Benjamin Ogden, Gründer und CEO von DataGenn AI – Interview-Serie

Benjamin Ogden ist der Gründer und CEO von DataGenn AI, das autonome Investoren- und Handelsagenten entwickelt, die sorgfältig auf die Generierung von rentablen Handelsvorhersagen und die Ausführung von Markthandeln abgestimmt sind. Durch die Verwendung von Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) verbessert sich die Handelsvorhersagegenauigkeit der Agenten kontinuierlich. Derzeit ist DataGenn AI dabei, Mittel für sein weiteres Wachstum und seine Innovationen im Finanzdienstleistungssektor aufzubringen.

Benjamin hat einen Bachelor-Abschluss in Finanzen von der University of Central Florida. Er hat persönlich Milliarden in Aktien und Kryptowährungen gehandelt und die Marktdynamik mit Tausenden von Stunden in Echtzeit-Preisaktionsverfolgung gemeistert. Als erfahrener Internet-Technologie-Entwickler seit 2001 ist Benjamin auch ein SEO-Experte, der über 20 Millionen Dollar an Gewinnen durch Reverse-Engineering von Google-Suchalgorithmus-Updates verdient hat.

Sie sind ein Serien-Unternehmer, können Sie uns einige Highlights aus Ihrer Karriere erzählen?

Es gibt viele Highlights, da ich seit meinem 6. oder 7. Lebensjahr als Unternehmer tätig bin. Ich liebe es, zu lernen. Der Weg und der Prozess des Lernens treiben meinen Durst nach zusätzlichem Wissen und Weisheit an. Die Entwicklung einer sozialen Blogging-Community und die Leitung eines Unternehmens als CEO von thoughts.com von 2007-2012 war eine großartige Lernerfahrung und Karriere-Transformer für mich. Ebenso war der Handel mit Aktienmärkten nach dieser Zeit eine weitere wichtige Lernerfahrung, die mich letztendlich auf den Weg zu GenAI-Handelsagenten bei DataGenn AI führte. Schließlich war der Übergang von iGaming-SEO zu Feinabstimmung von LLMs und dem Erlernen der Grundlagen des Maschinellen Lernens belebend, da es mir die Möglichkeit gibt, generative AI-gesteuerte Handelsagenten für Finanzmärkte zu entwickeln und eine Vision von beschleunigtem Zinseszinseffekt zu realisieren, eine finanzielle Märkte-Überzeugung, die ich seit über einem Jahrzehnt vertrete.

Wann haben Sie sich zunächst für KI und maschinelles Lernen interessiert?

Ich begann, mich Mitte 2022 für KI zu interessieren. Als ich sah, was Jasper.ai zu dieser Zeit tat, wechselte ich sofort meine tägliche Konzentration von iGaming-SEO-Marketing zu Überprüfung von KI-Software und -Plattformen wie Jasper AI und ChatGPT. Als meine Kenntnisse im Laufe des Jahres 2023 und die LLMs rasch voranschritten, wuchs auch meine Leidenschaft für den Bau wertvoller Finanzmarkt-Handelstechnologien, die die Macht von LLMs und KI nutzen.

Können Sie die Genesis-Geschichte hinter DataGenn AI teilen?

Ich studierte Finanzen an der Universität in UCF. Während meines Studiums hatte ich ein besonderes Interesse an den Finanzmärkten. Im Jahr 2012 hatte ich eine spezifische und detaillierte Vision einer neuen Technologie, die ich erfinden wollte, die ich “Digital Capital Mining” nenne. Die Idee hinter DCM ist einfach: Beschleunigen Sie die Auswirkungen von Zinseszinsen, indem Sie täglich verzinsen, und “bergbau” somit digitales Kapital über 252 Börsentage pro Jahr.

Können Sie erklären, wie DataGenn INVEST Googles Gemini-Modell und MoE-Modelle nutzt, um intratägliche Handelsbewegungen vorherzusagen?

Ich kann Ihnen eine hochrangige Übersicht über die Werkzeuge geben, die wir bei DataGenn AI verwenden, aber ich werde nicht auf spezifische Details eingehen. Kurz gesagt: Mit DataGenn INVEST verwenden wir mehrere bahnbrechende Sprachmodelle und entitätspezifische Agenten, die auf MoE-Architektur aufbauen.

Was sind die spezifischen Vorteile der Verwendung von RLHF (Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback) bei der Schulung Ihrer Handelsagenten?

RLHF ist unerlässlich, um das Modell zu trainieren, um die richtige Antwort zu lernen und/oder bestimmte Arten von Antworten auf die Benutzereingabe zu geben. Durch die Verwendung von RLHF mit den Vorhersagen und den ausgeführten Markthandeln unserer Agenten können wir die Genauigkeit jeder Agenten-Handelsvorhersage und Markthandels über Zeit und häufige Iterationen verbessern. RLHF hilft auch bei der Effizienz und dem Training der Agenten, um Nuancen zu verstehen und komplexe Aufgaben auszuführen.

Wie integriert DataGenn Echtzeit-Daten aus mehreren Quellen in seine Handelsstrategie?

Wir haben derzeit einen Alpha-Handelsagenten, der Echtzeit-Daten von AlphaAdvantage verwendet, und einen Beta-Handelsagenten, der Pinescript auf TradingView für Backtesting verwendet. Wir führen kritische Forschung und Testen der Vorhersagen und Handelsausführungen unserer Agenten durch. In der Produktion werden wir ein Bloomberg-Terminal für Handel, Marktdaten und kritische Nachrichten verwenden.

Wie stellt DataGenn INVEST die Genauigkeit und Zuverlässigkeit seiner Handelsvorhersagen in volatilen Finanzmärkten sicher?

Wir entwickeln, testen und backtesten die Handelsstrategie-Algorithmen und Sicherheitsvorkehrungen der DataGenn INVEST-Agenten, indem wir Finanzmarkt-Branchenstandards wie Stop-Loss-Orders verwenden, um das Risiko von Drawdown zu reduzieren, und Trailing Stop-Loss-Orders, um Gewinne effektiv zu erfassen und Handelsgewinne zu sichern. Wir nehmen Verantwortungsvolle KI ernst und sind uns verpflichtet, KI-Systeme sicher zu bauen, sei es für Finanzmärkte oder biopharmazeutische Forschung.

Wie sehen Sie autonome Handelsagenten wie DataGenn INVEST die Landschaft der Finanzmärkte verändern?

DataGenn INVEST-Agenten sind ein Game-Changer. Die Größe der Portfolio-Renditen, die DataGenn INVEST-Handelsagenten realisieren werden, ist für die heutige Investitions- und professionelle Investorenwelt unvorstellbar. Dies liegt daran, dass beispielsweise 100.000 Dollar bei 1% täglichem Zinseszins in nur zwei Jahren 14.377.277 Dollar werden.

Gibt es neue Funktionen oder Fähigkeiten, die Sie besonders freudig vorstellen?

Ich freue mich darauf, die Forschungsergebnisse meines Teams vorzustellen, die zeigen, dass wir die DataGenn INVEST-Handelsagenten-Systeme korrekt aufgebaut haben und sie regelmäßig Gewinne in den Finanzmärkten mit einem Fokus auf beschleunigten Zinseszinsen durch tägliches Zinseszinsen erzielen. Dies ist eine bedeutende Leistung, die wir durch unsere unermüdliche und leidenschaftliche Arbeit erzielt haben, um zum Leader im Bereich GenAI-Finanzmarkt-Handel zu werden.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten DataGenn AI besuchen.