Suche
Investavimo ateitis: kaip kvantai užkariauja kriptovaliutų grąžą!
Kriptovaliutų pramonė klesti: daugiau nei 70% profesionalių investuotojų investuoja į skaitmeninį turtą. Kvantai naudoja algoritmus ir duomenų modelius, kad nustatytų galimybes kriptovaliutų ir DeFi rinkose.
Investavimo ateitis: kaip kvantai užkariauja kriptovaliutų grąžą!
Kriptovaliutų pramonė išgyvena nepaprastą transformaciją, kuri vis labiau sulaukia profesionalių investuotojų susidomėjimo. Garsiai Dienos Hodl Daugiau nei 70 % finansų profesionalų, dalyvavusių EY 2025 institucinio investuotojo skaitmeninio turto tyrime, yra pasirengę investuoti į skaitmeninį turtą. Šią raidą daugiausia lemia rinkos nepastovumas ir didelės grąžos perspektyva.
Finansų specialistai, dar vadinami „kvantais“, šiame kraštovaizdyje užėmė esminę vietą. Jie naudoja pritaikytus algoritmus ir duomenų modelius alfa paieškai sudėtingame kriptovaliutų pasaulyje. Šie kiekybiniai modeliai nėra nauji, bet yra pagrįsti patikrintomis statistinėmis priemonėmis, kurios taip pat naudojamos tradicinėse rinkose. Kriptovaliutų nepastovumas suteikia didžiulę duomenų bazę, kurią kvantai gali naudoti norėdami nustatyti ateities tendencijas ir pasinaudoti galimybėmis.
Kripto ir DeFi dėmesio centre
Visų pirma decentralizuoto finansavimo (DeFi) pramonė rodo didelį diversifikacijos ir alfa galimybių potencialą. Nepaisant vykstančio pereinamojo laikotarpio, institucinis susidomėjimas šia sritimi ir toliau auga. The 2025 m. grandinės analizės pasaulinis kriptovaliutų priėmimo indeksas dokumentuoja reikšmingą DeFi sektoriaus institucinių ir įmonių aktyvumo padidėjimą.
Kvantai dažnai siekia pirmaujančio pranašumo, kurdami naujoviškas investavimo strategijas, pagrįstas alfa orientuotais modeliais. Šie modeliai pagerina prekybos sprendimų nuoseklumą ir leidžia sistemingai investuoti į kriptovaliutą. Šiame kontekste galima pastebėti stiprią koreliaciją tarp kriptovaliutų ir tradicinių rinkų, palankias tradicinių faktorių modelių taikymui suskaitmenintam turtui.
Mašininis mokymasis ir rinkos prognozavimas
Mašininis mokymasis parodė didelį pažadą nustatant sudėtingus kriptovaliutų duomenų modelius. Instituciniai investuotojai, kurie dažnai turi mažesnę paklaidą, vis dažniau pasikliauja alfa strategijomis, kad gautų naudos iš rinkos nepastovumo. Dėl šio nepastovumo sukurtos arbitražo galimybės, įskaitant erdvinį, trikampį ir kryžminį arbitražą, suteikia papildomų galimybių išmintingiems investuotojams.
Be to, svarbu investuoti į veiksnius, kai naudojami kvantiniai filtrai, kad atrinktų turtą pagal tokius kriterijus kaip impulsas, nepastovumas ir likvidumas. Nuotaikų analizė naudojama ne tik norint suprasti rinkos nuotaikas, bet ir pasirodė esanti labai svarbi prognozuojant kainų pokyčius. Elgesio finansavimo modeliai taip pat svarbūs nustatant investuotojų bendruomenių modelius ir geriau suprasti neracionalų rinkos elgesį.
Institucinių investuotojų vaidmuo auga kriptovaliutų rinkose. Tendencija yra analitinio požiūrio, pagal kurį pirmenybė teikiama duomenims, o ne emocijoms ir triukšmui, siekiant geriau naršyti dinamiškoje kriptovaliutų rinkoje.