O professor Andros Gregoriou foi pioneiro em pesquisas inovadoras, levando à criação de um sistema de classificação de crédito descentralizado e imparcial usado para avaliar mais de 5.000 criptomoedas em todo o mundo.
O sistema é sustentado pela tecnologia de Inteligência Artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) e fornecerá à indústria de criptomoedas um sistema de classificação imparcial e "adequado ao objetivo". Ele combinará a IA com um protocolo de correção automática e um mecanismo de governança executado por contratos inteligentes completos da Turing. Isso permitirá que o Evai.io aproveite elementos do aprendizado de máquina para gerenciar modificações na classificação. Em outras palavras, as classificações aprenderão, manterão e descentralizarão continuamente as classificações para produzir as recomendações mais imparciais do mercado.
Como são formadas as classificações da Evai?
O sistema de classificação exclusivo do Evai, apelidado de "The Bridge", contém seis elementos para gerar classificações imparciais. Isso inclui Liquidez, para medir a fungibilidade de um ativo; Risco sistemático, ou risco resultante do colapso de um mercado inteiro; Rentabilidade, o potencial retorno de um investimento; Momentum, a taxa de variação do preço de um ativo; e Demanda Pico até Valor Final, o último valor e o pico do preço de um ativo em um período específico; tudo isso combinado para determinar a faceta final e mais importante: Investimento.
Diferentemente de outros serviços de classificação centralizados no mercado, o Evai incorpora os ideais centrais da descentralização. Afastar-se do modelo central corrige qualquer viés intencional ou não-intencional - algo essencial para um sistema de classificação justo. Além disso, o Evai é totalmente independente; nunca aceitará remuneração de empresas e investimentos dos ativos que classifica.
A teoria dos ratings de crédito em criptomoeda é inspirada em dois dos principais papers* de pesquisa do professor Andros, que capturam informações da Grande Recessão de 2008 e aprendem com as armadilhas dos ratings de crédito centralizados.
O professor Andros Gregoriou disse: “O sistema que desenvolvemos na Universidade de Brighton é essencial para o futuro das criptomoedas. Ele usa uma combinação de IA e modelos financeiros tradicionais para creditar todas as criptomoedas e exchanges. Isso acabará por proporcionar aos investidores de todos os níveis a confiança necessária para tomar decisões inteligentes sobre suas alocações de ativos em criptomoedas.”
O modelo de classificação "Bridge", com base na estrutura de pesquisa, deve ser lançado ainda este ano pela empresa Evai.io, sediada no Reino Unido. Matthew Dixon, fundador e CEO da Evai.io, disse:
"As classificações do Evai serão inovadoras, totalmente automatizadas e exigirão respeito e reconhecimento dentro do universo cripto e no setor financeiro em geral. Criando uma ponte entre a criptomoeda e as finanças tradicionais, levando à adoção de criptoativos como uma classe de ativos reconhecida no mundo dos investimentos".
Andros Gregoriou é professor de finanças e líder de excelência em pesquisa da Brighton Business School. Ele publicou mais de 70 trabalhos de pesquisa em periódicos reconhecidos internacionalmente e é consultor regular da CFA e da Bolsa de Londres. Sua liderança em pensamento sobre liquidez agora será aplicada à 5.000 criptomoedas, listadas nas principais exchanges do mundo.
O token EVAI
O token da plataforma Evai, apropriadamente chamado de "EVAI", é um token padrão ERC-20 baseado em Ethereum. O EVAI atua como um incentivo para os usuários que desejam contribuir para o desenvolvimento do sistema de classificação Evai. Com base no desenvolvimento de um mecanismo de consenso pendente de proof-of-stake (PoS), o token incentivará os usuários a votar nas atualizações de protocolo e, portanto, na direção e desenvolvimento da plataforma Evai.
Os titulares do EVAI também são incentivados a contribuir com idéias e inteligência de mercado - auxiliando a evolução contínua e progressiva do sistema de classificação Evai.
O Evai.io está atualmente concluindo suas rodadas finais de financiamento e planeja lançar a plataforma de classificação de criptomoedas 'Bridge' a partir de outubro de 2020.
Referências
*(2019) Prospect theory and stock returns - 7 factor pricing model and (2011) Trading frequency and asset pricing on the London Stock Exchange