このスレッドでは、@Ocean Protocol の主力製品の 1 つである Ocean Predictoor について説明します。

ゲームを「最大限の精度」の方向に変える非常に重要な変更がいくつか行われており、それは素晴らしいことです。

詳しく見てみましょう:

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まず、Ocean Predictor とは何かを思い出してみましょう。

これは、Ocean Protocol によって開発された AI 搭載の予測アプリケーションです。オンチェーンで動作し、さまざまなユースケース向けの正確な予測フィードの作成に重点を置いています。現在は、暗号資産の価格変動の予測に重点を置いています。

予測者は特別なボットの助けを借りて価格変動を予測し、トレーダーはその予測を購入して取引に使用します。ポイントは、予測者が自分の予測に責任を持ち、予測が間違っていれば損失を被り、正しければ利益を得るという点です。

アプリの詳細については、docs.predictoor.ai をご覧ください。

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アプリのリリース後しばらくして、多くの予測者が「50/50」戦術を使い始めたことが明らかになりました。これは、ボットが資産の半分を価格の上昇に、残りの半分を価格の下落に賭けるというものです。これは非常に収益性が高く、比較的安全だったため人気がありました。利益を最大化するために、人々は単に賭け金を最大限まで増やし、月間取引量は 10 億ドルに達し始めました。控えめに言っても、これはこのアプリの導入で達成しようとしていたことではありません。Ocean Predictoor は、予測の精度を高めるために、特定の予測の精度に報酬を与えることを目的としています。

解決する必要のある問題が発生しました。

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問題は…

モデルベースのボットは収益を上げるのが難しいことが分かっています。その理由は、上昇と下降の一方だけでなく両方を同時に予測する方が収益を上げやすいからです。

50/50 ボットは各予測の両側に賭け、常に良い結果と悪い結果の両方を拾い上げ、収益性に貢献しました。対照的に、モデルのボットは、上または下のいずれか一方にのみ賭けました。予測が間違っていた場合、賭けは完全にカットされ、高いボラティリティにつながり、収益性が低下しました。50/50 ボットと競争するには、モデルの精度を向上させる必要があることが明らかになり、この方向で研究を継続しました。

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この問題を解決するために、双方向予測ボットが作成され、より精度の高いモデルが開発されました。

両面予測ボットは、次の原則に基づいて動作します。資産の成長予測が 60% で、賭け量が 1000 Ocean の場合、一時的に上昇側に 600 Ocean、下降側に 400 Ocean を賭けます。

ボットは常に勝ち負けの両方の立場にあることに注意することが重要です。これにより、ボットのばらつきが減り、収益性が高まります。

モデルの精度の向上

弊社独自の内部モデルの精度が向上しました。精度が 52% のモデルでは、両面ボットは 50/50 ボットと競合できましたが、片面ボットは競合できませんでした。精度が 56% のモデルでは、片面ボットでも競合できましたが、両面ボットは役に立ちませんでした。

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その後、プレイヤーは更新された双方向ボットを使い始め、その精度は 50% を大きく上回りました。

50%/50% 戦略は、各予測者の精度が 50% である環境でのみ機能します。50%/50% 戦略を使用すると、予測者は間違った予測と同じ頻度で正しく予測することになります。正しい予測はそれぞれ、間違った予測による損失を補うとともに、賭け金の額に応じて報酬の一部を獲得します。

予測の精度が上がるにつれて、50%/50% 環境が崩れ、この戦略は利益を生まなくなっています。この環境に 50% を超える精度を持つプレイヤーが現れると、50/50 戦略によって発生した損失の一部を彼らが奪うため、この戦略を使用する人々の利益は損失を完全にカバーできなくなります。

両面ボットの詳細については、blog.oceanprotocol.com/predictoor-introducing-two-sided-prediction-bots-66bbbb53be1b をご覧ください。

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そのため、50/50 戦略は完全に無効になるか、賭け金が最小限に抑えられ、全体的な賭け金の減少にもつながります。

Predictoor は正確な予測に報酬を与え、まさに計画どおりです。問題は解決しました。

予想者は、収入を最大化するために賭け金を減らしています。これらの変化に適応し、より賢い戦略を使うことが、ゲームの重要な部分です。

変更の詳細については、blog.oceanprotocol.com/predictoor-dynamics-have-shifted-towards-accuracy-b4a537b930d2 をご覧ください。

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