ข้ามไปยังเนื้อหา

บทความ

NeuPortal Quant Lab

งานวิจัยเกี่ยวกับ AI เอเจนต์ แบ็กเทสต์และการตรวจสอบการคาดการณ์ตลาด และสถาปัตยกรรมของแพลตฟอร์ม

คริปโตและตลาด · 25

  1. คริปโตและตลาด

    AI and MEV: What Machine Learning Can and Cannot See in the Mempool

    MEV is one of the few places where machine learning has a defensible job, because the task is simulation and classification rather than price prediction. But private order flow makes every public-data study a lower bound of unknown tightness.

    อ่าน 6 นาที6 หัวข้อ

  2. คริปโตและตลาด

    AI and Stablecoins: What the Peg Actually Tells You

    Most depegs that matter are plumbing wearing the costume of solvency. What machine learning can genuinely do with stablecoin data, why depeg prediction breaks on rare events, and how supply works as a regime descriptor rather than a signal.

    อ่าน 6 นาที6 หัวข้อ

  3. คริปโตและตลาด

    AI and Crypto Derivatives: Reading Funding Rates and Open Interest

    Funding rates and open interest describe how levered a market is and what that position costs to hold. They forecast the size of coming moves, not the direction - and the data is full of traps that quietly wreck studies. What AI can honestly extract.

    อ่าน 6 นาที6 หัวข้อ

  4. คริปโตและตลาด

    AI and On-Chain Analysis: What the Blockchain Really Tells You

    On-chain data is the only complete dataset in markets - no survivorship bias, no vendor filter. It is also built on unvalidated address labels and a handful of independent cycles. What AI can honestly do with a blockchain, and what it cannot.

    อ่าน 7 นาที7 หัวข้อ

  5. คริปโตและตลาด

    AI and Volatility: Forecasting How Much a Market Moves, Not Which Way

    Direction is the AI forecast everyone wants and a liquid market defeats. How far an asset can move is the one machine learning can make - and prove. Why sigma-root-t is wrong in both directions, and what coverage really tests.

    อ่าน 7 นาที7 หัวข้อ

  6. คริปโตและตลาด

    AI and Market Liquidity: Reading the Order Book a Human Can't See

    Retail sees price and volume. Machine learning reads liquidity — depth, order-flow imbalance, market impact, hidden orders — the short-lived information beneath a single price. And its honest limit.

    อ่าน 9 นาที7 หัวข้อ

  7. คริปโตและตลาด

    Sigma Times Root-T Is Wrong in Both Directions: 3,261 Days of BTC and ETH

    Measured over the full Binance history: the root-t band is 20% too wide at one day, converges by thirty, and crosses over for ETH. Plus the overlapping-window correction almost everyone skips.

    อ่าน 7 นาที7 หัวข้อ

  8. คริปโตและตลาด

    AI and the Ethereum Price: What Is Actually Predictable

    Why Ethereum is a different forecasting problem from Bitcoin — staking queues, fee burn, rollup migration, and the beta trap that makes weak ETH models look skilful.

    อ่าน 9 นาที7 หัวข้อ

  9. คริปโตและตลาด

    How AI Forecasts the Bitcoin Price: What Works, What Is Theatre

    What AI can honestly do for Bitcoin price prediction, what is theatre, and why a timestamped, hashed, publicly scored forecast is the only real evidence.

    อ่าน 7 นาที6 หัวข้อ

เราใช้คุกกี้เพื่อให้เทอร์มินัล AI และเกตเวย์การชำระเงินทำงานได้ และเพื่อดำเนินการยืนยันตัวตน การใช้งานเว็บไซต์ต่อถือว่าคุณยอมรับนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา

การเลือก “ยอมรับและดำเนินการต่อ” หมายความว่าคุณอนุญาตคุกกี้โฆษณาของ Google Ads ด้วย ซึ่งใช้วัดผลโฆษณาของเรา คุกกี้เหล่านี้ไม่ถูกใช้ในบัญชีผู้ใช้