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RAS:如何评估分析师预测准确性?「Numerai」提供的区块链解决方案获1100万美元融资_UME

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3月21日,AI对冲基金和预测市场初创公司Numerai在推特宣布,旗下去中心化数据交易市场Erasure已获得一笔1100万美元的ICO融资,Paradigm和Placeholder领投。需要注意的是,Paradigm和Placeholder通过购买NMR,直接注资的是其Erasure协议,而不是母公司。Numerai创始人Craib表示,融资将主要用于为Erasure招聘工程师,Erasure是Numerai去中心化数据市场,市场将允许用户上传股票预测数据到IPFS网络上。公开资料显示,Paradigm由Coinbase联合创始人FredEhrsam、红杉资本前合伙人MattHuang、PanteraCapital前雇员CharlesNoyes共同创立,目前已筹集4亿美元,投资方向主要包括:加密货币,区块链和交易所等领域的早期项目;PlaceholderVentures是专注于投资区块链技术、分布式信息网络的风险投资机构,这家公司由曾任职于USV的JoelJoelMonegro和ChrisBurniske领导。Numerai的历史可以追溯到2015年。最初作为一家对冲基金成立,旨在联动分析师与对冲基金,既为数据分析师提供更好的销售分析的方法,也为对冲基金筛选高质量预测,作出更好的投资。设想一下,你对Apple公司进行了一段时间的研究,你预测到iPhone在中国的销量将超出预期,苹果股价即将飙升。为此,你或许会购买Apple股票。但资本市场纷繁复杂,即使对中国iPhone销售量的预测结果可能完全正确,但仍可能在交易中亏损。因为同时存在的还有许多风险因素,比如美元和人民币的汇率波动、或者美国股市的整体下跌,总之Apple股价也有可能下跌。相比决定不购买Apple股票,且不公开获得的有效信息,将你的预测出售给一个对冲基金或许是一个更不错的选择。对冲基金可以通过交易策略对冲市场风险,货币风险和其他风险,从而从信息中获得全部价值。个人交易也许预期收益小,且波动性和风险大。但是你的预测可能在对冲基金的多元化,低波动性投资组合中能够带来更大的财富效应。但Craib认为当前预测信息交易市场中,存在信息不对称的痛点:卖方的信息被困,因为没有成型的市场,也没有能够评估其预测质量的体系;买方也无法评测预测信息的质量以及卖方身份的可信度。对此,Numerai旨在提供一个去中心化的的数据市场Erasure。该平台的“Erasure”字面意思为“擦除”,来自乔治奥威尔的名言:“过去被抹去了,擦除被遗忘了,谎言成了事实”。在Erasure上,用户可提前发表自己对于股票行情的预测数据,前提是,用户需要为上传的每个预测添加时间戳,类似于存在证明。市场将建立任何人都可以进行验证的跟踪记录,确保每个预测的真实性与不变性。预测数据将存储在IPFS网络中,Craib认为Numerai全球股票的定量模型将每天产生超过10,000个股票预测数据,把所有这些数据添加到以太坊的确十分昂贵,通过将数据上传到IPFS,Erasure将实现以低成本存储每个数据源。Erasure将这些存储文件的地址(称为哈希)发送到以太坊区块链以获取时间戳。通过向Ethereum提交IPFS哈希,整个预测文件将获得时间戳。另外,Numerai生态中发行的NMR代币,其作用在于注。换句话说,预测与购买预测信息都需要代币进行注,如果预测成立,则卖家赢得注的令牌;如果预测被证明是假,卖家也会失去注代币。不过,即使卖家的预测准确率达到了70%以上,对冲基金们也会对每一次的预测准确性持疑,毕竟,包括卖家在内,没有人能真的能100%确定。如果预测失误,买家确实需要某种追索权。对此,Erasure设置了一个叫“griefing”的选项,“1:10”的痛苦系数意味着,买方每损失1美元,即可有权利选择是否销毁卖方的10美元股份。随着预测市场的发展,卖家将调整他们的痛苦因素,以显示质量或恐惧。一些卖家可能会给出1:50的痛苦系数来表达对其预测质量的信心,而其他卖家可能给出1:1的痛苦系数来表示害怕遇到咄咄逼人的买家。Craib表示,Erasure在2018年10月宣布,计划于2019年晚些时候推出。一旦推出,Erasure将允许用户可将其预测出售给公共网络中的任何投资基金。虽然基于Numerai的预测模型现阶段主要集中在传统资产上,但Erasure推出后,将能够预测任何资产。Numerai目前的平台拥有44,000名注册用户。在此之前,Numerai曾筹集了750万美元。根据CoinMarketCap的数据,消息传出后,Nomeraire令牌的价格一度上涨了近19%。参考资料:Numerai’sMasterPlanAnUnstoppablePredictionsMarketplace?—?IntroducingErasure

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