Бенджамін Огден, засновник та генеральний директор DataGenn AI – Серія інтерв’ю

Бенджамін Огден є засновником і генеральним директором DataGenn AI, який будує автономних інвесторів і торгових агентів, які були точно налаштовані для генерації прибуткових торгових прогнозів і виконання торгових операцій на ринку. Використовуючи Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), точність прогнозів торгівлі агентів постійно покращується. Наразі DataGenn AI знаходиться в процесі збору коштів для підтримки свого подальшого зростання та інновацій в сфері фінансових послуг.

Бенджамін має ступінь бакалавра з фінансів Університету Центральної Флориди. Він особисто торгував мільярдами акцій і криптовалютами, освоїв динаміку ринку за допомогою тисяч годин відстеження ціни в реальному часі. Як досвідчений розробник інтернет-технологій з 2001 року, Бенджамін також є експертом з SEO, який заробив понад 20 мільйонів доларів прибутку, зворотним інжинірингом оновлень алгоритму пошуку Google .

Ви серійний підприємець, можете поділитися з нами деякими亮ами з вашої кар’єри?

Є багато亮ів, оскільки я займаюсь підприємництвом з дитинства, з 6 чи 7 років. Я абсолютно люблю навчання. Шлях і процес навчання спонукають мою спрагу до додаткових знань та мудрості. Розробка соціальної блог-платформи та керівництво компанією як генеральний директор thoughts.com з 2007 по 2012 рік було великим досвідом навчання і кар’єрним трансформером для мене. Аналогічно, торгівля на фондовому ринку після цього була ще одним важливим досвідом навчання, який згодом вплинув на мене на шляху до роботи над агентами торгівлі GenAI в DataGenn AI. Нарешті, останній перехід від роботи над SEO для iGaming до налаштування великих мовних моделей і вивчення основ машинного навчання був оживляючим, оскільки це дає мені можливість розробляти генеративні торгові агенти для фінансових ринків, реалізуючи бачення прискорення ефекту складних відсотків, який я тримав понад десятиліття.

Коли ви вперше стали цікавитися штучним інтелектом і машинним навчанням?

Я почав цікавитися штучним інтелектом у середині 2022 року. Як тільки я побачив, що робить Jasper.ai на той час, я негайно змінив свій щоденний фокус з SEO-маркетингу для iGaming на огляд найновіших штучних інтелектних програмних платформ та інструментів того часу, таких як Jasper AI та ChatGPT. Коли мої знання зростали протягом 2023 року, і великі мовні моделі швидко прогресували, так само зростала моя пристрасть до будівництва цінних технологій торгівлі фінансовими ринками, які використовують силу великих мовних моделей і штучного інтелекту.

Можете поділитися історією створення DataGenn AI?

Я вивчав фінанси в коледжі в UCF. Під час навчання в коледжі у мене був особливий інтерес до фінансових ринків. У 2012 році у мене була конкретна та детальна бачення нової технології, яку я планував винайти близько 2012 року, яку я називаю “Цифрове видобування капіталу”. Ідея з DCM проста: прискорити ефект складних відсотків, складуючи їх щодня, тобто цифрове видобування капіталу за 252 дні торгівлі на фондовому ринку на рік.

Можете пояснити, як DataGenn INVEST використовує модель Gemini від Google та моделі MoE для прогнозування рухів внутрішньоденної торгівлі?

Я можу надати загальний огляд інструментів, які ми використовуємо в DataGenn AI, але не коментувати ключові подробиці на цей час. Коротко кажучи: з DataGenn INVEST ми використовуємо кілька передових мовних моделей і агентів, специфічних для сутностей, побудованих на архітектурі MoE.

Які конкретні переваги використання RLHF (Reinforcement Learning з людською відгуком) при навчанні ваших торгових агентів?

RLHF є суттєвим при навчанні моделі давати правильну відповідь та/або надавати конкретні типи відповідей на основі запиту користувача. Використовуючи RLHF з прогнозами наших агентів та виконаними торговими операціями, ми можемо покращити точність кожного агента як прогнозів торгівлі, так і торгових операцій з часом та частими ітераціями. RLHF також допомагає з ефективністю та навчанням агентів розуміти нюанси та виконувати складні завдання.

Як DataGenn інтегрує дані в реальному часі з кількох джерел у свою торгову стратегію?

На нашому поточному етапі тестування кількох моделей і перевірки продуктивності торгових агентів у нас є агент на рівні Альфа, який використовує дані в реальному часі з AlphaAdvantage. У нас також є агент на рівні Бета, який використовує Pinescript на TradingView для перевірки. Ми проводимо критичні дослідження та тестируємо прогнози наших агентів та виконання торгівлі. У виробництві ми будемо використовувати термінал Bloomberg для торгівлі, ринку даних та критичної інформації тощо.

Як DataGenn INVEST забезпечує точність і надійність своїх торгових прогнозів на волатильних фінансових ринках?

Ми будуємо, тестируємо та перевіряємо алгоритми торгової стратегії агентів DataGenn INVEST та безпечні гарантії, використовуючи стандарти фінансової промисловості, такі як ордери Стоп-Лос, щоб зменшити ризик відступу, та ордери Трейлінг-Стоп-Лос, щоб ефективно захопити збільшені прибутки та одночасно блокувати торгові вигоди. Ми серйозно ставимося до відповідального штучного інтелекту та зобов’язуємося будувати системи штучного інтелекту безпечно, як для фінансових ринків, так і для біофармацевтичних досліджень.

Як ви бачите, автономні торгові агенти, такі як DataGenn INVEST, змінюють ландшафт фінансових ринків?

Агенти DataGenn INVEST – це революційний крок. Розміри портфельних прибутків, які агенти DataGenn INVEST реалізують, є неможливими для світу інвестицій сьогодні, як для звичайних, так і для професійних інвесторів. Це відбувається через те, що, наприклад, 100 000 доларів, складених під 1% щодня, становлять 14 377 277 доларів всього за два роки.

Чи є нові функції або можливості, які вас особливо цікавлять?

Я очікував презентації результатів досліджень нашої команди, які демонструють, коли ми правильно побудували системи торгових агентів DataGenn INVEST та вони заробляють часті прибутки, торгуючи фінансовими ринками з фокусом на прискоренні ефекту складних відсотків через щоденне складання. Це є великим досягненням, яке ми здобули завдяки наполегливій та пристрасній праці, щоб стати лідерами торгівлі фінансовими ринками GenAI.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати DataGenn AI.