Toată lumea spune că "ansamblul bate modelele individuale", dar @AlloraNetwork merge mai departe: prognozează ce modele vor câștiga acum și cântărește mixul din mers. Aceasta este prognoza conștientă de context de margine care transformă o mulțime zgomotoasă într-un semnal concentrat. ---/ ❯ Lucrătorii nu postează doar predicții; De asemenea, prognozează acuratețea altor lucrători în condițiile actuale, aceste prognoze de pierderi sunt intrări de primă clasă care fac rețeaua conștientă de context ❯ Apoi vine sinteza inferenței: rețeaua cântărește contribuțiile după eroarea așteptată și poate compune literalmente o meta-predicție precum 80% dintr-un model + 20% din altul, înainte de a se combina cu performanța istorică pentru a forma rezultatul la nivel de subiect ---/ De ce contează acest lucru: piețele schimbă regimul. Modelul care a zdrobit săptămâna trecută poate rămâne în urmă astăzi. Meteorologii Allora reduc calculele atunci când pierderile lor așteptate cresc și le măresc pe cele potrivite noului regim, astfel încât agregatul să rămână ascuțit în loc să se bazeze pe câștigătorii învechiți ---/ Concluzii rapide: ❯ Mai mult decât "un oracol", este o piață de modele cu stimulente pentru a prezice atât rezultatele, cât și performanța colegilor ❯ Rezultatul este un flux care se auto-îmbunătățește, care ar trebui să-și păstreze avantajul mai mult timp în timpul schimbărilor de volatilitate. ---/ Unghi de dezvoltare: porniți un prognozator ușor care învață modelele de eroare de la egal la egal pentru un singur subiect și canalizați acele prognoze de pierdere în lucrătorul dvs. Urmăresc modul în care această sinteză se menține sub stimulente de rețea principală și un randament mai mare. Dacă testați prognozatori pe subiecte Alko, arătați-mi configurația dvs., o voi împărtăși pe a mea și putem compara.