瞭解如何在一個值得您信任的交易所購買Numeraire (NMR)

什麼是 Numeraire?

Numeraire（代號：NMR）是 Numerai 的原生加密貨幣。Numerai 是一家位於舊金山的數據科學平台，結合了對沖基金的特性，由 Richard Craib 在 2015 年創立。Numerai 舉辦了一個全球性的群眾外包比賽，數據科學家使用 Numerai 提供的模糊化數據集為金融市場構建預測模型。參賽者可以在自己的模型上質押 NMR 以表示信心；表現良好的模型可獲得 NMR 獎勵，而表現不佳則可能導致質押的 NMR 被削減。Numerai 將表現最佳的信號整合起來，用於制定市場中性對沖基金策略。

因此，NMR 作為一種激勵和協調代幣發揮作用：它將模型質量與經濟結果對齊，幫助 Numerai 策劃出強大的預測信號集，同時避免洩露專有市場數據。該生態系統還包括 Numerai Signals，一款讓量化分析師使用自己的數據集提交個別股票的 alpha 信號的產品，同樣採用 NMR 質押和獎勵機制。

關鍵點：

• 資產類型：基於以太坊的 ERC-20 代幣
• 核心用途：群眾外包預測建模的激勵機制
• 參與者：數據科學家、量化分析師和機器學習從業者
• 使用場景：根據模型表現進行質押、賺取獎勵，以及在比賽框架內進行類似治理的信號傳遞

注意：Numerai 的投資基金已在美國證券交易委員會（SEC）註冊為投資顧問，而 NMR 主要用於數據科學比賽，並不代表基金所有權。

Numeraire 如何運作？其背後的技術

Numeraire 結合了加密經濟激勵機制、機器學習以及市場中性投資組合構建。其工作流程可分層如下：

1) 數據供應與隱私保護

• Numerai 定期發布標準化數據集（例如每週的“時代”數據），設計為便於建模且經過市場模糊化處理，以減少信息洩漏及防止過度擬合至真實資產。
• 數據經過匿名化及特徵工程處理，以隱藏安全標識符和時間細節，實現開放合作而不洩露專有信號。

2) 建模與質押

• 參與者在本地使用機器學習框架（如 scikit-learn、XGBoost、LightGBM、TensorFlow 或 PyTorch）基於 Numerai 的數據進行模型訓練。
• 他們上傳對未來“時代”的預測，並可選擇在模型上質押 NMR。質押作為經濟信心信號。
• Numerai 通過未來回報的相關性及風險調整指標（如夏普比率或專有評分函數）來評估每個模型的表現。評分以時代為基準，以捕捉跨時間及市場狀態的穩健性。

3) 激勵機制

• 獎勵：表現卓越的質押模型可賺取 NMR；獎勵與質押金額及表現成比例。
• 削減：表現不佳可能導致部分質押的 NMR 被削減，從而抑制低質量或過度擬合的提交。
• 此質押-獎勵循環使激勵機制校準至一致的非樣本外預測能力。

4) 集成與投資組合構建

• Numerai 將表現最佳的預測整合至一個元模型中。集成減少了模型的特異性風險並提升信號穩定性。
• 集成的信號用於構建市場中性股票投資組合（多/空），以獲得獨立於市場 Beta 的 alpha。
• 風險管理包括因子中性化、敞口限制，以及量化對沖基金常用的倉位管理技術。

5) 以太坊基礎設施與代幣機制

• NMR 是 ERC-20 代幣，受益於以太坊的安全性和工具支持。質押及支付邏輯通過以太坊智能合約運行，實現質押及支付的透明追蹤。
• 供應動態：過去幾年 NMR 進行了代幣經濟學更新，包括與比賽機制相關的代幣銷毀，以及智能合約升級以提高質押效率並降低 Gas 開銷。

6) Numerai Signals（補充產品）

• 參與者可基於自己的數據集提交與股票標識符映射的 alpha 信號，而非使用 Numerai 的模糊化數據集。
• 類似的質押及獎勵機制適用，擴展了 alpha 發現的範圍。

安全考量：

• 智能合約經過多次迭代及審計；與所有鏈上協議一樣，使用者應核對當前合約地址並查看可信公司的審計報告。
• 運營風險：比賽規則、評分或支付計劃的變更可能影響質押結果。

Numeraire 的獨特之處

• 加密經濟化的 alpha 策劃：NMR 直接將模型質量與經濟結果掛鉤，創造了一個預測信號市場，通過質押定價信心。
• 隱私保護的合作：通過提供模糊化數據集，Numerai 實現全球合作，同時避免洩露其專有市場映射，巧妙地平衡了開放科學與知識產權保護。
• 真實資本分配：與許多加密數據市場不同，Numerai 根據群眾信號部署資本，從模型到市場表現閉合循環。
• 削減機制的對齊：削減機制懲罰不可靠的模型，保持集成的穩健性並減少最終對沖基金策略中的噪音。
• 雙重 alpha 貢獻方式：Numerai 的標準化數據集與 Numerai Signals 的自定義 alpha 提交，讓不同的從業者能夠貢獻。

Numeraire 的價格歷史與價值：全面概述

• 推出及早期階段（2017–2020）：NMR 於 2017 年推出，分發給早期比賽參與者。其價格波動較大，特徵是低流通量且以效用為重的代幣。活動主要跟隨 Numerai 比賽的增長、代幣合約升級，以及更廣泛的加密市場周期。
• 2021 年牛市周期：隨著加密市場的興起，NMR 價格上漲，因為去中心化數據市場及 Web3 激勵機制的興趣增加。主要交易所的流動性增強。
• 2022–2023 年熊市：與許多資產一樣，NMR 在宏觀緊縮、避險情緒及投機流量減少的背景下回落。然而，由於 NMR 的效用性角色，比賽參與度相對保持穩定。
• 2024–2025 年：AI 與加密交叉點重新引發市場興趣，吸引了對於結合機器學習與鏈上激勵的項目關注。NMR 的價格表現仍由加密市場狀況、Numerai 比賽指標（如參與度、質押增長）以及代幣經濟學或產品更新驅動。

價值驅動因素：

• 效用需求：數據科學家質押 NMR 參與並賺取獎勵，創造了參與者之間的持續需求。
• 比賽健康狀況：提交數量增加、總質押金額增長，以及非樣本外回報的提升，可以支持代幣效用及市場敘事。
• 流動性及上市：交易所覆蓋範圍及鏈上流動性影響價格發現及波動性。
• 宏觀/行業情緒：更廣泛的 AI、量化金融及加密敘事可能放大或減少市場興趣。

注意：欲獲取最新及精確的價格與供應數據，請參閱可信來源，如 CoinGecko、CoinMarketCap、Messari 或 Numerai 的官方文件及儀表板。

現在是否適合投資 Numeraire？

這取決於您的投資主張、風險承受能力及時間跨度。

看好理由：

• 差異化效用：NMR 的核心功能——通過質押策劃預測模型——是一個具體且持續的使用案例。
• 真實資本反饋循環：Numerai 根據信號部署資本，提供了超越純粹投機的基礎。
• AI 與加密的助推效應：對去中心化 AI 和激勵對齊數據市場的興趣增長可能有利於 NMR。
• 網絡效應：更多高質量量化分析師的參與可以改善集成模型，潛在地增強質押需求。

風險考量：

• 比賽及政策風險：評分、支付率或削減規則的變更可能會對代幣需求及參與者經濟性產生重大影響。
• 執行風險：持續生成 alpha 是困難的；如果基金表現下滑，熱情及質押活動可能減弱。
• 代幣波動性及流動性：NMR 可能波動性較高；流動性可能較大型資產稀薄，增加滑點及風險。
• 監管環境：加密監管的演變可能影響交易所的可用性或參與者的接入。

投資者方法：

• 效用驅動的持倉：對於有意質押的數據科學家，購買 NMR 符合參與需求。
• 主張驅動的分配：對於投資者，持倉規模應反映高風險、類似風險投資的特性。分批買入及嚴格風險限制可減少波動性。
• 監控基礎面：追蹤比賽參與度、總 NMR 質押金額、獎勵/供應動態，以及 Numerai 官方渠道的任何更新。

非財務建議。始終進行自己的研究，查看 Numerai 官方文件、審計報告及獨立分析後再做投資決策。