Reglas importantes
Criterios de evaluación
Técnico: ¿Cuál es la complejidad del problema que se aborda o su enfoque para resolverlo?
Originalidad - ¿El proyecto aborda un problema nuevo o no resuelto, o crea una solución única/creativa a un problema existente?
Practicidad - ¿Qué tan completo/funcional es el proyecto? ¿Está listo para ser utilizado por el público objetivo?
Usabilidad (UI/UX/DX) - ¿Es el proyecto fácil de usar? ¿El equipo ha hecho un buen esfuerzo para eliminar la fricción para el usuario?
Factor WOW: resumen de otros factores que las categorías anteriores pueden haber pasado por alto
Ideas para la pista Galadriel
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Modelado predictivo para la optimización de la cartera:
- Mejorar la optimización de la varianza media de Markowitz incorporando modelos predictivos basados en IA para pronosticar los rendimientos y la volatilidad de los activos. Esto puede conducir a una asignación de cartera más dinámica y adaptable.
- Explore el uso de técnicas avanzadas de inteligencia artificial, como el aprendizaje profundo o el aprendizaje por refuerzo, para identificar patrones y relaciones complejos en datos en cadena para obtener mejores predicciones.
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Gestión de riesgos impulsada por IA:
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Implementar modelos de evaluación de riesgos basados en IA para monitorear y evaluar continuamente el perfil de riesgo de la cartera. Esto puede ayudar a identificar amenazas potenciales y desencadenar estrategias proactivas de mitigación de riesgos.
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Utilice IA para analizar el sentimiento del mercado, artículos de noticias y datos de redes sociales para evaluar riesgos de mercado más amplios y ajustar la cartera en consecuencia.
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Recomendaciones de inversión personalizadas:
- Desarrollar algoritmos de inteligencia artificial que puedan analizar las preferencias de los usuarios individuales, la tolerancia al riesgo y los objetivos financieros para brindar recomendaciones de inversión personalizadas adaptadas a sus necesidades.
- Considere la posibilidad de utilizar el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para interactuar con los usuarios, comprender sus consultas y ofrecer asesoramiento de inversión personalizado.
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Capacitación y gobernanza del modelo de IA descentralizado:
- Explorar el uso de tecnologías descentralizadas para entrenar y gobernar los modelos de IA, garantizando la transparencia y la participación de la comunidad en el proceso de toma de decisiones.
- Considere el uso de un sistema de incentivos basado en tokens para recompensar a los usuarios por contribuir con datos o recursos computacionales al proceso de capacitación del modelo.
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Automatización de contratos inteligentes con IA:
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Implementar activadores y toma de decisiones impulsados por IA dentro de contratos inteligentes para automatizar estrategias de inversión complejas y el reequilibrio de carteras.
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Explore el uso de IA para analizar eventos en cadena y activar acciones de contratos inteligentes en respuesta a condiciones específicas del mercado o criterios definidos por el usuario.
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@Brandyn Hamilton ¿podrías darme tu opinión sobre si así es como usarías Galadriel para el proyecto?
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Esto es en lo que nuestro equipo está trabajando hasta ahora:Nombre: Carteras inteligentes Descripción: Una dApp que gestiona una cartera de criptomonedas, similar a un ETF en el contexto web3, que ofrece: Rendimientos esperados Reducción de riesgos Beneficios de diversificación Github: https://github.com/D9J9V/ETHonline24Idea: indefinido Bloqueadores: queremos integrar Galadriel para el producto de inversión e implementar modelos de evaluación de riesgos basados en IA para monitorear y evaluar continuamente el perfil de riesgo de la cartera.
¿Podemos usar Flask para integrar el modelo ML en la aplicación creada con Scaffold-eth?
URL pública: https://ethglobal.com/showcase/smart-portfolios-0ae32
Véase también: Optimizer Finance DAO | Premios | Tokenomics
Proyectos relacionados: ETH Global NYC