Бенджамин Огден, основатель и генеральный директор DataGenn AI – серия интервью

Бенджамин Огден является основателем и генеральным директором Генерация данных ИИ, создавая автономных агентов инвесторов и трейдеров, которые были точно настроены для создания прибыльных торговых прогнозов и выполнения рыночных сделок. Использование Обучение с подкреплением на основе отзывов людей (RLHF) точность прогнозирования торговых операций агентами постоянно повышается. В настоящее время DataGenn AI привлекает средства для поддержки своего дальнейшего роста и инноваций в сфере финансовых услуг.

Бенджамин имеет степень бакалавра финансов, полученную в Университете Центральной Флориды. Он лично торговал акциями и криптовалютами на миллиарды долларов, изучая рыночную динамику благодаря тысячам часов, проведенных в режиме реального времени за отслеживанием ценовых движений. Бенджамин, опытный разработчик интернет-технологий с 2001 года, также является… SEO эксперт, заработавший более 20 миллионов долларов прибыли на реверс-инжиниринге обновлений поискового алгоритма Google.

Вы серийный предприниматель. Не могли бы вы поделиться с нами некоторыми яркими моментами своей карьеры?

Есть много ярких моментов, так как я управлял бизнесом как предприниматель с 6 или 7 лет. Я очень люблю учиться. Путь и процесс обучения стимулируют мою жажду дополнительных знаний и мудрости. Развитие сообщества социальных блогов и управление компанией в качестве генерального директора thoughts.com с 2007 по 2012 год стали для меня отличным опытом обучения и карьерным преобразователем. Аналогичным образом, активная торговля на фондовом рынке после этого стала еще одним важным опытом обучения, который в конечном итоге повлиял на меня на пути к работе над торговыми агентами GenAI в DataGenn AI. Наконец, недавний переход от работы над iGaming SEO к тонкой настройке LLM и изучению основ машинного обучения был воодушевляющим, потому что он дает мне возможность разрабатывать генеративные торговые агенты на базе ИИ для финансовых рынков, реализуя видение ускорения эффектов сложных процентов, прорывное убеждение в финансовых рынках, которого я придерживался более десяти лет.

Когда вы впервые заинтересовались искусственным интеллектом и машинным обучением?

Я начал проявлять интерес к ИИ в середине 2022 года. Как только я увидел, чем в то время занимался Jasper.ai, я сразу же переключил свое ежедневное внимание с SEO-маркетинга в iGaming на обзор современного программного обеспечения и платформ искусственного интеллекта того времени, таких как Jasper AI и ChatGPT. По мере того, как мои знания росли в течение 2023 года, а программы LLM быстро развивались, росла и моя страсть к созданию ценных технологий торговли на финансовых рынках, которые используют возможности LLM и искусственного интеллекта.

Можете ли вы рассказать историю создания DataGenn AI?

Я изучал финансы в колледже UCF. Во время учебы в колледже у меня был особый интерес к финансовым рынкам. В 2012 году у меня было конкретное и детальное видение новой технологии, которую я планировал изобрести примерно в 2012 году, и которую я называю «Digital Capital Mining». Идея DCM проста: ускорить эффект сложных процентов, начисляя их ежедневно, и, следовательно, осуществлять цифровой майнинг капитала в течение 252 торговых дней на фондовом рынке в году.

Можете ли вы объяснить, как DataGenn INVEST использует модель Google Gemini и модели MoE для прогнозирования внутридневных торговых движений?

Я могу предоставить общий обзор инструментов, которые мы используем в DataGenn AI, но пока не комментирую ключевые особенности. Вкратце: в DataGenn INVEST мы используем несколько пограничных языковых моделей и агентов для конкретных организаций, построенных на архитектуре MoE.

Каковы конкретные преимущества использования RLHF (обучения с подкреплением и обратной связью с человеком) при обучении торговых агентов?

РЛХФ необходим для обучения модели правильному ответу и/или предоставлению определенных типов ответов на основе подсказки пользователя. Используя RLHF с прогнозами наших агентов и совершаемыми рыночными сделками, мы можем повысить точность каждого агента как в торговых прогнозах, так и в рыночных сделках с течением времени и частыми итерациями. RLHF также помогает повысить эффективность и обучает агентов понимать нюансы и выполнять сложные задачи.

Как DataGenn интегрирует данные в реальном времени из нескольких источников в свою торговую стратегию?

На текущем этапе тестирования нескольких моделей и бэктестирования производительности торгового агента у нас есть агент на уровне альфа-тестирования, который использует данные AlphaAdvantage в реальном времени. У нас также есть агент бета-уровня, находящийся на стадии тестирования, который использует Pinescript в TradingView для бэктестинга. Мы проводим критические исследования и тестируем прогнозы наших агентов и исполнение сделок. В производстве мы будем использовать терминал Bloomberg для торговли, рыночных данных, критических новостей и т. д.

Как DataGenn INVEST обеспечивает точность и надежность своих торговых прогнозов на нестабильных финансовых рынках?

Мы создаем, тестируем и проверяем на истории алгоритмы торговой стратегии агентов DataGenn INVEST и защитные ограждения, используя отраслевые стандарты финансового рынка, такие как ордера Stop Loss для снижения риска просадки и ордера Trailing Stop Loss для эффективного получения увеличенной прибыли и одновременной фиксации торговой прибыли. . Мы принимаем Ответственный AI серьезно, и мы стремимся создавать безопасные системы искусственного интеллекта, будь то для финансовых рынков или биофармацевтических исследований.

Как, по вашему мнению, автономные торговые агенты, такие как DataGenn INVEST, изменят ландшафт финансовых рынков?

Агенты DataGenn INVEST меняют правила игры. Размеры доходности портфеля, которую реализуют торговые агенты DataGenn INVEST, непостижимы для современного инвестиционного мира, типичного и профессионального инвестора. Это потому, что, например, 100,000 1 долларов США, начисленные по ставке 14,377,277% в день, всего за два года станут XNUMX XNUMX XNUMX долларов США.

Есть ли новые функции или возможности, которые вам особенно хотелось бы представить?

С нетерпением жду возможности представить результаты исследований нашей команды, которые покажут, что мы правильно построили торговые агентские системы DataGenn INVEST и они регулярно приносят прибыль, торгуя на финансовых рынках с акцентом на ускорение сложного процента за счёт ежедневного начисления. Это важное достижение, которого мы добились благодаря неустанной и увлечённой работе и стали лидерами GenAI Financial Markets Trading.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Генерация данных ИИ.