La tecnologia Web3 sta passando sempre più da applicazioni sperimentali a strumenti progettati per un utilizzo quotidiano più ampio. Tuttavia, molti servizi basati su blockchain continuano a presentare difficoltà per i nuovi utenti a causa di sistemi di wallet complessi, terminologia poco familiare, requisiti di rete multipli e interfacce difficili.

Xylo Holdings ha introdotto Mochi, una piattaforma di asset management Web3 basata sull’intelligenza artificiale, progettata per ridurre queste barriere mettendo la complessità della blockchain sullo sfondo e offrendo agli utenti un’esperienza più semplice.

Mochi combina algoritmi di intelligenza artificiale con un’interfaccia utente intuitiva per supportare la gestione degli asset on-chain. La piattaforma è sviluppata attorno a un approccio d’investimento all-weather pensato per aiutare a gestire gli asset in diverse condizioni di mercato.

Xylo, che sviluppa piattaforme tecnologiche basate su blockchain e intelligenza artificiale, ha dichiarato di star preparando una versione aggiornata di Mochi incentrata su un nuovo motore algoritmico di AI e su un’esperienza utente ridisegnata. L’azienda prevede di rilasciare una versione beta nella seconda metà dell’anno.

La piattaforma aggiornata è pensata per consentire agli utenti con conoscenze limitate della tecnologia Web3 di gestire asset on-chain tramite un’interfaccia semplificata che richiede solo poche azioni, riflettendo una più ampia tendenza del settore a rendere i servizi blockchain meno tecnici per gli utenti quotidiani.

Un design semplificato punta a una più ampia adozione del Web3

Xylo ha posto una forte enfasi sulla riduzione della complessità comunemente associata ai servizi on-chain tradizionali. Molte piattaforme esistenti richiedono agli utenti di collegare più wallet, selezionare reti blockchain e navigare in dashboard tecniche prima di completare operazioni di base.

Mochi è progettata per consolidare questi processi in un’unica interfaccia più accessibile. La piattaforma collocherebbe i propri algoritmi sottostanti e l’infrastruttura blockchain dietro il sistema rivolto all’utente, consentendo agli utenti di concentrarsi sulla definizione degli obiettivi di gestione degli asset e sulla consultazione dei risultati, invece di comprendere i processi tecnici coinvolti.

L’azienda ha affermato che questo approccio era inteso a ridurre le barriere d’ingresso che hanno limitato una più ampia adozione dei servizi Web3. Riducendo il numero di decisioni tecniche richieste agli utenti, Xylo mira a rendere la gestione degli asset basata su blockchain più accessibile alle persone che non hanno familiarità con wallet digitali, reti decentralizzate e altri strumenti Web3.

La strategia all-weather unisce stabilità e monitoraggio AI

La tecnologia di Mochi si basa su un algoritmo all-weather che distribuisce gli asset tra categorie orientate alla crescita, difensive e focalizzate sulla copertura. Il modello di allocazione è progettato per ridurre il rischio che un portafoglio diventi eccessivamente dipendente da una singola direzione di mercato o da un determinato contesto d’investimento.

Un motore di AI dovrebbe operare insieme al framework di allocazione monitorando continuamente i segnali di mercato e modificando i pesi degli asset secondo controlli di rischio predefiniti. L’azienda ha descritto il modello all-weather come la base strutturale della piattaforma, mentre il sistema di AI fornirà risposte in tempo reale alle condizioni di mercato in evoluzione.

Il framework combinato è progettato per bilanciare la stabilità di lungo periodo del portafoglio con aggiustamenti dinamici guidati dall’AI, applicando al contempo salvaguardie basate su regole durante i periodi di elevata volatilità di mercato.

Nel sistema previsto, le allocazioni del portafoglio potrebbero spostarsi verso configurazioni più difensive quando la volatilità raggiunge livelli predeterminati. L’azienda ha affermato che la struttura basata su regole era intesa a fornire ulteriori salvaguardie, invece di affidarsi interamente a decisioni automatizzate dell’AI.

Xylo punta a una maggiore trasparenza tramite i dati di backtesting

Xylo ha dichiarato di voler divulgare la metodologia utilizzata per valutare gli algoritmi di Mochi attraverso simulazioni storiche durante il processo di sviluppo. L’azienda prevede di presentare dati che mostrino come il sistema abbia reagito in diversi contesti di mercato, inclusi periodi di forte volatilità.

Piuttosto che enfatizzare solo i dati di performance, le divulgazioni proposte si concentrerebbero sul comportamento dell’algoritmo e sulle decisioni difensive prese in condizioni di mercato mutevoli. Questo approccio potrebbe consentire agli utenti di esaminare il funzionamento della tecnologia prima di affidarsi alla piattaforma.

Xylo prevede di utilizzare metodi di backtesting trasparenti per dimostrare come gli algoritmi di Mochi reagiscano alle condizioni di mercato in evoluzione e gestiscano il rischio difensivo.

Un rappresentante dell’azienda ha indicato che Mochi viene sviluppata attorno a un’architettura tecnica stabile e a un’esperienza utente accessibile, anziché come una competizione per introdurre funzionalità altamente visibili. Il rappresentante ha aggiunto che l’obiettivo di lungo periodo di Xylo è ampliare l’accesso alla tecnologia Web3 a una base di utenti più ampia e a regioni aggiuntive.

L’azienda prevede di introdurre il motore di AI e l’interfaccia ridisegnata attraverso una serie di release beta. Si aspetta inoltre di aprire la preregistrazione della community man mano che lo sviluppo procede.

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