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ChatGPT y Grok AI de Elon Musk eligen la próxima Solana (SOL)
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5 meses agoon

La revolución blockchain ha cambiado el panorama financiero; Entre sus usos más revolucionarios se encuentra la tokenización de activos del mundo real (RWA). La tokenización está abriendo posibilidades hasta ahora inauditas para la propiedad fraccionada, mayor liquidez y acceso mundial al permitir que activos físicos como bienes raíces, obras de arte, productos básicos y propiedad intelectual se muestren virtualmente en la cadena de bloques. Rexas Finance (RXS) está atrayendo interés en esta industria en expansión como una plataforma única identificada por modelos avanzados de IA como ChatGPT-4 y Grok AI de Elon Musk como la próxima innovación de blockchain con posible impacto en el mercado y trayectoria de crecimiento para desafiar a Solana (SOL).
Tokenización de RWA: un enfoque revolucionario
Al abordar cuestiones importantes en las finanzas convencionales y permitir la tokenización de RWA impulsada por blockchain para todos, Rexas Finance se ha distinguido en un mercado saturado. Su plataforma permite la propiedad fraccionada de activos valiosos, abriendo así mercados normalmente dominados por inversores institucionales a los actores comunes. Esta democratización de la propiedad de activos lo cambia todo. Rexas Finance permite a las personas invertir en partes de bienes raíces, obras de arte o productos básicos sin tener que comprometer grandes fondos al dividir los activos en tokens digitales razonables. Esto produce un ecosistema financiero más inclusivo que permite a una audiencia más amplia crear riqueza. Rexas Finance sobresale especialmente por su diseño centrado en el usuario. Rexas Finance ha simplificado el procedimiento de tokenización, a diferencia de muchos sistemas blockchain que requieren conocimientos tecnológicos sofisticados. Con solo unos pocos clics, QuickMint Bot permite a los usuarios tokenizar activos, reduciendo así los obstáculos de entrada para usuarios no técnicos y novatos. Los inversores minoristas e institucionales han encontrado resonancia en esta estrategia, lo que confirma a Rexas Finance como pionero en la tendencia de tokenización de RWA.
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Características modernas que motivan la aceptación
El primer enfoque de Rexas Finance es la seguridad, por lo que su AI Shield ofrece una defensa moderna para contratos inteligentes. La plataforma garantiza un entorno seguro para las transacciones mediante la detección de vulnerabilidades de IA, fortaleciendo así la confianza y confiabilidad del usuario.
Diseñado para ser eficiente, QuickMint Bot simplifica el proceso de tokenización de activos para que los usuarios puedan traducir rápidamente activos reales en tokens de blockchain en unos minutos. Independientemente del conocimiento tecnológico, esta invención facilita que cualquiera pueda participar en el ecosistema RWA.
- Liquidez y Accesibilidad
Las convenciones financieras a veces sufren de horarios de negociación limitados y falta de liquidez. Rexas Finance utiliza una infraestructura distribuida para permitir el comercio de activos tokenizados las 24 horas del día, los 7 días de la semana, abordando así estas restricciones. Especialmente para activos de alto valor como bienes raíces y antigüedades, esta actividad constante del mercado mejora la liquidez y crea posibilidades comerciales en tiempo real.
- Éxito de la preventa: testimonio de la confianza de los inversores
El gran éxito de Rexas Finance enfatiza la capacidad de la plataforma para revolucionar el sector financiero. De un objetivo de 12,2 millones de dólares, la preventa, que ahora se encuentra en la etapa 6, ha recaudado casi 9,9 millones de dólares con 172 millones de tokens vendidos de un total de 200 millones. La rápida aceptación de las monedas RXS pone de relieve la gran confianza de los inversores en la idea y la implementación de la plataforma. A diferencia de muchas iniciativas que dependen del financiamiento de riesgo, Rexas Finance ha alcanzado sus puntos de referencia con la ayuda de las comunidades. Esta expansión natural demuestra un acuerdo general sobre el valor a largo plazo de la plataforma y su capacidad para resolver problemas financieros prácticos. Con los tokens actualmente a 0,08 dólares y un precio de cotización previsto de 0,20 dólares, el atractivo precio de la preventa atrae especialmente a los primeros inversores.
Solucionar los mayores problemas de las finanzas tradicionales
Desde los altos costos de transacción hasta la disponibilidad limitada para los pequeños inversores, el sistema financiero convencional está plagado de ineficiencias. La plataforma reduce el acceso al permitir inversiones en fracciones de activos muy valiosos, reduciendo así los requisitos de entrada. El libro mayor distribuido de Blockchain garantiza transacciones abiertas, eliminando así la opacidad que a veces afecta a los mercados convencionales. Los activos tokenizados en Rexas Finance se pueden intercambiar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que ofrece más liquidez que en los mercados tradicionales limitados por horarios de negociación específicos. Estos acontecimientos no sólo atraen a inversores habituales, sino que también despiertan su curiosidad los actores institucionales que buscan respuestas contemporáneas a problemas de larga data.
Grok AI y ChatGPT-4: observando el próximo gigante blockchain
Investigaciones recientes realizadas por sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT-4 y Grok AI de Elon Musk encontraron que Rexas Finance es un proyecto notable con la posibilidad de convertirse en la próxima Solana (SOL). Reconocida por su velocidad y escalabilidad, Solana cambió el escenario de blockchain al abordar problemas importantes con aplicaciones distribuidas. Al combinar creatividad, accesibilidad y relevancia práctica, Rexas Finance también está transformando la tokenización de activos. La infraestructura técnica de Solana impulsó su éxito; Rexas Finance está desarrollando su legado en materia de utilidad y usabilidad. Su capacidad para presentar al público activos tokenizados del mundo real ayudará a RXS a clasificarse entre los mejores tokens en los próximos años.
Conclusión
La revolución blockchain sigue redefiniendo las finanzas y Rexas Finance lidera este cambio. La plataforma aborda algunos de los problemas más urgentes de las finanzas convencionales al permitir la propiedad fraccionada, mejorar la liquidez y proporcionar herramientas sencillas. Rexas Finance está posicionado para emular el ascenso explosivo de Solana con su éxito de preventa, tecnologías innovadoras como AI Shield y QuickMint Bot y soporte de modelos avanzados de IA. Los inversores tienen una oportunidad inigualable de participar temprano en lo que podría ser el próximo gran avance en la innovación de blockchain a medida que el token RXS se acerca a su precio de cotización de 0,20 dólares y apunta a una valoración de 14 dólares. Rexas Finance es una oportunidad de inversión para las personas que desean beneficiarse de la revolución blockchain en lugar de simplemente un proyecto para observar.
Para obtener más información sobre Rexas Finance (RXS), visite los enlaces a continuación:
Sitio web: https://rexas.com
Gana un sorteo de $1 millón: https://bit.ly/Rexas1M
Documento técnico: https://rexas.com/rexas-whitepaper.pdf
Gorjeo/X: https://x.com/rexasfinance
Telegrama: https://t.me/rexasfinance
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La historia temprana de los modelos de grandes idiomas (LLM) estuvo dominado por OpenAi y, en menor medida, meta. Los primeros modelos GPT de OpenAI establecieron la frontera del rendimiento de LLM, mientras que Meta talló un nicho saludable con modelos de peso abierto que ofrecieron un rendimiento fuerte. Los modelos de peso abierto tienen un código de acceso público que cualquiera puede usar, modificar e implementar libremente.
Eso dejó a algunos gigantes tecnológicos, incluido Google, detrás de la curva. El trabajo de investigación innovador sobre la arquitectura del transformador que sustenta los modelos de idiomas grandes provino de Google en 2017, sin embargo, la compañía a menudo se recuerda más por su lanzamiento fallido de Bard en 2023 que por su innovadora investigación de IA.
Pero Strong New LLMS de Google, y fallas de Meta y OpenAi, están cambiando el ambiente.
LLAMA 4 El rebaño se pone en el casco equivocado
El lanzamiento de News of Llama 4 inesperadamente salió de Meta el sábado 5 de abril.
Si la decisión de lanzar un modelo importante en un fin de semana te parece extraño, no estás solo. El tiempo tomó a todos desprevenidos y enterró parcialmente el anuncio en el ciclo de noticias de la semana siguiente.
El nuevo LLM de peso abierto de Meta tiene sus puntos fuertes. Llama 4 es multimodal, lo que significa que puede manejar imágenes, audio y otras modalidades. Viene en tres sabores, Llama 4 Behemoth, Maverick y Scout, que tienen diferentes tamaños y fortalezas. Llama 4 Scout también cuenta con una gran ventana de contexto de hasta 10 millones de tokens. Los tokens son las pequeñas unidades de texto que LLMS procesan y se gnalizan, y la ventana de contexto es el número de tokens que un modelo puede procesar a la vez. Una ventana de contexto más grande ayuda al modelo a “recordar” y trabajar con mayores cantidades de texto en una sola sesión. La mayoría de los modelos tienen una ventana de contexto de un millón de tokens o menos.
Pero la recepción empeoró cuando los críticos notaron el enfoque astuto de Meta para clasificarse en Lmarena, un sitio que clasifica a LLMS basado en los votos de los usuarios. El modelo específico de LLAMA 4 que Meta usó para las clasificaciones no era el mismo modelo disponible como parte de su lanzamiento general. En una declaraciónLmarena dijo que Meta proporcionó “un modelo personalizado para optimizar la preferencia humana”.
Meta también atrapó a Flak por su jactancia sobre la ventana de contexto de 10 millones de Scout de Llama 4 Scout. Si bien esta figura parece ser técnicamente precisa, un punto de referencia del rendimiento de contexto largo encontró que Llama 4 se quedó atrás de los modelos competitivos.
Meta tampoco lanzó un modelo de “razonamiento” o “pensamiento” de Llama 4 y se retrasó variantes más pequeñas, aunque Meta dice que un modelo de razonamiento estará disponible.
“Se desviaron de la norma de una liberación más sistemática, donde tienen todos sus patos seguidos”, dice Ben Lorica, fundador de la compañía de consultoría de IA, Gradient Flow. “Esto parece que querían asegurar a las personas que tienen un nuevo modelo, incluso si no tienen todos los componentes, como un modelo de razonamiento y versiones más pequeñas”.
GPT-4.5 se ve obligado a retirarse
Operai también ha experimentado su parte de dificultades en los últimos meses.
GPT-4.5, publicado como una vista previa de investigación el 27 de febrero, fue promocionada como el “mejor y mejor modelo para chat de la compañía hasta ahora”. Y OpenAi descubrió que, de hecho, en general superó al modelo anterior GPT-4O en puntos de referencia.
Sin embargo, los costos del modelo generaron críticas. El acceso a la API con precio de OpenAI al modelo a tokens de salida de US $ 150 por millón. Ese fue un asombroso aumento de 15 veces sobre GPT-4O, que tiene un precio de solo $ 10 por millón de tokens. La API es el método proporcionado por OpenAI a los desarrolladores que buscan usar modelos Operai en sus aplicaciones y servicios.
“GPT-4.5 fue probablemente la LLM tradicional más grande lanzada durante el primer trimestre de 2025. Estimé que era un modelo de mezcla de expertos con 5.4 billones de parámetros”, dice Alan D. Thompson, consultor de IA y analista de Life Architect. “Ese tipo de escala en bruto es difícil de justificar con nuestras limitaciones de hardware actuales, y aún más difícil de servir a una gran base de usuarios ahora”.
El 14 de abril, Openai anunció que terminaría el acceso GPT-4.5 a través de la API después de menos de tres meses. GPT 4.5 seguirá disponible, pero solo para los usuarios de ChatGPT a través de la interfaz CHATGPT.
Operai hizo el anuncio junto con la revelación de GPT-4.1, un modelo más económico con un precio de $ 8 por millón de tokens. Los puntos de referencia de OpenAI muestran que GPT-4.1 no es tan capaz como GPT 4.5 en general, aunque funciona mejor en algunos puntos de referencia de codificación.
Openai también lanzó nuevos modelos de razonamiento la semana pasada: O3 y O4-Mini. El modelo O3 puntúa particularmente bien en los puntos de referencia. Sin embargo, el costo es una vez más una preocupación, ya que el acceso a O3 a través de la API tiene un precio de $ 40 por un millón de tokens de producción.
A medida que los competidores luchan, Google asciende
La recepción media de Llama 4 y ChatGPT-4.5 dejaron una apertura para los competidores, y han impulsado su ventaja.
Es poco probable que el lanzamiento rocoso de Meta de Llama 4 aleje a los desarrolladores de Deepseek-V3, Gemma de Google y Qwen2.5 de Alibaba. Estos LLM, que llegaron a fines de 2024, son ahora los modelos preferidos de peso abierto en las tablas de clasificación de Lmarena y Huggingface. Son competitivos o superiores a Llama 4 en puntos de referencia populares, económicos de acceder a través de una API y, en algunos casos, disponible para descargar y usar en hardware de computadora de grado consumidor.
Pero es el nuevo LLM de vanguardia de Google, Gemini 2.5 Pro, lo que realmente llamó la atención.
Lanzado el 25 de marzo, Google Gemini 2.5 Pro es un “modelo de pensamiento”, similar a GPT-O1 y Deepseek-R1, que utiliza la autoinscripción para razonar a través de tareas. Gemini 2.5 Pro es multimodal, tiene una ventana de contexto de un millón de tokens y apoya una investigación profunda.
Gemini 2.5 rápidamente acumuló victorias de referencia, incluido el primer lugar en Simplebench (aunque perdió eso para Openi’s O3 el 16 de abril), y en el índice combinado de inteligencia de inteligencia artificial de análisis artificial. Gemini 2.5 Pro actualmente se encuentra en la cima de Lmarena, también. A partir del 14 de abril, Google Models ha obtenido 5 de las 10 mejores ranuras en Lmarena (esto incluye Gemini 2.5 Pro, tres variantes de Gemini 2.0 y Gemma 3-27B).
El fuerte rendimiento sería suficiente para atraer la atención, pero Google también es un líder de precios. Google Gemini 2.5 es actualmente gratuito a través de la aplicación Gemini de Google y a través del sitio web de AI Studio de Google. El precio de la API de Google también es competitivo; Gemini 2.5 Pro tiene un precio de $ 10 por un millón de tokens de salida y Gemini 2.0 Flash tiene un precio de solo 40 centavos por un millón de tokens.
“Honestamente, cuando se trata de un gran volumen, probablemente termine usando Deepseek-R1 o Google Gemini para razonamiento. Usaré OpenAi, pero siento que debo ser más consciente en términos del precio”, dice Lorica.
Por supuesto, esto no quiere decir que Meta y OpenAi estén hundidos. Operai en particular tiene espacio para maniobrar gracias a la popularidad de ChatGPT, que, según los informes, ahora tiene mil millones de usuarios. Aún así, las fuertes clasificaciones de Gemini y el rendimiento de referencia muestran que los vientos de cambio están soplando en el mundo de LLMS, y actualmente favorecen a Google.
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Google está cobrando por delante en la carrera de IA, poniendo todo el peso de su influencia detrás de su chatbot Gemini. Gemini no solo se integra rápidamente en productos de Google como Gmail, Docs, Drive y YouTube, sino que pronto se convertirá en el principal asistente de voz de la compañía en teléfonos y dispositivos inteligentes a medida que el amado Asistente de Google se envía a pastos. Pero el desarrollo de IA cuesta una cantidad realmente asombrosa de dinero, por lo que para recuperar algunos de los costos de desarrollo, Google está ocultando algunas de las mejores características de Géminis detrás de un muro de pago.
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Gemini Advanced es la versión de la IA insignia de Google a la que solo se puede acceder al pagar suscriptores. Se pretende ofrecer una experiencia sobrealimentada, con modelos de IA adicionales, características y más, y está dirigido a los usuarios avanzados más dedicados. Para algunos, puede parecer tentador, especialmente si está muy conectado al ecosistema de Google. Por ejemplo, si posee un dispositivo Android, especialmente uno más nuevo, puede tener a Gemini como su asistente de voz incorporado, lo que significa que una suscripción avanzada de Gemini podría ser una forma de desbloquear aún más el potencial de su teléfono.
He sido uno de los expertos en inteligencia artificial de consumidores residente de Slashgear por un tiempo, poniendo a prueba esta tecnología emergente en una amplia gama de escenarios. Después de usar Gemini Advanced durante el último mes en todos mis dispositivos, he reunido mis pensamientos, lo bueno, malo y feo, para ayudarlo a decidir si realmente vale la pena pagar. Esto es lo que necesita saber antes de gastar su efectivo ganado con tanto esfuerzo en la suscripción de IA de Google.
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¿Qué viene con una suscripción avanzada de Géminis?
Gemini Advanced es parte de la suscripción AI Premium de Google, que se puede comprar a través de Google One. Además de los modelos de IA adicionales, viene con el almacenamiento de Google Drive, el editor de magia ilimitado que utiliza en Google Photos, características adicionales en Google Calendar y Google se encuentran, y un 10% de descuento en compras en Google Store (la hardware de la compañía, que no debe confundirse con su tienda de aplicaciones, Google Play Store). Sin embargo, todos los beneficios que no son de Gemini vienen con los planes que no son AI mucho más baratos. Convertir su plan no AI en un plan de prima de IA cuesta una cantidad significativa más. Por ejemplo, pasar de un premium 2 TB a AI Premium 2 TB lo lleva de $ 10 a $ 20. Ciertos dispositivos nuevos como la serie Samsung Galaxy S25 y Google Pixel 9 también vienen con pruebas extendidas gratuitas de Gemini Advanced.
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Por ese dinero extra, tiene acceso a Gemini Extensions en Gmail, Docs y otros productos de Google, y Notebooklm Plus. Mientras escribía esto, Google lanzó las funciones de cámara y intercambio de pantalla de Gemini Live, que se limitan a los usuarios de Pixel 9 y Galaxy S25, junto con suscriptores avanzados de Gemini. Por supuesto, también obtienes capacidades LLM adicionales. Obtendrá “acceso ampliado” a Deep Investigation y Gemini 2.5 Pro, que incluye modelos experimentales y características inéditas. Desde cierto punto de vista, está pagando a Google para probar beta sus modelos. Lo que es más emocionante es la capacidad de cargar 1,500 páginas de archivos, lo que le permite ejecutar indicaciones de Gemini en libros completos u otros documentos grandes, así como la opción de cargar un repositorio de código, los desarrolladores de beneficios pueden encontrar útiles. En el momento de este escrito, los usuarios gratuitos y avanzados tienen acceso a la misma lista de modelos Gemini. Eso significa que las diferencias están principalmente debajo del capó.
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Gemini Advanced proporciona escasos beneficios en Gemini en sí mismo
Actualmente no hay modelos AI exclusivos de Gemini Advanced. Los usuarios gratuitos y remunerados tienen acceso a Gemini 2.0 Flash, 2.0 pensamiento flash, investigación profunda, personalización (experimental) y 2.5 Pro. Sin embargo, los suscriptores avanzados aún obtienen una ventana de contexto ampliada de 1 millón de tokens para salidas más largas y cargas de archivos más grandes, y 2.5 Pro Deep Investigación.
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Para probar la diferencia, cargué el modelo más nuevo de Gemini, 2.5 Pro, tanto en una cuenta gratuita como pagada. (Nota al margen: este modelo salió el 25 de marzo, e inmediatamente se hizo público a usuarios pagados y no remunerados, lo que derrota el propósito de pagar más por el acceso temprano a los nuevos modelos). Como línea de base, solicité: “Explique la diferencia entre Gemini y Gemini avanzado”. Obtuve respuestas ligeramente diferentes, y ambos afirmaron falsamente que Advanced ofrece el modelo 1.5 Pro ahora desactualizado, con la versión gratuita haciendo una tabla para informarme mal, mientras que la versión pagada usó puntos de bala para mentirme. Por el lado positivo, la carga de archivos ampliado funciona. Pude subir el texto completo de “Ulises” de James Joyce en Gemini Advanced y hacer preguntas basadas en ello. Cuando probé lo mismo con la versión gratuita, un mensaje me informó que mis cargas pueden ser demasiado grandes para los mejores resultados.
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Mientras escribía esto, Google también lanzó la función de intercambio de pantalla y cámara de Gemini Live, lo que le permite hablar en tiempo real sobre lo que está en la pantalla o la alimentación de la cámara. Dejando a un lado las preocupaciones de privacidad, es genial y funcionó como se anuncia cuando jugué con él. Sin embargo, antes de que este artículo pudiera salir en vivo, ya se había mudado de un Gemini avanzado exclusivo a Free para todos los usuarios.
Gemini avanzado en el espacio de trabajo de Google a veces es casi útil
Gemini en sí mismo podría ser el mismo si pagas o no, al menos al momento de escribir este artículo, pero una característica que el dinero extra lo obtendrá es la integración de Gemini en las aplicaciones de Google Workspace. En Gmail, Drive, Docs, Sheets, Slides, etc., Google ha otorgado a los suscriptores avanzados de Gemini herramientas integradas de IA que prometen sobrealimentar su flujo de trabajo. Entonces, ¿qué tan útil es?
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Siendo escritor, comencé primero en Docs. Aquí hay tres herramientas: ayúdame a escribir, refinar y un chatbot Gemini en todo el documento. Para probar refinar, lo que reescribe cosas, detuve un viejo papel universitario que no era mi mejor trabajo. Si bien los ajustes de Géminis hicieron que la prosa fuera menos púrpura, también hicieron que las ideas del ensayo fueran menos coherentes y la estructuraron con citas del material fuente al comienzo de cada párrafo. Estas revisiones me habrían ganado un puntaje peor con una rúbrica de calificación convencional. La herramienta Help Me escribió y el panel Géminis funcionó como Géminis principal, no sorprendente pero no terrible.
En las diapositivas, Géminis generará imágenes o creará diapositivas a partir de telas enteras. A continuación se presentó lo que se le ocurrió cuando le dije: “Cree una diapositiva para lanzar Géminis avanzó a los lectores de Skingear”. No tengo idea de por qué el robot se ve así, o por qué ocupa gran parte de la página. La copia bala también es extraña, que parece hablar con el presentador en lugar de la audiencia. Gemini hizo mucho mejor en un segundo intento, también a continuación. En general, las herramientas avanzadas de Gemini en el espacio de trabajo de Google pueden ser buenas para herramientas con ideas, pero probablemente no producirá nada pulido. Además, podría obtener muchos de los mismos resultados abriendo Géminis regulares en otra pestaña.
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Géminis avanzado en Gmail está bien, pero no es genial
Gemini Advanced también incluye algunas golosinas adicionales de Gmail. Dado que Gmail es uno de los servicios de correo electrónico más utilizados en el planeta, Gemini Advanced puede beneficiar a una gran cantidad de usuarios, así que exploremos lo que se ofrece.
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La integración de Gmail en Gemini redacta los correos electrónicos. Lo hace tan bien como redacta documentos en Docs, es decir, lo suficientemente bien para los correos electrónicos que no importan mucho. Le dije: “El lagarto mascota de mi mejor amigo fue comido por un mapache. Por favor envíe mis condolencias”. Me ofreció una carta de huesos muy desnudos sin nada de la calidez sincera de la emoción que tal situación podría requerir. “Estimado [Recipient Name]Lamento mucho escuchar que un mapache se comió tu lagarto mascota. Sé cuánto significó tu mascota para ti, y solo puedo imaginar lo devastador que debe ser esto. Acepte mis más sinceros condolencias durante este momento difícil. Sinceramente, Max. “A continuación, utilicé una de las sugerencias de Géminis”, una introducción a alguien que conocí en el [AWP] Conferencia. “Inserción mía para darle más a la LLM. Desafortunadamente, el resultado fue mediocre. Lee usted mismo a continuación, pero no creo que valga $ 10 al mes.
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En la aplicación Gmail para Android, también hay un botón Géminis cuando cambio a la cuenta que está suscrita a Advanced. Le dije: “Resumir mis correos electrónicos no leídos más importantes”, y regresó con resúmenes para tres misivas de marketing spam. Lo siento, Google, pero no estoy seguro de que encerrar en mis reservas de verano para el infame restaurante Casa Bonita de Denver es realmente una prioridad mía.
Conclusión: Gemini Advanced ofrece poco por su dinero
Por último, Gemini Advanced ofrece algunas funcionalidades enormes en la herramienta de investigación y el generador de podcasts basado en la IA de Google, Notebooklm. En realidad, esto podría ser extremadamente convincente si está haciendo un uso intensivo de Notebooklm, ya que Google promete cinco veces más descripciones de audio, cuadernos y fuentes, junto con la capacidad de personalizar sus cuadernos ajustando las respuestas de IA para adaptarse a la tarea en cuestión. Sin embargo, aunque creo que es una gran aplicación, nunca me he encontrado con las limitaciones de LATO NOTOBOBOYOBLM.
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En última instancia, no puedo recomendar Gemini avanzado hasta que Google cree una razón convincente para gastar su efectivo ganado con tanto esfuerzo. Si desea que una IA escriba sus correos electrónicos o documentos, simplemente abra Gemini, Copilot o Chatgpt en otra pestaña. ¿Quieres resumir tus correos electrónicos? Géminis gratuito tiene una extensión de Gmail. Las suscripciones más baratas de Google One sin Gemini Advanced vienen con beneficios tangibles como el almacenamiento en la nube. ¿Dónde deja eso esta suscripción?
Incluso si eres un entusiasta de la IA, el núcleo de esta suscripción, el acceso exclusivo a los nuevos modelos de IA en Géminis, directamente, no existe a partir de este escrito. El modelo más nuevo y avanzado de Gemini, 2.5 Pro, no fue primero a suscriptores avanzados. Todos pueden usarlo, a pesar de que solo se lanzará a fines de marzo, probablemente porque Google necesita los datos de capacitación más de lo que necesita los ingresos por suscripción. Imagine pagar por una membresía de Costco solo para descubrir que la tienda ha comenzado a dejar que todos ingresen gratis. Si no lo soportara, no debe soportar esto, y es desconcertante que Google espere que lo haga.
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Le pedí a Gemini 2.5 Pro de Google que creara una estrategia de impulso de reversión media. Ganó un 30% en el último año | por Austin Starks | Abr, 2025
Published
2 horas agoon
21 abril, 2025
Como alguien que fue a la escuela de IA #1 en el mundo (CMU), este resultado es asombroso

AI está superando a los humanos en cada tarea del mundo.
Comenzó sutilmente con la escritura. De repente, cada plataforma, desde LinkedIn hasta Instagram, tiene una pequeña IA integrada de alguna forma o forma.
Luego vinieron los ingenieros de software. Esto realmente sorprendió a la mayoría de las personas: pensamos que fuimos invencibles durante los próximos 10 años, pero con herramientas como Cursor, Cline y la nueva CLI Codex de Openi, las ganancias de productividad para los ingenieros de software han sido enormes, y parecemos en la cúspide de automatizarlos por completo.
Mañana viene todo Wall Street. Porque para otro momento, le pedí a un modelo de IA que creara una estrategia de comercio algorítmico.
Y está destruyendo el mercado.
La razón por la que elegí Gemini 2.5 Pro es realmente extremadamente simple.
Es el mejor modelo de IA del planeta.
Más específicamente, cuando lo puse, Gemini 2.5 Pro versus cada otro modelo de lenguaje grande importante, incluidos grandes nombres, como Claude 3.7 Sonnet y Openi’s O4-Mini, este modelo destruye decisivamente la competencia en una tarea de razonamiento altamente compleja.
También demostré que Gemini también es un desarrollador de frontend mucho mejor que cualquiera de los modelos de OpenAI.
Conociendo estos dos hechos clave, un solo pensamiento no podía escapar de mi mente arraigada con un INI-arrebatado rápidamente.
¿Puede Google crear una estrategia comercial que supera al mercado?
Alerta de spoiler: sí, puede.
Para probar si Gemini 2.5 Pro puede crear una estrategia de negociación que supera el mercado, simplemente actualicé una sola línea de código y agregué Gemini 2.5 Pro a mi plataforma de negociación algorítmica Nexusstade.
Con esta línea viene una capacidad poderosa: la capacidad de crear estrategias comerciales algorítmicas utilizando lenguaje natural.
Al igual que en mi artículo anterior donde creé una estrategia con el modelo de sigilo denominado “Quasar”, se sometí a una serie específica de pasos para crear la estrategia con 2.5 Pro.
Para ver la conversación completa que puede continuar desde su cuenta de Nexustrade, consulte este enlace!
Comenzó por mí preguntando sobre la diferencia entre la reversión media, el impulso y la ruptura.
¿Cuál es la diferencia entre la reversión media, la ruptura y las estrategias de impulso?
A diferencia del modelo “Quasar”, la respuesta de Gemini 2.5 Pro fue sucinta. Respondió la pregunta y no se paró mucho. Estaba intrigado, así que seguí adelante.
– Un promedio móvil simple está por encima de un promedio móvil simple más largo
– Un promedio móvil simple está por encima de un precio
– Un promedio móvil simple está por debajo de un precio
– Una acción está por debajo de una banda de Bollinger más baja
– Una acción está por encima de una banda de Bollinger más baja
– El índice de fuerza relativa está por debajo de un valor (30)
– El índice de fuerza relativa está por encima de un valor (30)
– La tasa de cambio de una acción aumenta (y es positiva)
– La tasa de cambio de una acción disminuye (y es negativa)Estas son todas las diferentes condiciones de mercado. ¿Cuáles son las rupturas, cuáles son el impulso y cuáles son significados para volver a la reversión?
Nuevamente, la respuesta de Gemini 2.5 Pro fue corta, corta y al grano. Respondió la pregunta sin imágenes elegantes, algo drásticamente diferente que los modelos de OpenAi.
Sinceramente, no me gustó (y no) me gustó tanto.
Pero, debe haber un método para la locura, ¡porque la estrategia que creé es una locura!
¿Cuáles son las 25 acciones principales por capitalización de mercado a fines de 2021?
Al igual que en mis últimos artículos, comencé el proceso obteniendo una lista de las 25 acciones principales por capitalización de mercado. Esto se debe a que si estuvieras retrovisado esta lista de acciones con igual peso y compararla con el S&P 500, esta lista supera marginalmente al mercado, según el año.
Luego, probé un nuevo mensaje para tratar de crear una estrategia comercial … y no decepcionó.
Usando todo, desde esta conversación, cree una estrategia media de revertir y (impulso o ruptura) para todas estas acciones. Puede tener una estrategia o múltiple. Deberíamos estar buscando indicadores técnicos para ver cómo se ve el mercado y cambiar dinámicamente las estrategias. Creas el resto de las reglas, pero debe ser una estrategia de reequilibrio
Quiero decir, incluso a primera vista, no puedes evitar ser cautivado. En la captura de pantalla, vemos, Gemini explicó la estrategia que creó, pero vemos algo un poco más.
Vemos el razonamiento detrás de él.
Esta estrategia tiene dos filtros: un filtro de impulso y una señal de reversión media. El filtro de impulso elimina las existencias que no están por encima de su promedio móvil de 200 días. Esto se debe a que las acciones que están por encima de este umbral están potencialmente en una tendencia alcista a mediano y largo plazo.
Por el contrario, la señal de entrada de reversión media filtra las existencias que tienen un RSI por debajo de 40. Esto es un poco menos extremo que el valor típico de 30, y sugiere un reciente retroceso o consolidación, que potencialmente ofrece un punto de entrada atractivo.
E incluso con solo estas dos reglas, los resultados de rendimiento de la prueba de retroceso son locos.
Para ser absolutamente claros, esta estrategia toma las 25 acciones principales por capitalización de mercado en una fecha determinada y luego las filtra para asegurarse de que sean malas, volviendo y tienen impulso. Y este filtro simple parece funcionar muy bien porque está haciendo un trabajo increíble.
Acercemos de la actuación.
En un backtest del 01/01/2021 al 04/10/2024, esta cartera obtuvo un asombroso 89%. Observe, ese espía, un ETF que rastrea el S & P500, ganó solo el 45%. Pero eso no es lo que es una locura.
Es el hecho de que lo hizo con menor riesgo.
Esta estrategia hizo algo que nunca había visto antes en un backtest … superó al mercado más amplio en Casi todas las métricas:
- Porcentaje de ganancia: Esta estrategia ganó 89%. El espía ganó el 45%.
- Relación de Sharpe, una medida de rendimiento ajustado al riesgo. La relación de Sharpe mide cuánto retorno gana una estrategia Para cada unidad de riesgo se necesita. En términos simples, recompensa un crecimiento constante y constante y Penaliza estrategias que rebotan mucho. Esta estrategia obtuvo un asombroso 0.70. Spy acaba de tener 0.53.
- Relación de sortinootra medida de rendimiento ajustado al riesgo que no penaliza por volatilidad positiva. Esta estrategia tuvo una puntuación de 0.96, demoliendo 0.74 de Spy.
- MAX DISFOWN. Esto nos dice de pico a canal, cuánto dolor vamos a experimentar durante una recesión. Esta estrategia es casi menos que espía, con 26.46% versus 26.29%. Son prácticamente iguales.
- Deseniento promedio. De todas las veces, este ETF experimentó una recesión, cuál era el dolor promedio. Esta estrategia en realidad fue mejor, logrando una reducción promedio de 6.88% versus 7.37% de SPY. En promedio, usar esta estrategia fue menos doloroso.
Desea copiar esta estrategia, ver las reglas exactas, realizar cambios o implementarla para usted. ¡Suscríbete hoy!
Pero lo que es más loco es que esto no está elegido.
Por cada prueba de fondo que ejecuté, esta estrategia lo hizo bien.
Backtest durante el año pasado
Cuando se puse en cuenta durante el año pasado, la estrategia fue más allá de lo excelente.
Para esta estrategia, el porcentaje de ganancia, la relación Sharpe y la relación de Sortino fue mejor que el mercado más amplio. Sin embargo, a diferencia de los backtests anteriores, la reducción promedio fue elevada (3.63% versus 2.38%) pero aún baja. La reducción máxima fue del 26.5% frente al 20.0% de SPY. Decidí probar uno más.
Prueba de respaldo ytd
Al igual que en lo anterior, esta estrategia fue mejor que el mercado más amplio, siendo más resistente que el espía en sobrevivir a los aranceles de Trump.
Para cada artículo que he escrito, y cada estrategia comercial que he probado, nunca antes había visto una estrategia como esta. Dicho esto, hay algunas advertencias.
Si bien esta estrategia es que el rendimiento es suficiente para que lloren incluso los administradores de fondos de cobertura de Wall Street más ricos, no es perfecto.
Por un lado, estos resultados son resultados estrictamente de respaldo. En realidad, literalmente no tenemos idea de cómo funcionará esta estrategia en los próximos 5-10 años. Es muy posible que la Revolución AI haga que las empresas más pequeñas sean sobresaliendo y los gigantes tecnológicos dominantes caen. Al igual que cualquier estrategia, no hay garantía de un desempeño futuro, y esta estrategia no debe tomarse como asesoramiento financiero.
Además, aunque he evitado el sesgo de LookAhead lo mejor que pueda, todas las pruebas de retroceso tienen un riesgo inherente de fugas de datos involuntarias.
Además, no hemos visto cómo se desempeña esta estrategia en el mundo real. Si bien actualmente estoy en papel de la estrategia (y puedes ver su desempeño aquí), es 100% posible que esta estrategia … haya sido inusualmente afortunado.
Finalmente, como si no pudiera estar más claro, El rendimiento pasado no es garantía de resultados futuros. Esto no es más que un estudio de caso interesante; No es una promesa de que esta estrategia continuará superando en el futuro.
(Todavía.)
En este experimento revelador, he demostrado cómo Gemini 2.5 Pro de Google, el mejor modelo de IA del planeta, creó una estrategia comercial que superó al mercado casi el doble.
Y eso es solo un marco de tiempo. En otros plazos, se queda mierda.
Esta no es solo otra prueba de fondo con datos seleccionados por cerezas; Es una estrategia integral que consistentemente superó a SPY en múltiples plazos con mejores retornos ajustados al riesgo.
La estrategia de impulso de reversión media, que filtra acciones por encima de su promedio móvil de 200 días con RSI por debajo de 40, ofreció resultados impresionantes con 89% de ganancias versus el 45% del S&P 500 durante el mismo período. Aún más notable, lo hizo con métricas de riesgo comparables o de menor riesgo en casi todas las medidas.
¿Listo para implementar esta estrategia de mando de mercado por usted mismo? Dirígete a Nexustrade donde puedes copiar la estrategia exacta, ver las reglas completas, hacer tus propias modificaciones o implementarla con solo unos pocos clics. La Revolución AI no solo viene para Wall Street, ya está aquí, y ahora puedes aprovechar la misma tecnología de vanguardia que produce estos resultados asombrosos.
¡No se pierda la oportunidad de aprovechar el poder analítico de la IA para su propia cartera antes de que todos los demás se pongan de moda!
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