EfficientFrontierमूल्य

(SN53)

Efficient Frontier (SN53) SignalPlus द्वारा विकसित एक विशेष Bittensor Subnet है जो विकेंद्रीकृत मशीन लर्निंग (decentralized machine learning) पर ध्यान केंद्रित करता है। इसकी प्राथमिक उपयोगिता इष्टतम (optimal) crypto ट्रेडिंग रणनीतियों की खोज और सत्यापन करना है। Bittensor के विकेंद्रीकृत AI नेटवर्क का लाभ उठाते हुए, यह subnet 'alpha' की पहचान करने के लिए लाइव मार्केट डेटा को प्रोसेस करता है—ऐसी रणनीतियां जो लगातार बाजार से बेहतर प्रदर्शन करती हैं—जो विकेंद्रीकृत AI और पेशेवर वित्त (professional finance) के बीच की खाई को पाटती हैं।

SignalPlus, Subnet 53 के लिए मुख्य डेवलपर और इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदाता (infrastructure provider) के रूप में कार्य करता है। वे miners के संचालन के लिए आवश्यक पेशेवर ट्रेडिंग टूलकिट प्रदान करते हैं और सत्यापन के लिए एक विश्वसनीय माध्यम के रूप में कार्य करते हैं। उनका इंफ्रास्ट्रक्चर यह सुनिश्चित करता है कि प्रतिभागियों द्वारा प्रस्तुत किए गए ट्रेडिंग रिकॉर्ड प्रामाणिक हैं और वास्तविक दुनिया के निष्पादन (executions) से प्राप्त हुए हैं, जिससे डेटा हेरफेर को रोका जा सकता है और subnet के आउटपुट की अखंडता सुनिश्चित होती है।

यह subnet 'Efficient Frontier' वित्तीय सिद्धांत को लागू करते हुए, जोखिम-भारित रिटर्न (risk-weighted returns) का विश्लेषण करने के लिए विकेंद्रीकृत मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है। यह सिद्धांत जोखिम के एक विशिष्ट स्तर के लिए सर्वोत्तम संभव लाभ खोजने पर केंद्रित है। AI मॉडल इन इष्टतम बिंदुओं की पहचान करने के लिए विशाल डेटासेट को स्कैन करते हैं, जो एक संतुलित जोखिम प्रोफाइल बनाए रखने वाली उच्च-प्रदर्शन रणनीतियों की खोज को स्वचालित करते हैं।

एक Bittensor 'Alpha' टोकन के रूप में, SN53 को LBank जैसे प्रमुख केंद्रीकृत एक्सचेंजों पर ट्रेड किया जा सकता है। यह विकेंद्रीकृत प्लेटफार्मों और Bittensor-विशिष्ट DEXs के माध्यम से भी सुलभ है। इसके अलावा, उपयोगकर्ता नेटवर्क के staking तंत्र के माध्यम से SN53 टोकन प्राप्त कर सकते हैं; Subnet 53 में TAO स्टेक करके, प्रतिभागी Dynamic TAO इकोसिस्टम के हिस्से के रूप में बदले में SN53 प्राप्त करते हैं।

SN53 पर माइनिंग में ट्रेडिंग रणनीतियां सबमिट करना और SignalPlus इंफ्रास्ट्रक्चर के माध्यम से उनके प्रदर्शन को साबित करना शामिल है। Validators को ऐसे नोड्स चलाने होंगे जो miners द्वारा प्रदान किए गए लाभ और हानि (PnL) डेटा को सत्यापित करते हैं। रिवॉर्ड्स को Dynamic TAO मॉडल के माध्यम से उत्सर्जन (emissions) के रूप में वितरित किया जाता है, जहां आवंटन को उनकी रणनीतियों की सटीकता और subnet का समर्थन करने वाले स्टेक की मात्रा के आधार पर miners और validators के बीच विभाजित किया जाता है।

यह प्रोजेक्ट SignalPlus के एक्सचेंज इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ एकीकृत करके डेटा अखंडता (data integrity) को संबोधित करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि सभी प्रदर्शन रिकॉर्ड कमर्शियल निष्पादन वाले वास्तविक खातों से आते हैं। यह नकली या सिम्युलेटेड (simulated) डेटा को प्रस्तुत करने से रोकता है। Validators फिर AI मॉडल के प्रदर्शन की क्रॉस-चेक करने के लिए इन सत्यापन योग्य रिकॉर्ड का उपयोग करते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि नेटवर्क पर उत्पन्न 'alpha' पारदर्शी है और वास्तविक बाजार गतिविधि पर आधारित है।