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Numerai, novo fundo de cobertura paga cientistas com bitcoin

A moda agora é previsão de futuro, a Numerai, mercado de ações super inteligente, usa pagamentos em bitcoins como forma de incentivo para cientistas.

Um novo fundo de cobertura, conhecido como Numerai, chama-se um “mercado de ações super inteligente”, utilizando cientistas e aprendizagem de máquinas para expandir ainda mais o investimento. De acordo com os fundadores do fundo, alguns cientistas de dados são pagos em bitcoins para construir modelos algorítmicos que reforçam previsões futuras.

Numerai incentiva cientistas de dados com bitcoin   

Quando o boom da internet ocorreu, os algoritmos ficaram amplamente populares, tornando a máquina uma maneira eficiente de prever eventos com base na probabilidade. O Numerai reúne inteligência de mais de 7.000 cientistas de dados, aproveitando a previsão de mercado de ações. Em um editorial recente, o fundador da empresa detalhou que os cientistas são pagos em criptomoedas.

Atualmente, o software apoiado por cientistas de dados tem trabalhado com mais de 29 bilhões em previsões de equidade. O fundador do Numerai, Richard Craib disse que cem cientistas foram pagos por seus serviços em bitcoin. De acordo com a empresa US $ 150.000 USD de bitcoins foram dispersados para os cientistas de dados por seu trabalho. Além disso, os dados dos pesquisadores são reunidos em um ranking de coleta de inteligência para criar um modelo de previsão impulsionada e colaborativa.

“Nenhum cientista de dados no Numerai tem um modelo de aprendizado de máquina que é melhor do que todos os outros modelos combinados”, explica o blogueiro do Numerai. “Então o Numerai não é uma busca pelo” melhor “modelo, mas sim uma plataforma para sintetizar muitos modelos diferentes com muitas características diferentes. Embora os cientistas de dados compitam para se colocar no quadro de líderes, a competição é projetada para coletar modelos. O Numerai não é realmente uma competição, é uma colaboração invisível para construir um modelo”.

Criptomoedas como combustível para maquinas

Acredita-se que os mercados de previsão e as soluções de criptomoedas tenham um efeito significativo no futuro dos mercados. Enquanto o Numerai paga sua equipe em bitcoins para construir modelos de dados de aprendizagem de máquina, existem outras plataformas de previsão alimentadas por criptomoedas. Por exemplo, dois projetos bem conhecidos neste campo são o Bitcoin Hivemind e o mercado de previsão Augur.

Hivemind (ou Truthcoin) é um sistema de oráculo via peer-to-peer e mercado de previsão desenvolvido por Paul Sztorc. O projeto visa permitir que os participantes do mercado de previsão comprem e vendam  ações especulando em eventos selecionados no mundo inteiro. O modelo da Sztorc está atado à rede Bitcoin, e o fundador acredita que os sistemas de previsão serão muito mais eficazes que os mercados tradicionais de hoje. O fundador da Hivemind disse em janeiro: “Os mercados de previsão são ‘a regra dos especialistas’”.

Outro projeto, chamado Augur, é uma plataforma de previsão descentralizada construída na rede Ethereum. O Augur também usa dados coletivos para formular previsões sobre eventos futuros. O projeto usa a teoria dos jogos e os incentivos à criptomoedas para melhorar a inteligência. Teoricamente, à medida que a plataforma se populariza, as previsões relativas a eventos mundiais tornam-se mais precisas. O Augur foi projetado por Joey Krug, Tony Sakich, Jack Peterson e ainda está em fase beta. Seu lançamento é esperado em algum ponto de 2017, e a plataforma nativa do token REP já está sendo negociada.

Coletânea de dados que ajustarão os modelos de aprendizagem mundial

O Numerai, muitos dados analíticos e projetos de mercado de previsão podem ser os modificadores do jogo da economia global. Além disso, a coleta voluntária de dados parece mais favorável do que as entidades que colhem dados sem permissão. De acordo com o fundador do Numerai, a aprendizagem de máquinas e a gestão de carteiras combinadas podem obter taxas de erro menores e retornos mais elevados.

“Estamos construindo o maior conjunto de modelos de aprendizagem de mercado de ações do mundo”, disse Craib.

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