Choć wyrażenie „zmienność na rynku kryptowalut” może wydawać się powtarzalne, jego prawdziwość pozostaje niezaprzeczalna. Monety mogą podlegać dramatycznym wahaniom w ciągu godzin lub nawet minut. Na przykład po tym, jak Mt.Gox przeniósł znaczne BTC w ramach rekompensaty, cena Bitcoina spadła z 60 000 dolarów do 53 717 dolarów w dniu 5 lipca 2024 r.

Ilość informacji otaczających rynek kryptowalut jest ogromna i inwestorom nie tylko trudno jest w pełni wykorzystać takie ilości informacji, ale być może nawet jest to niemożliwe. Wiadomości są między innymi czasami nieprzewidywalne. Dlatego nieuniknione i logiczne dla traderów było łączenie handlu z algorytmami i modelami sztucznej inteligencji, które identyfikują określone wzorce rynkowe i wykorzystują je do osiągnięcia zysku. W naszym nowym materiale postaramy się zrozumieć, czym jest handel sztuczną inteligencją, w jaki sposób sztuczna inteligencja pomaga traderom maksymalizować wyniki i jakie są perspektywy handlu sztuczną inteligencją.

   

Czym jest handel sztuczną inteligencją?

Zacznijmy od zrozumienia pojęć, a dokładnie różnic między sztuczną inteligencją, handlem algorytmicznym i handlem opartym na uczeniu maszynowym , ponieważ terminy te często się pokrywają.

Handel algorytmiczny polega na wykorzystaniu algorytmów komputerowych do automatyzacji działań handlowych. Algorytmy te postępują zgodnie z zaprogramowanymi instrukcjami w oparciu o czas, cenę i ilość. Na przykład trader może przyjąć strategię zakupu monety, gdy jej 50-dniowa średnia krocząca wzrośnie powyżej 200-dniowej średniej kroczącej i sprzedania jej, gdy 50-dniowa średnia krocząca spadnie poniżej 200-dniowej wartości. Program komputerowy będzie następnie automatycznie monitorował cenę monety i średnie kroczące, składając zlecenia kupna i sprzedaży, gdy te warunki zostaną spełnione.

Uczenie maszynowe, podzbiór badań nad sztuczną inteligencją, koncentruje się na opracowywaniu algorytmów statystycznych, które umożliwiają sztucznej inteligencji naśladowanie ludzkiego uczenia się, poprawiając z czasem jego dokładność. W handlu uczenie maszynowe obejmuje analizę danych historycznych w celu zidentyfikowania wzorców i trendów, które mogą przewidzieć przyszłe ruchy cen.

Handel sztuczną inteligencją wykorzystuje zaawansowane techniki sztucznej inteligencji, takie jak przewidywania algorytmiczne, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i analiza dużych zbiorów danych. Systemy te analizują ogromne ilości danych, identyfikują wzorce i dokonują prognoz na potrzeby strategii handlowych.

Podsumowując, handel algorytmiczny to szerokie pojęcie obejmujące dowolny zautomatyzowany system handlu z predefiniowanymi regułami. Handel oparty na uczeniu maszynowym to specyficzny rodzaj handlu oparty na sztucznej inteligencji, który buduje modele w celu przewidywania ruchów na rynku i optymalizacji transakcji w oparciu o dane. Handel sztuczną inteligencją wykorzystuje zaawansowane techniki sztucznej inteligencji do przetwarzania dużych zbiorów danych i uczenia się na ich podstawie, prognozowania i dostosowywania się do nowych informacji.

 

"Trzeba mieć wielkie cele, by nie poddać się przygnębieniu z powodu małych niepowodzeń" Buduj, oszczędzaj, zabezpieczaj, inwestuj! Osoby posiadające tylko jedno źródło dochodu, które nie robią dywersyfikacji powinny się liczyć z tym, że kiedyś: – mogą stracić pracę – ich firma może upaść – warunki zdrowotne mogą nie pozwolić na pracę. Sprawdź już teraz jak możesz rozpocząć swoją przygodę z inwestycjami w złoto już od ...15 zł miesięcznie!

     

Obecny stan handlu AI

W 2023 r. handel sztuczną inteligencją stał się w centrum uwagi, równolegle z rozwojem chatbotów AI, takich jak ChatGPT firmy OpenAI. W ciągu zaledwie dwóch miesięcy osiągnął 100 milionów użytkowników, przewyższając platformy takie jak TikTok.

Czy patrząc na rok 2024 zmienił się krajobraz sztucznej inteligencji w handlu? Według ankiety przeprowadzonej przez firmę NVIDIA niezwykłe 91% firm świadczących usługi finansowe eksploruje sztuczną inteligencję lub już ją wdrożyło. Ta zmiana jest widoczna w kilku znaczących integracjach na rynku kryptowalut.

Na przykład sztuczna inteligencja Plutona oferuje teraz inwestorom Robinhood spersonalizowane strategie inwestycyjne, narzędzia do analizy danych i informacje w czasie rzeczywistym, pomagając im podejmować szybkie decyzje. To narzędzie AI optymalizuje portfele, oceniając tolerancję ryzyka każdego użytkownika, cele inwestycyjne i wcześniejsze transakcje.

Podobnie Bybit, dobrze znana giełda kryptowalut, uruchomiła TradeGPT, spersonalizowanego asystenta handlowego AI. Narzędzie to zapewnia inwestorom spostrzeżenia oparte na sztucznej inteligencji i konkretne wskazówki, takie jak analiza niektórych kryptowalut i sugerowanie dostosowanych strategii handlowych z cenami wejściowymi i wyjaśnieniami.

Kolejnym znaczącym wydarzeniem jest przedsprzedaż Bitbota, która w niecałe osiem tygodni zebrała ponad 1 milion dolarów. Ten wzrost odzwierciedla rosnące zainteresowanie sztuczną inteligencją i technologią handlową oraz podkreśla to innowacyjne podejście do handlu.

Rozwój handlu sztuczną inteligencją przyciągnął także uwagę amerykańskiej Komisji ds. Handlu Kontraktami Terminowymi na Towary (CFTC). Agencja podkreśliła, że ​​chociaż sztuczna inteligencja może ulepszyć strategie handlowe, nie jest w stanie przewidzieć przyszłości. Przestrzegają przed gwarancjami wysokich zysków przy użyciu botów, algorytmów sygnałów handlowych, algorytmów arbitrażu kryptowalut i innych technologii wspomaganych przez sztuczną inteligencję.

 

Reklama Dźwignią Handlu - Wykorzystaj Najlepsze Platformy Reklamowe Do Promocji Swoich Projektów, Stron, Banerów!

     

Różne sposoby wykorzystania narzędzi AI w handlu kryptowalutami

Chociaż rynek kryptowalut jest zdominowany głównie przez boty AI, potencjał sztucznej inteligencji w handlu kryptowalutami wykracza poza te zautomatyzowane narzędzia. Oto kilka przykładów tego, jak można go wykorzystać w handlu kryptowalutami:

1. Analiza danych AI x

Dokładne dane dotyczące rynku kryptowalut mają kluczowe znaczenie dla zrozumienia trendów i podejmowania świadomych decyzji inwestycyjnych. Jednak fałszywe transakcje, takie jak wash trading, mogą zawyżać wolumeny i zakłócać działalność rynkową.

Aby rozwiązać ten problem, firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do analizowania dużych zbiorów danych i wykrywania nieregularnych wzorców handlowych, zapewniając bardziej wiarygodne informacje rynkowe. Na przykład BitsCrunch , platforma analityczna NFT oparta na sztucznej inteligencji, identyfikuje podejrzane transakcje w czasie rzeczywistym w celu uzyskania dokładnych danych.

2. Trendy w AI

Narzędzia AI mogą analizować obszerne dane historyczne i dane w czasie rzeczywistym w celu identyfikacji trendów i wzorców na rynku kryptowalut. Pomaga to inwestorom dokładniej przewidywać ruchy na rynku, co ma kluczowe znaczenie na niestabilnym rynku kryptowalut. Na przykład platforma badawcza TokenMetrics twierdzi na swojej stronie internetowej, że może analizować dane historyczne dotyczące monet, aby uzyskać wgląd w trendy, korzystając z wbudowanej sztucznej inteligencji. Jego algorytmy uwzględniają różne czynniki, takie jak raporty fundamentalne, analiza nastrojów, średnie kroczące i poziomy wsparcia/oporu, aby zidentyfikować potencjalne trendy i przewidzieć przyszłe ruchy cen.

3. Przewidywania AI x

Narzędzia AI wykorzystują złożoną interpretację danych i modelowanie predykcyjne do prognozowania trendów cenowych, wykrywania anomalii i wykorzystywania zyskownych okazji w czasie rzeczywistym. Ta funkcja pozwala inwestorom podejmować świadome decyzje dotyczące zakupu, sprzedaży lub przechowywania kryptowalut.

Platforma usług finansowych IntoTheBlock oferuje usługę prognoz , która może prognozować kierunek, w jakim cena ma się zmieniać w ciągu następnej godziny. Obecnie IntoTheBlock posiada modele predykcyjne dla Bitcoin, Ethereum, Litecoin i Bitcoin Cash. Cena może poruszać się na jeden z czterech sposobów: w górę, w dół, neutralnie lub bez prognozy. Rozwój tych wskaźników wynika z modeli głębokiego uczenia się tworzonych przez zespół analityków danych IntoTheBlock na przestrzeni wielu miesięcy.

Na stronie internetowej firmy podano, że np. jeśli model jest dokładny średnio w 70%, to dokładnie przewidział 7 z 10 prognoz.

4. Optymalizacja portfela AI x

Platformy transakcyjne oparte na sztucznej inteligencji realizują transakcje skutecznie i szybko, wykorzystując dane w czasie rzeczywistym i zaawansowane algorytmy. Platformy te oferują funkcje optymalizacji portfela, takie jak strategie przywracania równowagi i optymalizacja podatkowa, w celu maksymalizacji zysków i ograniczenia ryzyka.

Na przykład szwajcarski startup Aisot , który integruje różne podejścia do uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji i finansów ilościowych, zapewnia portfele kryptowalut wyselekcjonowane przez sztuczną inteligencję.

Według strony internetowej startupu, na początku października firma uruchomiła portfel kryptowalut w pełni oparty na sztucznej inteligencji. W ciągu pierwszych trzech miesięcy po uruchomieniu osiągnął 72% zwrotu po opłatach, pokonując 53% zwrotu Bitcoina w tym samym okresie.

5. Zarządzanie ryzykiem AI x

Narzędzia AI oceniają i minimalizują ryzyko poprzez analizę danych rynkowych, identyfikację potencjalnych zagrożeń i wdrażanie proaktywnych strategii ograniczania ryzyka. To proaktywne podejście pomaga inwestorom chronić swoje inwestycje przed wahaniami rynkowymi i niekorzystnymi zdarzeniami.

Lockchain jest przykładem takiej platformy. Agreguje dane w łańcuchu i inteligencję typu open source.

Użytkownicy otrzymują powiadomienia za pośrednictwem poczty elektronicznej, Slacka lub Telegramu, powiadamiając ich o potencjalnych zdarzeniach związanych z ryzykiem istotnych dla ich portfeli. Zdarzenia te mogą obejmować naruszenia mające wpływ na ich monety lub ryzyko związane z portfelami depozytowymi.

 

Zacznij automatyzować swój handel już dziś!

     

Jaka jest przyszłość handlu sztuczną inteligencją?

Badając przyszłość handlu sztuczną inteligencją, szukaliśmy spostrzeżeń od wpływowych głosów w branży kryptowalut. Oto najciekawsze punkty widzenia, jakie wyłoniły się z naszych dyskusji.

Omawiając strategie handlowe, dyrektor finansowy ChicksX zauważył: „ Jednym z problemów związanych ze strategiami handlowymi jest to, że jeśli zbyt wiele osób korzysta z tych samych lub podobnych strategii, zmniejszy to potencjalną rentowność. Może dlatego nie jest łatwy i tani dostęp do kompetentnych botów do handlu kryptowalutami AI i może tak pozostać przez jakiś czas. Warto także zastanowić się, czy sztuczna inteligencja będzie kiedykolwiek w stanie całkowicie wyprzedzić człowieka we wszystkich aspektach tradingu, zwłaszcza że jest to dyscyplina tak wieloaspektowa”.

Dennis Shirshikov, dyrektor ds. rozwoju w Gosummer , podkreślił: „Sztuczna inteligencja zdemokratyzuje dostęp do zaawansowanych strategii handlowych. Tradycyjnie zaawansowane narzędzia handlowe i algorytmy handlu o wysokiej częstotliwości były dostępne wyłącznie dla dużych instytucji finansowych. Dzięki platformom opartym na sztucznej inteligencji indywidualni handlowcy i mniejsze firmy mogą wykorzystać te narzędzia, aby konkurować na bardziej równych warunkach”.

Becky Leighton z Coininsider podkreśliła: „ Narzędzia stają się coraz bardziej wyrafinowane, aby wychwytywać oszukańcze działania, manipulacje na rynku i możliwe ataki. Narzędziem wdrażanym przez sztuczną inteligencję łatwiej będzie identyfikować podejrzane działania, a zwiększona świadomość nowych zagrożeń zapobiegnie włamaniom i naruszeniom platform.”

Alari Aho, dyrektor generalny i założyciel Toggl , przewidział, że „ boty zasilane sztuczną inteligencją, które wykorzystują uczenie się przez wzmacnianie w celu ciągłego ulepszania swoich strategii handlowych, będą coraz bardziej powszechne. Boty te będą uczyć się na swoich sukcesach i porażkach, autonomicznie dostosowując się do zmieniających się warunków rynkowych. Z biegiem czasu opracują wysoce wyrafinowane taktyki handlowe, które optymalizują zwroty”.

Interesujące są również dane z ankiety JPMorgan , które pokazują, że technologia sztucznej inteligencji będzie odgrywać wiodącą rolę w handlu w ciągu najbliższych trzech lat.

W badaniu wzięło udział 4010 traderów instytucjonalnych z 65 krajów. Zgodnie z wynikami 61% traderów przewiduje, że sztuczna inteligencja/uczenie maszynowe będzie miało największy wpływ na kształtowanie przyszłości handlu w ciągu najbliższych trzech lat.

Podsumowanie

Wpływ nowych technologii na handel jest niewątpliwie oczywisty, umożliwiając inwestorom optymalizację strategii, ograniczanie ryzyka i odkrywanie większej liczby możliwości handlowych. Pojawienie się nowych startupów, inwestycje firm integrujących OpenAI oraz rosnące zaufanie społeczne wskazują na solidne i trwałe skrzyżowanie handlu i sztucznej inteligencji.

Twierdzenie, że inwestor może śmiało powierzyć swój portfel w całości maszynie, jest jednak przedwczesne. Chociaż sztuczna inteligencja wykazała niezwykłe możliwości w przetwarzaniu ogromnych ilości danych i podejmowaniu złożonych decyzji, nieprzewidywalność rynków kryptowalut, niepewność regulacyjna i nieprzewidziane zdarzenia nadal stanowią poważne wyzwania. Ludzki osąd, zdolność dostosowywania się do zmieniających się warunków i umiejętność interpretowania zróżnicowanych sygnałów rynkowych pozostają kluczowymi czynnikami, których sama sztuczna inteligencja nie może jeszcze w pełni odtworzyć.

   

Często zadawane pytania

W jaki sposób algorytmy AI pomagają traderom kryptowalut?

Oprócz botów AI dostępnych na rynku kryptowalut, usługi sztucznej inteligencji mogą usprawnić handel kryptowalutami, wykrywając nieregularne wzorce, analizując dane w czasie rzeczywistym w celu prognoz rynkowych, optymalizując portfele i zarządzając ryzykiem.

Jaka jest przyszłość handlu kryptowalutami AI?

Rola sztucznej inteligencji w handlu kryptowalutami będzie nadal rosnąć, koncentrując się na zapobieganiu oszustwom i ulepszaniu strategii handlowych w celu uzyskania lepszych zwrotów. JP Morgan podaje, że 61% traderów wierzy, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe ukształtują przyszłość handlu w ciągu najbliższych trzech lat.