Источник: Cointelegraph
Исходный текст: 《 Анализ количественной торговли криптовалютами с использованием искусственного интеллекта (AI) (Часть 1): Эволюция от правил к интеллекту 》
История ИИ и революция в финансовой сфере
Искусственный интеллект (ИИ) с момента его официального предложения на конференции в Дартмуте в 1956 году развивался от простого логического вывода до современных глубоких нейронных сетей и обработки естественного языка. В финансовой сфере применение ИИ уже давно вышло за пределы традиционного фондового рынка и в последние годы особенно успешно проявило себя в количественной торговле криптовалютами. Высокая волатильность криптовалютного рынка, его круглосуточная торговля, а также огромное количество данных на блокчейне и информации из социальных сетей предоставляют ИИ уникальную испытательную площадку. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ эволюционировал от простых систем правил к агентам, способным принимать самостоятельные решения, переопределяя будущее криптоторговли.
Ранние правила системы - прозрачные, но жесткие
Система количественной торговли на основе правил (Rule-based AI) является одной из первых применённых в криптовалютном рынке парадигм автоматизированного принятия решений. Её ключевая характеристика заключается в том, что торговое поведение управляется набором предустановленных детерминированных правил (например, пороги "покупать дешево, продавать дорого"). Такие системы используют символическую логическую архитектуру, процесс принятия решений полностью прозрачен и может реагировать на изменения рынка с миллисекундной скоростью, автоматически выполняя операции покупки и продажи на основе предустановленных условий (например, ценовых порогов), например:
Эти системы обладают прозрачной логикой и высокой эффективностью исполнения, но проявляют уязвимость в условиях экстремальной волатильности рынка. Из-за статической природы предустановленных параметров они с трудом адаптируются к новым парадигмам в случае структурных изменений на рынке. Классическим примером является крах экосистемы Terra/Luna в мае 2022 года, когда отклонение стабильной монеты UST вызвало ликвидностную дыру, что привело к постоянным ложным сигналам по традиционным техническим индикаторам, таким как MACD и полосы Боллинджера. Системы правил в целом выходят из строя, так как не могут воспринимать изменения состояния рынка, что требует вмешательства человека для повторной калибровки параметров и торговых стратегий.
В то же время системы, основанные на правилах, в основном имеют дело со структурированными данными, такими как цена и объем торгов, в то время как на рынок криптовалют значительно влияет неструктурированная информация, такая как настроения в социальных сетях и нормативная политика. В системе правил отсутствует обработка естественного языка и возможности отслеживания данных в режиме реального времени для эффективной интеграции этих данных, что ограничивает ее производительность в торговле, основанной на рыночных настроениях.
Прорыв в глубоком обучении - обучение на данных
В 2010-х годах развитие технологий машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) позволило ИИ изучать сложные закономерности на основе исторических данных и динамически корректировать стратегии. Системы искусственного интеллекта на основе обучения обучаются на основе данных с помощью алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения, чтобы постепенно улучшать свои возможности по принятию решений. В отличие от систем, основанных на правилах, системы ИИ, основанные на обучении, способны адаптироваться к изменениям на рынке и обрабатывать структурированные и неструктурированные данные, что позволяет им преуспевать в сложных рыночных средах. Особенно в торговле криптовалютой, где ее высокая волатильность и неструктурированная информация, такая как настроения в социальных сетях, бросают вызов традиционным системам правил, в то время как системы искусственного интеллекта, основанные на обучении, могут стать лучшим решением. Роль систем искусственного интеллекта на основе обучения в торговле криптовалютами включает в себя:
Глубокое обучение также решает проблему, с которой правилам сложно справляться с неструктурированными данными (такими как новости и сообщения на форумах). Исследования показывают, что эмоции в социальных сетях высоко коррелируют с движением цен на биткойн, в то время как основанный на обучении ИИ может в реальном времени фиксировать эти сигналы. По сравнению с системами, основанными на правилах, системы ИИ на основе обучения имеют несколько преимуществ. Во-первых, алгоритмы машинного обучения могут динамически корректировать стратегии и веса в зависимости от изменений на рынке, а не полагаются на статические правила.
Риск переобучения: ловушка исторических данных - Переобучение обозначает ситуацию, когда модель показывает отличные результаты на обучающих данных, но плохо работает на новых данных. Эта ситуация часто возникает в стратегиях, оптимизированных на основе исторических данных, поскольку такие стратегии могут чрезмерно подстраиваться под данные, улавливая шум, а не реальные рыночные паттерны. Поскольку поведение участников криптовалютного рынка постоянно и быстро меняется, стратегии с переобучением часто приводят к снижению производительности. Например, Горт и другие протестировали 10 криптовалют с мая по июнь 2022 года, в течение которого рынок пережил два обрушения. Результаты показали, что модели с меньшим переобучением превзошли модели с большим переобучением по доходности.
Большие языковые модели и агенты - новый мозг торговли
В 2020-х годах генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM) еще больше перевернули крипто-трейдинг. Например:
Заключение: от инструмента до партнера, путь эволюции ИИ
Роль ИИ в криптовалютной торговле изменилась от "инструмента", исполняющего фиксированные правила, до "умного партнера", способного воспринимать, обучаться и принимать решения. В будущем, с глубоким объединением многоагентных систем и LLM, ИИ может стать "цифровым нервным центром" крипторынка, предоставляя инвесторам более точные решения для управления рисками и оптимизации прибыли.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Анализ количественной торговли криптоактивами на основе искусственного интеллекта (AI) (часть 1): эволюция от правил к интеллекту
Источник: Cointelegraph Исходный текст: 《 Анализ количественной торговли криптовалютами с использованием искусственного интеллекта (AI) (Часть 1): Эволюция от правил к интеллекту 》
История ИИ и революция в финансовой сфере
Искусственный интеллект (ИИ) с момента его официального предложения на конференции в Дартмуте в 1956 году развивался от простого логического вывода до современных глубоких нейронных сетей и обработки естественного языка. В финансовой сфере применение ИИ уже давно вышло за пределы традиционного фондового рынка и в последние годы особенно успешно проявило себя в количественной торговле криптовалютами. Высокая волатильность криптовалютного рынка, его круглосуточная торговля, а также огромное количество данных на блокчейне и информации из социальных сетей предоставляют ИИ уникальную испытательную площадку. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ эволюционировал от простых систем правил к агентам, способным принимать самостоятельные решения, переопределяя будущее криптоторговли.
Ранние правила системы - прозрачные, но жесткие
Система количественной торговли на основе правил (Rule-based AI) является одной из первых применённых в криптовалютном рынке парадигм автоматизированного принятия решений. Её ключевая характеристика заключается в том, что торговое поведение управляется набором предустановленных детерминированных правил (например, пороги "покупать дешево, продавать дорого"). Такие системы используют символическую логическую архитектуру, процесс принятия решений полностью прозрачен и может реагировать на изменения рынка с миллисекундной скоростью, автоматически выполняя операции покупки и продажи на основе предустановленных условий (например, ценовых порогов), например:
Эти системы обладают прозрачной логикой и высокой эффективностью исполнения, но проявляют уязвимость в условиях экстремальной волатильности рынка. Из-за статической природы предустановленных параметров они с трудом адаптируются к новым парадигмам в случае структурных изменений на рынке. Классическим примером является крах экосистемы Terra/Luna в мае 2022 года, когда отклонение стабильной монеты UST вызвало ликвидностную дыру, что привело к постоянным ложным сигналам по традиционным техническим индикаторам, таким как MACD и полосы Боллинджера. Системы правил в целом выходят из строя, так как не могут воспринимать изменения состояния рынка, что требует вмешательства человека для повторной калибровки параметров и торговых стратегий.
В то же время системы, основанные на правилах, в основном имеют дело со структурированными данными, такими как цена и объем торгов, в то время как на рынок криптовалют значительно влияет неструктурированная информация, такая как настроения в социальных сетях и нормативная политика. В системе правил отсутствует обработка естественного языка и возможности отслеживания данных в режиме реального времени для эффективной интеграции этих данных, что ограничивает ее производительность в торговле, основанной на рыночных настроениях.
Прорыв в глубоком обучении - обучение на данных
В 2010-х годах развитие технологий машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) позволило ИИ изучать сложные закономерности на основе исторических данных и динамически корректировать стратегии. Системы искусственного интеллекта на основе обучения обучаются на основе данных с помощью алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения, чтобы постепенно улучшать свои возможности по принятию решений. В отличие от систем, основанных на правилах, системы ИИ, основанные на обучении, способны адаптироваться к изменениям на рынке и обрабатывать структурированные и неструктурированные данные, что позволяет им преуспевать в сложных рыночных средах. Особенно в торговле криптовалютой, где ее высокая волатильность и неструктурированная информация, такая как настроения в социальных сетях, бросают вызов традиционным системам правил, в то время как системы искусственного интеллекта, основанные на обучении, могут стать лучшим решением. Роль систем искусственного интеллекта на основе обучения в торговле криптовалютами включает в себя:
Глубокое обучение также решает проблему, с которой правилам сложно справляться с неструктурированными данными (такими как новости и сообщения на форумах). Исследования показывают, что эмоции в социальных сетях высоко коррелируют с движением цен на биткойн, в то время как основанный на обучении ИИ может в реальном времени фиксировать эти сигналы. По сравнению с системами, основанными на правилах, системы ИИ на основе обучения имеют несколько преимуществ. Во-первых, алгоритмы машинного обучения могут динамически корректировать стратегии и веса в зависимости от изменений на рынке, а не полагаются на статические правила.
Риск переобучения: ловушка исторических данных - Переобучение обозначает ситуацию, когда модель показывает отличные результаты на обучающих данных, но плохо работает на новых данных. Эта ситуация часто возникает в стратегиях, оптимизированных на основе исторических данных, поскольку такие стратегии могут чрезмерно подстраиваться под данные, улавливая шум, а не реальные рыночные паттерны. Поскольку поведение участников криптовалютного рынка постоянно и быстро меняется, стратегии с переобучением часто приводят к снижению производительности. Например, Горт и другие протестировали 10 криптовалют с мая по июнь 2022 года, в течение которого рынок пережил два обрушения. Результаты показали, что модели с меньшим переобучением превзошли модели с большим переобучением по доходности.
Большие языковые модели и агенты - новый мозг торговли
В 2020-х годах генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM) еще больше перевернули крипто-трейдинг. Например:
Заключение: от инструмента до партнера, путь эволюции ИИ
Роль ИИ в криптовалютной торговле изменилась от "инструмента", исполняющего фиксированные правила, до "умного партнера", способного воспринимать, обучаться и принимать решения. В будущем, с глубоким объединением многоагентных систем и LLM, ИИ может стать "цифровым нервным центром" крипторынка, предоставляя инвесторам более точные решения для управления рисками и оптимизации прибыли.