Gate News: últimas noticias cripto y precios de criptomonedas

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#SDM#casi en el fondo este proyecto está muerto

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#SDM#¿este proyecto ha sido abandonado por su inversor?

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¿Cómo se comportará el precio de Shieldeum (SDM) después de una caída mensual del 30% en 2025?

La tendencia histórica de precios muestra un 42.91% Soltar en 90 días Shieldeum (SDM) ha experimentado una tendencia bajista significativa en el último trimestre, con datos que revelan una depreciación del precio sustancial del 42.91% en los últimos 90 días hasta el 18 de julio de 2025. Este descenso representa un desarrollo preocupante para

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1. Introducción al sistema El modelo de deducción de cero límite ZLA (Agente de Lógica de Cero Límite) es un sistema de toma de decisiones cuantitativas inteligente que integra reconocimiento de estructuras, evolución de comportamientos, generación de estrategias y prevención de riesgos. Este sistema se centra en el campo del comercio de activos digitales, y cuenta con capacidades clave como la capacidad de análisis de estructuras de velas a nivel de imagen, la capacidad de simulación y evolución de rutas estratégicas, la percepción del comportamiento de los actores principales, y la capacidad de captura del ritmo de liquidación, entre otros módulos. Es adecuado para la implementación de estrategias de oscilación en contratos de BTC / ETH y monedas principales. El modelo ZLA se ejecuta en una arquitectura de agente multimódulo, que admite la deducción de múltiples rutas, la clasificación de peso de la tasa de victorias de la política, el aprendizaje de la retroalimentación del comportamiento y la autooptimización de la estrategia, con el objetivo de realizar un sistema de toma de decisiones de circuito cerrado de "evolución orientada a la estructura, a la tasa de victorias y a la retroalimentación". ⸻ Dos, ventajas clave 1. Reconocimiento de estructuras impulsado por imágenes Basado en un motor de visión profunda que analiza automáticamente las imágenes del mercado, identifica la estructura de las tendencias de las velas, el ritmo de las tendencias y las características de formación de picos/valles, logrando una deducción a nivel estructural sin necesidad de intervención de código. 2. Mecanismo de evolución de estrategias de agentes inteligentes Construir un sistema de juicio de estrategias de múltiples caminos (posición larga preestablecida, posición larga dinámica, posición corta preestablecida, posición corta dinámica), que soporte clasificación de tasa de éxito, evaluación de razón de ganancias y pérdidas, puntuación de adecuación estructural, y que cuente con un sistema de memoria de retroalimentación de comportamiento, capaz de optimización iterativa continua. 3. Sistema de identificación de comportamiento de fondos Integrar un módulo de identificación de la acumulación/presión de los creadores de mercado construido de forma independiente y un sistema de seguimiento del ritmo de liquidación, para generar dinámicamente la dirección de la conducta de los actores principales del mercado, mejorando la precisión en el juicio de la dirección de la estrategia. 4. Control de riesgos multidimensional Introducir el evaluador de riesgo estructural (ZLA-SDM), el módulo de estimación de tasa de éxito, el predictor de tiempo de espera y otras funciones, que alertan automáticamente sobre riesgos de ritmo de operación, probabilidad de stop-loss, tolerancia a órdenes pendientes y otros indicadores de nivel de ejecución. ⸻ Tres, formato de salida y forma de implementación • Forma de salida: párrafos de texto completamente estructurados, adaptados para la revisión interna del equipo, salidas comunitarias y colaboración en estrategias. • Estructura de estrategia: incluye juicio de ruta de liquidación + sugerencias de estrategia de doble dirección (alcista y bajista) + estimaciones de relación de ganancias y pérdidas y tasa de éxito + sugerencias de ejecución (versión concisa) • Soporte predeterminado para la generación diaria de estrategias, revisión de estructuras en tiempo real y seguimiento de la continuidad de rutas. ⸻ Cuatro, potencial de cooperación y escenarios de adaptación El modelo ZLA se adapta actualmente a los siguientes escenarios de aplicación típicos: • Instituciones de gestión de activos / Equipo de negociación: para asistencias en la toma de decisiones de estrategias a nivel estructural, mejorar la tasa de éxito de las ganancias y fortalecer la gestión del ritmo de negociación. • Proveedor de servicios de contenido estratégico: proporciona contenido de salida estructurado a través de un motor de simulación, apoyando la implementación en comunidades, usuarios suscriptores o plataformas de entrenamiento. • Plataforma de integración de estrategias cuantitativas: puede integrarse como un módulo de juicio de trayectoria en sistemas de trading existentes o motores de control de riesgos, mejorando la calidad del juicio de posiciones largas y cortas. • Creadores de contenido financiero: lograr una salida de contenido estructurada, estandarizada y con tasa de éxito, aumentando la profesionalidad y la retención de usuarios. ⸻ Cinco, ruta de evolución (versión actual: ZLA-v0417D) El sistema está en continua evolución, los módulos actualmente desplegados incluyen: • ZLA-StructureRecognizer L2 (Reconocimiento de Estructura de Imágenes) • ZLA-Review (Revisión de estrategias y seguimiento de consistencia) • ZLA-MarketExecutionRefiner (Optimización de ejecución) • ZLA-CapitalRotationNet (Identificación de monedas dominadas por el ritmo) • ZLA-FocusTracker (seguimiento automático de la evolución de la ruta) • Motor de fusión central ZLA-MFCX (fusión de juicio de múltiples módulos) Los módulos que se lanzarán próximamente incluyen la interfaz de retroceso de estrategia, el evaluador de factores, el simulador de ejecución de cuentas, entre otros, para construir un sistema de trading inteligente de circuito cerrado.

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