率：2.09

Numerai的后验有很多参数，例如如何将模型组合在一起，如何优化投资组合，以及如何估算交易成本。 通过上述夏普比率，假设对模型的权重相等，不承担交易成本，也不做任何优化。

夏普中的这种差异意味着持有者的模型可以获得更多的回报，同时回测中的波动率更低。 例如，对于相同的10％波动率，持有者的模型将获得20.9％，而未持有者模型只能获得16.6％ - 对于对冲基金来说是一个很大的差异。

NMR是一个实用token的巨大成功案例。 它被广泛持有并被持有人使用。 NMR达到了Numerai一年前发表的白皮书的确切预期结果。 它设计精确的行为并提高Numerai模型的性能。

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