Najnowszy raport badawczy Amberdata pokazuje, jak modele zmienności przekształcają aktywność stablecoinów w sygnały predykcyjne w czasie rzeczywistym dla ryzyka Ethereum. Używając XGBoost + SHAP, ujawniamy, jak trendy spłat USDC, USDT i DAI wiarygodnie prognozują zmienność na następny dzień, wprowadzając interpretowalność do uczenia maszynowego w DeFi. 🔍 Od korelacji do prognozowania → przeczytaj pełną metodologię i spostrzeżenia: