Автоматизированные стратегии получения доходности становятся всё более совершенными. Алгоритмы машинного обучения теперь тонко настраивают распределение портфеля в режиме реального времени, адаптируясь к волатильности рынка гораздо быстрее, чем это возможно при ручном ребалансировании. То, что раньше требовало часов анализа, теперь происходит за секунды — оптимизируя доходность при одновременном управлении уровнем риска на различных протоколах.