Аналіз кількісної торгівлі криптоактивами з використанням штучного інтелекту (ШІ) (частина 1): еволюція від правил до інтелекту

Джерело: Cointelegraph Оригінал: «Аналіз кількісної торгівлі криптовалютою за підтримки штучного інтелекту (ШІ) (частина перша): еволюція від правил до інтелекту»

Історія штучного інтелекту та революція у фінансовій сфері

З тих пір, як він був офіційно запропонований на Дартмутській конференції в 1956 році, штучний інтелект (ШІ) еволюціонував від простого логічного мислення до сучасного глибокого навчання та обробки природної мови. У фінансовому секторі застосування ШІ вже давно прорвалося через традиційний фондовий ринок, а в останні роки воно блищало в кількісній торгівлі криптовалютами. Висока волатильність ринку криптовалют, 24-годинні торгові характеристики та величезні обсяги ончейн-даних і стрічок соціальних мереж забезпечують унікальний випробувальний полігон для штучного інтелекту. У цій статті ми розглянемо, як штучний інтелект перетворився з простої системи правил на агента, здатного приймати автономні рішення, переосмислюючи майбутнє криптотрейдингу.

Рання система правил - прозора, але жорстка

Штучний інтелект, заснований на правилах, є найбільш ранньою парадигмою автоматизованого прийняття рішень, що застосовується на ринку криптовалют. Його основна особливість полягає в тому, що торгова поведінка визначається штучно встановленими детермінованими наборами правил, такими як пороги «купуй дешево, продавай дорого». Завдяки символічній логічній архітектурі процес прийняття рішень є повністю прозорим і може реагувати на зміни ринку за мілісекунди, автоматизуючи операції купівлі та продажу за допомогою заздалегідь встановлених умов, таких як цінові пороги, такі як:

Ці системи логічні та ефективні, але вони вразливі до екстремальної волатильності ринку. Через статичність його заданих параметрів складно адаптуватися до нової парадигми, коли на ринку відбуваються структурні мутації. Крах екосистеми Terra/Luna у травні 2022 року є яскравим прикладом, під час якого деприв'язка стейблкоїна UST спровокувала чорну діру ліквідності, що призвело до стійких хибних сигналів від традиційних технічних індикаторів, таких як MACD та Bollinger Bands. Система правил, як правило, дає збій через нездатність сприймати перехід ринкових станів, що вимагає втручання людини для перекалібрування параметрів і торгових стратегій.

Водночас, системи на основі правил в основному обробляють структуровані дані, такі як ціни та обсяги торгівлі, тоді як ринок криптовалют значно підлягає впливу неструктурованої інформації, такої як емоції в соціальних мережах, регуляторна політика тощо. Системи на основі правил не мають можливостей обробки природної мови та відстеження даних у режимі реального часу, що обмежує їх здатність ефективно інтегрувати ці дані та знижує їхню продуктивність у торгівлі, що керується ринковими емоціями.

Прорив у глибокому навчанні - навчання з даних

У 2010-х роках розвиток технологій машинного навчання (ML) і глибокого навчання (DL) дозволив штучному інтелекту вивчати складні закономірності з історичних даних і динамічно коригувати стратегії. Системи штучного інтелекту, засновані на навчанні, навчаються на даних за допомогою алгоритмів машинного навчання та глибокого навчання, щоб поступово покращувати свої можливості прийняття рішень. На відміну від систем, заснованих на правилах, системи штучного інтелекту, засновані на навчанні, здатні адаптуватися до змін на ринку та обробляти структуровані та неструктуровані дані, що дозволяє їм досягати успіху в складних ринкових середовищах. Особливо в торгівлі криптовалютою, де її висока волатильність і неструктурована інформація, така як настрої в соціальних мережах, кидають виклик традиційним системам правил, тоді як системи штучного інтелекту, засновані на навчанні, можуть стати кращим рішенням. Роль систем штучного інтелекту на основі навчання в торгівлі криптовалютами включає:

Глибоке навчання також усуває недоліки систем правил, яким важко обробляти неструктуровані дані, такі як новини та повідомлення на форумах. Дослідження показали, що настрої в соціальних мережах сильно корелюють з рухом ціни біткойна, і штучний інтелект, заснований на навчанні, фіксує ці сигнали в режимі реального часу. Системи штучного інтелекту, засновані на навчанні, мають кілька переваг перед системами, заснованими на правилах. По-перше, алгоритми машинного навчання динамічно коригують стратегії та ваги на основі змін ринку, а не покладаються на статичні правила.

Ризик перенавчання: підводні камені історичних даних - Перенавчання - це коли модель добре працює на тренувальних даних, але погано працює на нових даних. Це часто трапляється зі стратегіями, оптимізованими на основі історичних даних, оскільки ці стратегії можуть надмірно коригувати та фіксувати шум у даних, а не реальні ринкові моделі. Через моделі поведінки учасників криптовалютного ринку, що постійно змінюються, стратегії перенавчання часто призводять до зниження продуктивності. Наприклад, Gort et al. протестували 10 криптовалют у період з травня по червень 2022 року, під час яких ринок пережив два обвали. Результати показують, що модель з меншим перенавчанням має кращі переваги, ніж модель з більшим перенавчанням.

Великі мовні моделі та агенти - новий мозок для торгівлі

У 2020-х роках генеративний ШІ та великі мовні моделі (LLM) ще більше перевернули світ криптоторгівлі. Наприклад:

Висновок: від інструмента до партнера, шлях еволюції ШІ

Роль ШІ у криптовалютній торгівлі еволюціонувала від «інструмента», що виконує фіксовані правила, до «інтелектуального партнера», здатного сприймати, навчатися та приймати рішення. У майбутньому, внаслідок глибокої інтеграції систем багатоагентного управління та LLM, ШІ може стати «цифровим нейронним центром» криптовалютного ринку, забезпечуючи інвесторів більш точною контролем ризиків і оптимізацією прибутку.