Brennelhove AI は、市場データに予測モデリングをリアルタイムで適用し、独立したレビューのためにログに記録され、公開される割り当ての推奨事項を生成します。遡及編集はありません。選択的開示はありません。
各推奨事項は 4 つの個別の段階を経ます。プロセスは固定されています。入力データのみが変更されます。
このモデルは、複数の独立したフィードからのオーダーブック深度、ボラティリティサーフェス、オンチェーンフローデータを消費し、使用前に矛盾がないかクロスチェックされます。
候補ポジションは、過去のパターン ライブラリと現在のボラティリティ レジームに対してスコア付けされ、それぞれの確率で重み付けされた期待リターンが生成されます。
ポジションのサイジングは、事前に設定されたドローダウンとエクスポージャーの制限によって制限されます。モデルの信頼性に関係なく、推奨はこれらのしきい値を超えることはできません。
承認された決定は同じレポートサイクル内で実行され、タイムスタンプが付けられ、変更できずに公開ログに書き込まれます。
以下の図は、現在のレポート期間と各ログ サイクルの更新を反映しています。歴史上の期間は引き続き完全にアクセスできます。
検証バッジは、ログ内の各エントリが投稿後 24 時間以内に取引所側の実行記録と相互参照されたことを確認します。このチェックがなければエントリーは公開されません。
ログが検証されました緩和は構造的なものであり、勧告的なものではありません。次のパラメータは、例外なくすべての推奨事項に適用されます。
単一の資産ポジションは、モデルの信頼スコアとは独立して設定された総割り当て資本の固定パーセンテージを超えることはできません。
ローリングウィンドウ内の累積ドローダウンが設定されたしきい値を超えた場合、手動レビューが行われるまで新しいポジションが一時停止されます。
潜在的なシグナル強度とは関係なく、実現ボラティリティが上昇すると、ポジションサイズは自動的に縮小されます。
選択的に掲載することはありません。事後の数値修正は行いません。 Brennelhove AI の評価に使用されるすべての入力、決定、結果は、一般に公開されている同じ記録から抽出されます。
ガバナンスの詳細: ロギング インフラストラクチャはモデリング チームから独立して維持され、書き込みアクセスは自動化されたパイプラインに制限されます。ログへの手動介入には記録されたオーバーライドが必要であり、それ自体がイベントとして記録されます。
トレーニング データは、過去の注文帳データ、ボラティリティ シリーズ、および複数の市場サイクルにわたるオンチェーン トランザクション データで構成されます。将来の見通しに関するデータや非公開データは使用されません。
基礎となるモデルは、四半期ごとの固定スケジュールで再トレーニングされます。各再トレーニング イベントは日付が付けられて記録され、比較のために以前のモデル バージョンが保持されます。
いいえ。エントリは追加のみです。誤ったエントリの修正は、元の記録に対する変更ではなく、新しい日付のエントリとして記録されます。
ドローダウンサーキットブレーカーとボラティリティ調整されたサイジングが自動的に適用されます。条件が定義されたしきい値を超える場合、手動レビューが完了するまで、新しいポジションのエントリーは一時停止されます。
いいえ。価格と流動性のデータは複数の取引所にわたって集約され、単一の取引所のデータ品質や稼働時間への依存を軽減します。