Meskipun logika strategi (tren mengikuti, arbitrase statistik) sama, perbedaan dalam cara penerapan AI juga dapat menyebabkan korelasi kinerja benar-benar hancur, quantisasi tradisional adalah "kompetisi di jalur yang sama", sementara kuantisasi era AI adalah "pertarungan di dimensi yang berbeda", di bawah perbedaan dimensi, hasilnya tentu sangat berbeda, satu menghasilkan uang, satu merugi, situasi yang berbeda.



Intinya adalah penerapan AI-nya telah membentuk ekosistem siklus tertutup 「Data - Algoritma - Kekuatan Komputasi」:​
Data: Mengintegrasikan lebih dari 120 sumber data alternatif (termasuk satelit, opini publik, data on-chain), 6 kali lipat dari lembaga tradisional;​
Algoritma: Menggunakan mesin penggerak 「LLM + Pembelajaran Penguatan」ganda, bukan model pembelajaran mesin tunggal;​
Kekuatan Komputasi: Membangun klaster GPU sendiri, skala kekuatan komputasi lebih dari 10 kali lipat lembaga menengah.​
Melihat banyak lembaga kecil dan menengah, mereka masih berada di tahap aplikasi fragmentasi 「Pembelian data + Penyewaan kekuatan komputasi + Penyesuaian model」 — jenis 「kesenjangan ekosistem」 ini adalah alasan utama perbedaan kinerja.​

Data kinerja industri kuantitatif tahun 2025 secara langsung membuktikan pengaruh perbedaan penerapan AI:​
Perbedaan penerapan AI dan keramaian strategi
Waktu (pengalaman lebih dari sepuluh tahun vs pemula), bidang utama (penelitian sinyal / pembangunan portofolio / eksekusi perdagangan), dan metode
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
  • Hadiah
  • Komentar
  • Posting ulang
  • Bagikan
Komentar
0/400
Tidak ada komentar
  • Sematkan

Perdagangkan Kripto Di Mana Saja Kapan Saja
qrCode
Pindai untuk mengunduh aplikasi Gate
Komunitas
Bahasa Indonesia
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)