Investigadores de la Universidad de Tsukuba, Japón, crearon un sistema de gestión de carteras de inversión en criptomonedas basado en inteligencia artificial. Utiliza datos on-chain para entrenarse, el primero de este tipo según los científicos.
Bautizado como CryptoRLPM, abreviatura de «Cryptocurrency reinforcement learning portfolio manager», el sistema de IA utiliza una técnica de formación denominada «aprendizaje por refuerzo» para incorporar datos on-chain a su modelo.
El aprendizaje por refuerzo (RL) es un paradigma de optimización en el que un sistema de IA interactúa con su entorno -en este caso, una cartera de criptomonedas- y actualiza su entrenamiento basándose en señales de recompensa.
Rendimiento
CryptoRLPM aplica la retroalimentación del aprendizaje por refuerzo en toda su arquitectura. El sistema está estructurado en cinco unidades primarias que trabajan conjuntamente para procesar información y gestionar carteras estructuradas.
Estos módulos incluyen una Unidad de Alimentación de Datos, una Unidad de Perfeccionamiento de Datos, una Unidad de Agente de Cartera, una Unidad de Negociación en Tiempo Real y una Unidad de Actualización de Agentes.
Los fondos de inversión de criptomonedas tratan de hacer más fácil las inversiones en estos activos. Esto se debe a su capacidad de diversificación. No sólo encontraremos fondos de Bitcoin en el mercado, existen fondos que incorporan otras criptomonedas, otros activos, negocios relacionados, etc.
