Allora's Forge, AI 가격 예측을 위한 Hyperliquid 로그 반환 주제 출시
제목 연관성·주요 수치·시장 영향·향후 전망을 기준으로 핵심 문장을 선별한 요약 브리핑입니다.
핵심 포인트
- Allora's Forge는 주제 90을 시작하여 AI 모델에 동적 시장 세트를 사용하여 Hyperliquid 영구 선물에 대한 3분 로그 수익률을 예측하도록 요청했습니다.
- 주제 90은 기계 학습 모델이 고정 자산 목록 없이 Hyperliquid 영구 미래에 대한 3분 수익률을 예측하도록 요청합니다.
- Allora의 Forge 플랫폼은 Hyperliquid를 중심으로 구축된 새로운 예측 주제를 열었으며, 여기에는 특이한 반전이 있습니다.
본문
Allora's Forge는 주제 90을 시작하여 AI 모델에 동적 시장 세트를 사용하여 Hyperliquid 영구 선물에 대한 3분 로그 수익률을 예측하도록 요청했습니다. 주제 90은 기계 학습 모델이 고정 자산 목록 없이 Hyperliquid 영구 미래에 대한 3분 수익률을 예측하도록 요청합니다. Allora의 Forge 플랫폼은 Hyperliquid를 중심으로 구축된 새로운 예측 주제를 열었으며, 여기에는 특이한 반전이 있습니다. 고정된 자산 목록이 없습니다. 주제 90으로 지정된 Hyperliquid 로그 반환 주제는 2026년 10월 8일에 시작되었습니다. 이 주제는 AI 및 기계 학습 모델이 매 라운드마다 시장 세트를 재구성하여 Hyperliquid의 영구 선물 시장 전반에 걸쳐 3분 로그 수익률을 예측하도록 요청합니다. 목표 자체는 3분 길이의 10진수 로그 반환입니다.
로그 수익률은 창에서 가격이 얼마나 이동했는지 측정하며 종료 가격을 시작 가격으로 나눈 로그로 표시됩니다. 제로 패딩에 대한 Allora의 대답은 CZAR 손실 함수, 즉 Composite Zero-Agnostic Return의 약자입니다. 이는 실제로 방향성 있는 입장을 취하는 예측에 보상을 주고 아무것도 헤지하지 않는 예측에 불이익을 주기 위해 설계되었습니다. Hyperliquid Log Return 주제는 가격, 변동성 및 상품 예측에 초점을 맞춘 다른 주제와 합류합니다. 모델이 한 번에 최대 100개까지 자체 시장을 선택하도록 함으로써 Forge는 일부 전략을 "예측이 얼마나 좋은지"에서 "전혀 예측할 수 있을 만큼 확신이 있는 곳"으로 전환합니다. CZAR 손실 함수와 7가지 테스트 메인넷 게이트는 AI 예측 프로젝트에서 흔히 발생하는 신뢰성 문제를 해결합니다.
Allora's Forge의 역동적인 시장 접근 방식과 엄격한 정확도 기준은 거래에서 AI 모델 신뢰성과 전략적 예측을 재정의할 수 있습니다. Allora's Forge가 Hyperliquid를 출시한 게시물 AI 가격 예측을 위한 로그 반환 주제가 Crypto Briefing에 처음 등장했습니다.