出典:コインテレグラフ原文: 《 人工知能（AI）による暗号通貨の量的取引分析（上）：ルールからインテリジェンスへの進化 》AIの歴史と金融革命人工知能(AI)は、1956年のダートマス会議で正式に提案されて以来、単純な論理的推論から今日のディープラーニングと自然言語処理へと進化してきました。 金融分野では、AIの応用が従来の株式市場を突破して久しく、近年では暗号通貨の定量的取引で輝きを放っています。 暗号通貨市場の高いボラティリティ、24時間取引の特徴、膨大な量のオンチェーンデータとソーシャルメディアフィードは、AIのユニークな実験場を提供します。 この記事では、AIが単純なルールシステムから自律的な意思決定を行うことができるエージェントへと進化し、暗号取引の未来を再定義する方法をレビューします。初期ルールシステム - 透明だが硬直しているルールベースの量子取引システム（Rule-based AI）は、暗号通貨市場で最初に導入された自動化意思決定のパラダイムです。その中心的な特徴は、人工的に設定された決定論的ルールセット（例えば、「安く買って高く売る」閾値）によって取引行動を駆動することです。このようなシステムはシンボリックロジックアーキテクチャを採用し、意思決定プロセスは完全に透明であり、ミリ秒単位で市場の変化に応答し、予め設定された条件（例えば、価格閾値）に基づいて自動的に売買操作を実行します。例：これらのシステムは論理的で効率的ですが、極端な市場のボラティリティに対して脆弱です。 プリセットパラメータの静的な性質により、市場で構造的な突然変異が発生した場合、新しいパラダイムに適応することは困難です。 2022年5月のTerra/Lunaエコシステムの暴落はその好例で、USTステーブルコインのデペッグが流動性ブラックホールを引き起こし、MACDやボリンジャーバンドなどの従来のテクニカル指標から誤ったシグナルが持続的に発生しました。 ルールシステムは、市場状態の移行を認識できないために一般的に失敗し、パラメータと取引戦略を再調整するために人間の介入を必要とします。同時に、ルールベースのシステムは主に価格や取引量などの構造化データを扱いますが、暗号通貨市場はソーシャルメディアのセンチメントや規制政策などの非構造化情報の影響を大きく受けます。 ルールシステムには、このデータを効果的に統合するための自然言語処理とリアルタイムのデータ追跡機能が欠けており、市場センチメント主導の取引でのパフォーマンスが制限されています。ディープラーニングのブレークスルー - データから学ぶ2010年代には、機械学習(ML)やディープラーニング(DL)技術の台頭により、AIは過去のデータから複雑なパターンを学習し、戦略を動的に調整できるようになりました。 学習ベースのAIシステムは、機械学習とディープラーニングのアルゴリズムを通じてデータから学習し、意思決定能力を段階的に向上させます。 ルールベースのシステムとは異なり、学習ベースのAIシステムは、市場の変化に適応し、構造化データと非構造化データを処理できるため、複雑な市場環境で優れた能力を発揮することができます。 特に暗号通貨取引では、その高いボラティリティとソーシャルメディアセンチメントなどの非構造化情報が従来のルールシステムに課題をもたらしますが、学習ベースのAIシステムはより良いソリューションを提供する可能性があります。 暗号通貨取引における学習ベースのAIシステムの役割には、次のものが含まれます。ディープラーニングは、ニュースやフォーラムの投稿などの非構造化データの処理に苦労するルールシステムの欠点にも対処します。 調査によると、ソーシャルメディアのセンチメントはビットコインの価格変動と高い相関関係があり、学習ベースのAIがこれらのシグナルをリアルタイムでキャプチャします。 学習ベースのAIシステムには、ルールベースのシステムに比べていくつかの利点があります。 まず、機械学習アルゴリズムは、静的なルールに頼るのではなく、市場の変化に基づいて戦略と重みを動的に調整します。過学習のリスク: 履歴データの落とし穴 - 過学習とは、モデルがトレーニング データではうまく機能しても、新しいデータではうまく機能しない場合です。 これは、過去のデータに基づいて最適化された戦略でよく起こりますが、これらの戦略は、実際の市場パターンではなく、データのノイズを過剰に調整して捕捉する可能性があるためです。 暗号通貨市場参加者の行動パターンは絶えず変化しているため、戦略の過剰適合はしばしばパフォーマンスの低下につながります。 例えば、ゴート氏らは2022年5月から6月にかけて10の仮想通貨をテストし、その間に市場は2回の暴落を経験しました。 結果は、過学習が少ないモデルの方が、過学習が多いモデルよりも利点が高いことを示しています。大規模言語モデルとエージェント - 取引の新しい脳2020年代、生成的AIと大規模言語モデル（LLM）が暗号取引をさらに覆しました。例えば：結論：ツールからパートナーへ、AIの進化の道仮想通貨取引におけるAIの役割は、固定されたルールを強制する「ツール」から、感知し、学習し、意思決定を行うことができる「インテリジェントなパートナー」へと進化しています。 将来的には、マルチエージェントシステムとLLMの緊密な統合により、AIは暗号市場の「デジタル中枢」となり、投資家により正確なリスク管理とリターン最適化ソリューションを提供する可能性があります。
人工知能（AI）によって強化された暗号資産の量的取引分析（上）：ルールから知能への進化
出典:コインテレグラフ 原文: 《 人工知能（AI）による暗号通貨の量的取引分析（上）：ルールからインテリジェンスへの進化 》
AIの歴史と金融革命
人工知能(AI)は、1956年のダートマス会議で正式に提案されて以来、単純な論理的推論から今日のディープラーニングと自然言語処理へと進化してきました。 金融分野では、AIの応用が従来の株式市場を突破して久しく、近年では暗号通貨の定量的取引で輝きを放っています。 暗号通貨市場の高いボラティリティ、24時間取引の特徴、膨大な量のオンチェーンデータとソーシャルメディアフィードは、AIのユニークな実験場を提供します。 この記事では、AIが単純なルールシステムから自律的な意思決定を行うことができるエージェントへと進化し、暗号取引の未来を再定義する方法をレビューします。
初期ルールシステム - 透明だが硬直している
ルールベースの量子取引システム（Rule-based AI）は、暗号通貨市場で最初に導入された自動化意思決定のパラダイムです。その中心的な特徴は、人工的に設定された決定論的ルールセット（例えば、「安く買って高く売る」閾値）によって取引行動を駆動することです。このようなシステムはシンボリックロジックアーキテクチャを採用し、意思決定プロセスは完全に透明であり、ミリ秒単位で市場の変化に応答し、予め設定された条件（例えば、価格閾値）に基づいて自動的に売買操作を実行します。例：
これらのシステムは論理的で効率的ですが、極端な市場のボラティリティに対して脆弱です。 プリセットパラメータの静的な性質により、市場で構造的な突然変異が発生した場合、新しいパラダイムに適応することは困難です。 2022年5月のTerra/Lunaエコシステムの暴落はその好例で、USTステーブルコインのデペッグが流動性ブラックホールを引き起こし、MACDやボリンジャーバンドなどの従来のテクニカル指標から誤ったシグナルが持続的に発生しました。 ルールシステムは、市場状態の移行を認識できないために一般的に失敗し、パラメータと取引戦略を再調整するために人間の介入を必要とします。
同時に、ルールベースのシステムは主に価格や取引量などの構造化データを扱いますが、暗号通貨市場はソーシャルメディアのセンチメントや規制政策などの非構造化情報の影響を大きく受けます。 ルールシステムには、このデータを効果的に統合するための自然言語処理とリアルタイムのデータ追跡機能が欠けており、市場センチメント主導の取引でのパフォーマンスが制限されています。
ディープラーニングのブレークスルー - データから学ぶ
2010年代には、機械学習(ML)やディープラーニング(DL)技術の台頭により、AIは過去のデータから複雑なパターンを学習し、戦略を動的に調整できるようになりました。 学習ベースのAIシステムは、機械学習とディープラーニングのアルゴリズムを通じてデータから学習し、意思決定能力を段階的に向上させます。 ルールベースのシステムとは異なり、学習ベースのAIシステムは、市場の変化に適応し、構造化データと非構造化データを処理できるため、複雑な市場環境で優れた能力を発揮することができます。 特に暗号通貨取引では、その高いボラティリティとソーシャルメディアセンチメントなどの非構造化情報が従来のルールシステムに課題をもたらしますが、学習ベースのAIシステムはより良いソリューションを提供する可能性があります。 暗号通貨取引における学習ベースのAIシステムの役割には、次のものが含まれます。
ディープラーニングは、ニュースやフォーラムの投稿などの非構造化データの処理に苦労するルールシステムの欠点にも対処します。 調査によると、ソーシャルメディアのセンチメントはビットコインの価格変動と高い相関関係があり、学習ベースのAIがこれらのシグナルをリアルタイムでキャプチャします。 学習ベースのAIシステムには、ルールベースのシステムに比べていくつかの利点があります。 まず、機械学習アルゴリズムは、静的なルールに頼るのではなく、市場の変化に基づいて戦略と重みを動的に調整します。
過学習のリスク: 履歴データの落とし穴 - 過学習とは、モデルがトレーニング データではうまく機能しても、新しいデータではうまく機能しない場合です。 これは、過去のデータに基づいて最適化された戦略でよく起こりますが、これらの戦略は、実際の市場パターンではなく、データのノイズを過剰に調整して捕捉する可能性があるためです。 暗号通貨市場参加者の行動パターンは絶えず変化しているため、戦略の過剰適合はしばしばパフォーマンスの低下につながります。 例えば、ゴート氏らは2022年5月から6月にかけて10の仮想通貨をテストし、その間に市場は2回の暴落を経験しました。 結果は、過学習が少ないモデルの方が、過学習が多いモデルよりも利点が高いことを示しています。
大規模言語モデルとエージェント - 取引の新しい脳
2020年代、生成的AIと大規模言語モデル（LLM）が暗号取引をさらに覆しました。例えば：
結論：ツールからパートナーへ、AIの進化の道
仮想通貨取引におけるAIの役割は、固定されたルールを強制する「ツール」から、感知し、学習し、意思決定を行うことができる「インテリジェントなパートナー」へと進化しています。 将来的には、マルチエージェントシステムとLLMの緊密な統合により、AIは暗号市場の「デジタル中枢」となり、投資家により正確なリスク管理とリターン最適化ソリューションを提供する可能性があります。