[erc-20] (https://coinmarketcap.com/alexandria/glossary/erc-20) 토큰으로서 NMR은 Ethereum Proof-of-Stake ([POS] (https://coinmarketcap.com/alexandria/glossary/proof-o-f-stake-pos)에 의해 확보됩니다. 이는 현재 스테이킹중인 NMR 토큰의 양에 따라 유효성 검사기와 블록 제작자가 선택됨을 의미합니다. ERC-20 토큰은 사용 측면에서 더 높은 다양성을 제공함에 따라 점점 인기를 얻고 있습니다. 그러나 이더 리움 블록 체인은 여전히 ​​다른 보안 프로토콜에서 작동하는 블록 체인과 동일한 수준의 보호 기능을 제공합니다. POS는 증명 증명 ([POW] (https://coinmarketcap.com/alexandria/glossary/proof-of-work-pow)와 같은 다른 대중적인 합의 메커니즘과 달리 새로운 토큰을 만들기 위해 전기 또는 컴퓨팅 전력의 높은 소비에 의존하지 않습니다. 이로 인해 컨센서스는 훨씬 더 확장 가능하고 다양한 사용 사례에 쉽게 통합됩니다.

NMR의 최대 공급은 11,000,000 토큰입니다. Numeraire의 공급 캡은 초기에 2 천 2 백만 개의 토큰이었습니다. 그러나이 플랫폼은 2019 년 에이 최대 값을 절반 이상 줄일 것이라고 발표했습니다. 2018 년 보도 자료에서 Numerai는 3 백만 NMR 토큰이 2028 년까지 잠긴 상태로 유지 될 것이며 토너먼트 참가자들에게 보상 인센티브로 석방 될 것이라고 발표했습니다. Numeraire 토큰은 초기 코인 제공 ([ICO] (https://coinmarketcap.com/alexandria/article/what-is-an-ico)를 겪지 않았습니다. 대신 Numerai는 활동 통계가 가장 높은 12,000 명의 플랫폼 사용자 중 1 백만 NMR 토큰을 배포하기로 결정했습니다. NMR 토큰은 모델을 잃고 예측을하는 토너먼트 참가자가 경쟁에 대한 지분을 잃기 때문에 매주 연소됩니다.

Numerai와 Numeraire 토큰은 창조의 배후에있는 아이디어 측면에서 독특합니다. 이것은 헤지 펀드에 의해 생성되고 발표 된 최초의 cryptocurrency입니다. NMR 토큰의 주요 장점 중 하나는 Numerai 토너먼트에서 모델이 잘 수행되는 데이터 과학자에게 수여된다는 것입니다. 이것은 더 많은 사람들이 토너먼트에 참가하고 경쟁을 시작함에 따라 토큰이 더 가치가 있음을 의미합니다. 뿐만 아니라 토너먼트를 위해 모험 한 모델은 Numerai가 참여 프로젝트에 의해 공개 된 결과를 기반으로 주식 시장 거래에 적극적으로 참여할 수있게 해줍니다. 주식 거래에 대한 이러한 혁신적인 접근 방식은 Numerai가 AI 생성 데이터 예측에 크게 의존하는 몇 안되는 헤지 펀드 중 하나입니다.

Richard Craib는 Numerai의 창립자이자 CEO입니다. 그는 2008 년 케이프 타운 대학교를 졸업하고 나중에 코넬 대학교에서 학사 학위를 한 번 더 인수하여 UC 버클리에서 1 년을 보냈습니다. 그의 전문 경력은 Numerai를 설립하는 것으로 시작하여 그를 30 명의 피지명인 포지션에서 포브스 30으로 데려 갔다. Richard Craib는 종종 펀드 관리 헤지 관리에 대한 혁신적인 접근 방식과 주가 예측을위한 인공 지능에 크게 의존하는 혁신적인 아이디어로 인용됩니다. 뿐만 아니라 Numerai는 가장 큰 글로벌 데이터 과학 토너먼트 중 하나를 만들었습니다.

Numerai는 [ethereum] (https://coinmarketcap.com/currencies/ethereum/)-기반 플랫폼으로 개발자와 데이터 과학자가 신뢰성이 향상된 기계 학습 모델을 실험하고 만들 수 있습니다. 플랫폼의 주요 목표는 데이터 과학 분야에 분산을 가져오고 개발자가 효과적인 기계 학습 예측 모델을 만드는 데 경쟁 할 수 있도록하는 것입니다. 2015 년 말 샌프란시스코에서 설립 된 Numerai는 시장에서 암호 화폐를 시작한 최초의 헤지 펀드라고 주장합니다. 그러나 전통적인 헤지 펀드와 달리 Numerai는 토너먼트 참가자가 제작 한 데이터 및 예측에 의존하여 주식 시장에 참여합니다. 그들은 투자 전략에서 기계 학습을 많이 사용하는 최초의 헤지 펀드라고 주장합니다.