"Chúng tôi sử dụng khuôn khổ đánh giá và đánh giá dữ liệu đã được cấp bằng sáng chế để chuyển đổi ' dữ liệu khả dụng' thành 'tín hiệu hành động', sau đó sử dụng AgentFi để triển khai các chiến lược vào giao dịch trực tiếp một cách an toàn và minh bạch. Đây không chỉ là một chức năng đơn lẻ, mà là một kỳ tích kỹ thuật có thể kiểm toán." — Jason, Giám đốc điều hành của OlaXBT
Vào ngày 22 tháng 9 năm 2025, tại Tuần lễ Blockchain Hàn Quốc (KBW), Giám đốc điều hành OlaXBT, Jason, đã chính thức công bố phiên bản mới của "Sách trắng về Lớp Dữ liệu OlaXBT" trong bài phát biểu quan trọng của ông với tiêu đề "Nâng cao việc Tạo Tín hiệu Mã hóa: Khung được cấp bằng sáng chế cho Xử lý và Đánh giá Dữ liệu Blockchain". Sách trắng này, tập trung vào một lớp dữ liệu được xử lý trước, chuẩn hóa và có thể xác minh, kết nối thị trường MCP (Mô hình-Bối cảnh-Giao thức), các tác nhân tự động deAI và các điểm neo kiểm toán tuân thủ. Sách trắng này cung cấp cho đội ngũ giao dịch và tổ chức tốc độ phát tín hiệu nhanh hơn, khả năng định lượng từ nghiên cứu đến ra mắt, cũng như độ tin cậy và khả kiểm toán toàn diện. Khung xử lý và đánh giá dữ liệu trên Chuỗi được cấp bằng sáng chế này cô đọng con đường từ dữ liệu đến thực thi thành một đường ống tốc độ cao có thể theo dõi, xác minh và kiểm soát được.
1. Tại sao lại là bây giờ? — Từ “Dữ liệu tràn ngập” đến “Chủ quyền tín hiệu”
Thị trường crypto biến động mạnh, các câu chuyện thay đổi nhanh chóng, và sự phân mảnh cùng chi phí cao của các tín hiệu Chuỗi và ngoài Chuỗi thường khiến đội ngũ phải dành 70% năng lượng cho việc thu thập và làm sạch dữ liệu (thay vì nghiên cứu và thực thi). Lớp Dữ liệu của OlaXBT đảm nhiệm phần việc nặng nhọc cho người dùng với các sản phẩm dữ liệu "sạch trước": hội tụ dữ liệu đa nguồn, chuẩn hóa các trường dữ liệu, và thực hiện kiểm tra tính nhất quán và khả năng truy xuất nguồn gốc. Kết quả đầu ra là các bộ dữ liệu "nguyên tử, sẵn sàng cho sản xuất" sẵn sàng cho việc sử dụng mô hình, rút ngắn thời gian nghiên cứu từ vài ngày xuống còn vài phút.
2. Bốn nguyên lý thiết kế (USP) của lớp dữ liệu
Atomic — Sẵn sàng sản xuất
Có thể xử lý trước/chuẩn hóa/xác minh dữ liệu để đạt được độ chi tiết ở cấp độ nguyên tử có thể đưa trực tiếp vào sản xuất, loại bỏ nhu cầu phải thực hiện các quy trình làm sạch và xác minh tẻ nhạt.
Vận tốc — Tốc độ tới tín hiệu
Được thiết kế để truy xuất dữ liệu có độ trễ thấp, công nghệ này rút ngắn thời gian từ khi đặt câu hỏi đến khi đưa ra thông tin chi tiết; đánh giá nội bộ cho thấy khả năng truy xuất nhanh hơn và tín hiệu rõ ràng hơn.
Quant — Được xây dựng cho Nghiên cứu & Thực hiện
Cung cấp hoàn cảnh nhất quán để kiểm tra ngược, mô phỏng chiến lược và triển khai trên Chuỗi ; SDK (Python/Rust/Solidity) và truy vấn khai báo cho phép thực hiện nghiên cứu trực tiếp.
Niềm tin — Bảo mật & Khả năng kiểm toán
Bằng chứng ZK đảm bảo rằng quá trình tổng hợp có thể xác minh được, FHE hỗ trợ tính toán crypto và kiểm toán được neo giữ duy trì khả năng truy xuất nguồn gốc và số liệu tuân thủ.
3. Phương pháp được cấp bằng sáng chế: Từ biển chỉ báo đến sự sẵn sàng của mô hình
Sách trắng lộ rằng công nghệ được cấp bằng sáng chế của OlaXBT thực hiện sàng lọc chỉ báo , phân loại dương tính thật và giả, hiệu chuẩn độ dốc và bộ đệm trên dữ liệu Chuỗi và tín hiệu giao dịch, đồng thời tinh chỉnh các đầu vào đa phương thức (các khía cạnh kỹ thuật, hành vi trên Chuỗi, vĩ mô/tường thuật, nguyên tắc cơ bản của token báo, mức độ tiếp xúc danh mục đầu tư, tín hiệu xây dựng định lượng) thành các tính năng cấp mô hình có thể đào tạo/kiểm tra ngược.
Phạm vi quy trình : Thu thập nhiều nguồn → Chuẩn hóa → Xác minh tính nhất quán → Đánh giá/ sắp xếp mô phỏng → Ước tính siêu dữ liệu và nhiễu → Tìm kiếm khai báo.
Họ yếu tố
1) Vĩ mô và thị trường, 2) Chỉ báo trên Chuỗi , 3) Thông tin kỹ thuật và token, 4) Tâm lý và tường thuật, 5) Phơi bày danh mục đầu tư, 6) Tín hiệu chiến lược định lượng—tất cả đều được cung cấp thông qua một đường ống nhất quán tạo ra các tín hiệu có thể trích xuất và tái tạo.
4. Hệ sinh thái deAI: MCP × AgentFi, Biến “Tín hiệu” thành “Thực thi”
Lớp dữ liệu → MCP (Điều phối giao thức) → Tác nhân deAI (Thực thi) tạo thành bánh đà tự gia cố:
Dữ liệu này được đưa tiếp vào Agent-as-a-Service (Đại lý dưới dạng Dịch vụ) có thể cấu hình (được điều khiển bởi học tăng cường) để thực thi tự động trong các tình huống như tạo lập thị trường, kiểm soát rủi ro, tái cân bằng và giao dịch tường thuật. Kết quả thực thi được phản hồi về lớp dữ liệu, tạo thành một vòng học tập khép kín. Quyền riêng tư và tuân thủ được Chuỗi đầy đủ thông qua ZK/FHE và kiểm toán neo.
5. Thực hiện quy định cho các tổ chức: Từ tạo lập thị trường đến neo giữ kiểm toán toán
Lặp lại quá trình tạo lập thị trường và kiểm soát rủi ro: Sử dụng lớp dữ liệu thống nhất để hỗ trợ quá trình tạo lập thị trường đa thị trường, quản lý yếu tố rủi ro và cấu trúc kỳ hạn, đồng thời liên kết các giả thuyết nghiên cứu với hành vi trong ngày.
Chỉ báo neo kiểm toán và minh bạch: Băm dữ liệu/quy trình và neo trên Chuỗi, chỉ báo mới công khai, hỗ trợ đánh giá bên ngoài và kiểm tra đột xuất.
Tính toán riêng tư: FHE cho phép phân tích nhóm đầu tư và tổng hợp rủi ro mà không cần giải mã, đáp ứng yêu cầu kép về khả năng thâm nhập và bảo mật.
6. Sản phẩm hóa và mô hình kinh doanh: Gửi và rút tiền theo tầng, kinh tế token và chia sẻ lợi nhuận hệ sinh thái
Các cấp độ truy cập: Mở (lần /chậm một chút), Chuyên nghiệp (tăng tốc đặt cược), Tổ chức (bộ sưu tập tùy chỉnh/hạn ngạch năng lực).
Thanh toán theo yêu cầu: định giá dựa trên khối lượng yêu cầu và tính cấp bách;
Chia sẻ lợi nhuận sinh thái: Lợi nhuận tạo ra từ mở rộng giao thức và tối ưu hóa chung được phân phối theo cơ chế và liên kết với tiện ích token .
Giới thiệu về Lớp dữ liệu OlaXBT
Lớp Dữ liệu OlaXBT là cơ sở hạ tầng cốt lõi của hệ sinh thái deAI. Nó chuyển đổi dữ liệu đa nguồn trên Chuỗi và ngoài Chuỗi thành các tín hiệu sẵn sàng cho mô hình thông qua quá trình tiền xử lý, chuẩn hóa và khả năng xác minh. Nó tích hợp sẵn với MCP Marketplace và deAI Agent, tạo thành một vòng khép kín "dữ liệu → điều phối giao thức → thực thi chiến lược → phản hồi hiệu suất". Bốn trụ cột của nó bao gồm: Atomic (Sẵn sàng Sản xuất), Velocity (Tốc độ Tín hiệu), Quant ( Hoàn cảnh Nhất quán Từ Nghiên cứu đến Thực thi) và Trust (ZK/FHE, Kiểm toán Anchor). Lớp dữ liệu giảm thời gian tìm kiếm khoảng 25% và khối lượng công việc chuẩn bị dữ liệu khoảng 70–80%, cho phép đội ngũ chuyển thời gian từ dọn dẹp sang phát triển chiến lược. Thông qua các truy vấn khai báo và SDK (Python/Rust/Solidity), các nhà nghiên cứu giờ đây có thể tham gia vào nhiệm vụ như tạo lập thị trường, quản lý rủi ro và tái cân bằng, liên tục tối ưu hóa chất lượng chiến lược theo cách tuân thủ và có thể truy xuất nguồn gốc.
