Benjamin Ogden, fundador y director ejecutivo de DataGenn AI - Serie de entrevistas

Benjamín Ogden es el fundador y CEO de IA de generación de datos, creando agentes inversores y comerciantes autónomos que han sido finamente ajustados para generar predicciones comerciales rentables y ejecutar operaciones de mercado. Utilizando Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF), la precisión de la predicción de operaciones de los agentes mejora continuamente. Actualmente, DataGenn AI está recaudando fondos para impulsar su continuo crecimiento e innovación en el sector de servicios financieros.

Benjamin es licenciado en Finanzas por la Universidad de Florida Central. Ha negociado personalmente miles de millones de dólares en acciones y criptomonedas, dominando la dinámica del mercado con miles de horas de seguimiento de la acción del precio en tiempo real. Desarrollador experimentado de tecnología de internet desde 2001, Benjamin también es... SEO experto que ha obtenido más de 20 millones de dólares en beneficios realizando ingeniería inversa en las actualizaciones del algoritmo de búsqueda de Google.

Eres un emprendedor en serie, ¿podrías compartir con nosotros algunos aspectos destacados de tu carrera?

He tenido muchos momentos destacados, ya que he dirigido empresas como emprendedor desde que era niño, con 6 o 7 años. Me apasiona aprender. El camino y el proceso de aprendizaje impulsan mi sed de conocimiento y sabiduría. Desarrollar una comunidad de blogs sociales y dirigir una empresa como director ejecutivo de thoughts.com entre 2007 y 2012 fue una gran experiencia de aprendizaje y un cambio radical en mi carrera. Asimismo, operar intensamente en bolsa después de eso fue otra experiencia de aprendizaje importante que finalmente me influyó para trabajar en agentes de trading GenAI en DataGenn AI. Por último, la reciente transición de trabajar en SEO para iGaming a perfeccionar mis LLM y aprender los fundamentos del aprendizaje automático ha sido estimulante, ya que me brinda la oportunidad de desarrollar agentes de trading generativos basados ​​en IA para los mercados financieros, haciendo realidad la visión de acelerar los efectos del interés compuesto, una creencia innovadora en los mercados financieros que he mantenido durante más de una década.

¿Cuándo empezó a interesarse por la IA y el aprendizaje automático?

Comencé a interesarme por la IA a mediados de 2022. Una vez que vi lo que Jasper.ai estaba haciendo en ese momento, inmediatamente cambié mi enfoque diario del iGaming SEO Marketing a revisar el software y las plataformas de inteligencia artificial de última generación de la época, como Jasper AI y ChatGPT. A medida que mis aprendizajes crecieron a lo largo de 2023 y los LLM progresaron rápidamente, también lo hizo mi pasión por crear valiosas tecnologías de negociación en los mercados financieros que aprovechen el poder de los LLM y la inteligencia artificial.

¿Puedes compartir la historia del origen detrás de DataGenn AI?

Estudié Finanzas en la universidad de la UCF. Mientras estaba en la universidad tenía un interés particular en los mercados financieros. En 2012, tuve una visión específica y detallada de una nueva tecnología que planeaba inventar alrededor de 2012, a la que llamo “Minería de Capital Digital”. La idea con DCM es simple: acelerar los efectos del interés compuesto mediante la capitalización diaria y, por lo tanto, extraer capital digitalmente durante 252 días de negociación en el mercado de valores al año.

¿Puede explicar cómo DataGenn INVEST aprovecha el modelo Gemini de Google y los modelos MoE para predecir los movimientos comerciales intradía?

Puedo proporcionar una descripción general de alto nivel de las herramientas que utilizamos en DataGenn AI, pero no comente sobre detalles clave en este momento. En resumen: con DataGenn INVEST utilizamos múltiples modelos de lenguaje de frontera y agentes específicos de entidades construidos en la arquitectura MoE.

¿Cuáles son las ventajas específicas de utilizar RLHF (aprendizaje reforzado con retroalimentación humana) en la capacitación de sus agentes comerciales?

RLHF Es esencial en el entrenamiento del modelo para aprender la respuesta correcta y/o proporcionar tipos específicos de respuestas según el mensaje del usuario. Al utilizar RLHF con las predicciones de nuestros agentes y las operaciones de mercado ejecutadas, podemos mejorar la precisión de cada agente tanto de las predicciones comerciales como de las operaciones de mercado a lo largo del tiempo y con iteraciones frecuentes. RLHF también ayuda con la eficiencia y capacita a los agentes para comprender los matices y ejecutar tareas complejas.

¿Cómo integra DataGenn datos en tiempo real de múltiples fuentes en su estrategia comercial?

En nuestra fase actual de prueba de múltiples modelos y pruebas retrospectivas del rendimiento del agente comercial, tenemos un agente comercial de nivel Alpha en pruebas que utiliza datos en tiempo real de AlphaAdvantage. También contamos con un agente de nivel Beta en pruebas que utiliza Pinescript en TradingView para realizar pruebas retrospectivas. Estamos realizando investigaciones críticas y probando las predicciones y ejecuciones comerciales de nuestros agentes. En producción, usaremos una terminal Bloomberg para operaciones, datos de mercado y noticias críticas, etc.

¿Cómo garantiza DataGenn INVEST la precisión y confiabilidad de sus predicciones comerciales en mercados financieros volátiles?

Estamos construyendo, probando y realizando pruebas retrospectivas de los algoritmos de estrategia comercial y las barreras de seguridad de los agentes de DataGenn INVEST mediante el uso de estándares de la industria del mercado financiero, como órdenes Stop Loss para reducir el riesgo de reducción y órdenes Trailing Stop Loss para capturar de manera efectiva mayores ganancias y, al mismo tiempo, bloquear ganancias comerciales. . Nosotros tomamos IA responsable en serio y estamos comprometidos a construir sistemas de IA de forma segura, ya sea para mercados financieros o investigación biofarmacéutica.

¿Cómo cree que los agentes comerciales autónomos como DataGenn INVEST cambiarán el panorama de los mercados financieros?

Los agentes de DataGenn INVEST cambian las reglas del juego. El tamaño de los rendimientos de la cartera que los agentes comerciales de DataGenn INVEST obtendrán es insondable para el mundo inversor actual, el inversor típico y profesional. Esto se debe a que, por ejemplo, 100,000 dólares compuestos al 1% diario se convierten en 14,377,277 dólares en sólo dos años.

¿Hay nuevas funciones o capacidades que le entusiasma especialmente presentar?

Espero con interés presentar los resultados de la investigación de nuestro equipo, que demuestran que hemos desarrollado correctamente los sistemas de agentes de trading DataGenn INVEST y que estos generan ganancias frecuentes operando en los mercados financieros, con el objetivo de acelerar el interés compuesto mediante la capitalización diaria. Este es un logro importante que hemos alcanzado mediante un trabajo incansable y apasionado para convertirnos en líderes del trading en mercados financieros de GenAI.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen obtener más información deben visitar IA de generación de datos.