Numeraire

Numeraire é uma plataforma criada pela Numerai para melhorar a qualidade e a confiabilidade dos modelos preditivos em competições de ciência de dados financeiros. Ela aborda o problema do overfitting—onde os modelos apresentam um bom desempenho em dados históricos (de treinamento) mas falham em dados não vistos (do mundo real)—introduzindo um mecanismo de staking atrelado à confiança no modelo.

Os participantes do torneio de machine learning da Numerai constroem modelos preditivos usando os dados fornecidos e enviam suas previsões sem acessar os conjuntos de dados brutos. Para sinalizar confiança em seus modelos, os cientistas de dados fazem staking de tokens, e sua compensação é baseada em quão bem seus modelos se saem em dados não vistos. Isso cria um incentivo para os participantes se concentrarem em construir modelos que generalizem, em vez de otimizar para o conjunto de dados histórico.

A plataforma também introduz um mecanismo inovador que alinha incentivos econômicos com o desempenho, ajudando a destacar modelos que têm mais probabilidade de ter sucesso em condições reais de mercado. O objetivo final é aprimorar as estratégias de investimento do fundo hedge da Numerai, integrando inteligência coletada em massa enquanto reduz a suscetibilidade ao overfitting de dados.

NMR é um token ERC-20 baseado em Ethereum usado como um mecanismo de staking dentro do ecossistema da Numerai. Suas funções principais são:

• Staking em previsões: Cientistas de dados submetem previsões e fazem staking de tokens NMR para expressar sua confiança no desempenho de seu modelo.

• Incentivo ao desempenho: Participantes com modelos precisos em dados não vistos são recompensados em moeda fiduciária e suas participações em NMR são devolvidas.

• Penalização pelo desempenho insatisfatório: Se as previsões não se saírem bem, o NMR apostado pode ser destruído (queimado), introduzindo um custo econômico para o overfitting ou modelagem deficiente.

O token não é usado para pagar taxas ou acessar a plataforma. Em vez disso, ele serve como um mecanismo para revelar a confiança dos usuários em seus modelos e alinhar os incentivos entre os participantes. O processo de staking é regido por um sistema de leilão holandês que ajusta as recompensas com base no desempenho e na confiança relativa.