นับตั้งแต่มีการเสนออย่างเป็นทางการในการประชุม Dartmouth ในปี 1956 ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้พัฒนาจากการให้เหตุผลเชิงตรรกะอย่างง่ายไปสู่การเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลภาษาธรรมชาติในปัจจุบัน ในภาคการเงินการประยุกต์ใช้ AI ได้ทะลุผ่านตลาดหุ้นแบบดั้งเดิมมานานแล้วและในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมามันได้ส่องแสงในการซื้อขายสกุลเงินดิจิทัลเชิงปริมาณ ความผันผวนสูงของตลาดสกุลเงินดิจิทัลลักษณะการซื้อขายตลอด 24 ชั่วโมงและข้อมูลออนเชนจํานวนมากและฟีดโซเชียลมีเดียเป็นพื้นที่ทดสอบที่ไม่เหมือนใครสําหรับ AI ในบทความนี้เราจะทบทวนว่า AI มีวิวัฒนาการอย่างไรจากระบบกฎง่ายๆ ไปสู่ตัวแทนที่สามารถตัดสินใจได้อย่างอิสระ โดยกําหนดอนาคตของการซื้อขาย crypto ใหม่
ระบบกฎระเบียบในช่วงแรก - โปร่งใสแต่แข็งกระด้าง
AI ตามกฎเป็นกระบวนทัศน์การตัดสินใจอัตโนมัติที่เก่าแก่ที่สุดที่ใช้ในตลาดสกุลเงินดิจิทัล คุณสมบัติหลักของมันคือพฤติกรรมการซื้อขายได้รับแรงหนุนจากชุดกฎที่กําหนดไว้ล่วงหน้าเช่นเกณฑ์ "ซื้อต่ําขายสูง" ด้วยสถาปัตยกรรมตรรกะเชิงสัญลักษณ์กระบวนการตัดสินใจมีความโปร่งใสอย่างเต็มที่และสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดในหน่วยมิลลิวินาทีดําเนินการซื้อและขายโดยอัตโนมัติผ่านเงื่อนไขที่กําหนดไว้ล่วงหน้าเช่นเกณฑ์ราคาเช่น:
ในปี 2010 การเพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML) และการเรียนรู้เชิงลึก (DL) ทําให้ AI สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนจากข้อมูลในอดีตและปรับกลยุทธ์แบบไดนามิก ระบบ AI ที่เน้นการเรียนรู้จะเรียนรู้จากข้อมูลผ่านแมชชีนเลิร์นนิ่งและอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อปรับปรุงความสามารถในการตัดสินใจอย่างต่อเนื่อง ซึ่งแตกต่างจากระบบตามกฎระบบ AI ที่ใช้การเรียนรู้สามารถปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในตลาดและประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างทําให้พวกเขาเก่งในสภาพแวดล้อมตลาดที่ซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการซื้อขายสกุลเงินดิจิทัลซึ่งมีความผันผวนสูงและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเช่นความเชื่อมั่นของโซเชียลมีเดียก่อให้เกิดความท้าทายต่อระบบกฎแบบดั้งเดิมในขณะที่ระบบ AI ที่ใช้การเรียนรู้อาจเป็นทางออกที่ดีกว่า บทบาทของระบบ AI ที่ใช้การเรียนรู้ในการซื้อขายสกุลเงินดิจิทัลได้แก่:
การเรียนรู้เชิงลึกยังกล่าวถึงข้อบกพร่องของระบบกฎที่พยายามจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข่าวและโพสต์ในฟอรัม การวิจัยแสดงให้เห็นว่าความเชื่อมั่นของโซเชียลมีเดียมีความสัมพันธ์อย่างมากกับการเคลื่อนไหวของราคา Bitcoin และ AI ที่ใช้การเรียนรู้จะจับสัญญาณเหล่านี้แบบเรียลไทม์ ระบบ AI ที่เน้นการเรียนรู้มีข้อดีหลายประการเหนือระบบที่ใช้กฎ ประการแรกอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงจะปรับกลยุทธ์และน้ําหนักแบบไดนามิกตามการเปลี่ยนแปลงของตลาดแทนที่จะพึ่งพากฎแบบคงที่
การวิเคราะห์การซื้อขายเชิงปริมาณสินทรัพย์คริปโตที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) (ตอนที่ 1): จากกฎไปสู่การพัฒนาทางปัญญา
แหล่งที่มา: Cointelegraph ต้นฉบับ: 《 การวิเคราะห์การซื้อขายเชิงปริมาณของสกุลเงินดิจิทัลภายใต้การสนับสนุนของปัญญาประดิษฐ์ (AI) (ตอนที่ 1): จากกฎไปสู่การพัฒนาสมองอัจฉริยะ 》
ประวัติของ AI และการปฏิวัติในวงการการเงิน
นับตั้งแต่มีการเสนออย่างเป็นทางการในการประชุม Dartmouth ในปี 1956 ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้พัฒนาจากการให้เหตุผลเชิงตรรกะอย่างง่ายไปสู่การเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลภาษาธรรมชาติในปัจจุบัน ในภาคการเงินการประยุกต์ใช้ AI ได้ทะลุผ่านตลาดหุ้นแบบดั้งเดิมมานานแล้วและในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมามันได้ส่องแสงในการซื้อขายสกุลเงินดิจิทัลเชิงปริมาณ ความผันผวนสูงของตลาดสกุลเงินดิจิทัลลักษณะการซื้อขายตลอด 24 ชั่วโมงและข้อมูลออนเชนจํานวนมากและฟีดโซเชียลมีเดียเป็นพื้นที่ทดสอบที่ไม่เหมือนใครสําหรับ AI ในบทความนี้เราจะทบทวนว่า AI มีวิวัฒนาการอย่างไรจากระบบกฎง่ายๆ ไปสู่ตัวแทนที่สามารถตัดสินใจได้อย่างอิสระ โดยกําหนดอนาคตของการซื้อขาย crypto ใหม่
ระบบกฎระเบียบในช่วงแรก - โปร่งใสแต่แข็งกระด้าง
AI ตามกฎเป็นกระบวนทัศน์การตัดสินใจอัตโนมัติที่เก่าแก่ที่สุดที่ใช้ในตลาดสกุลเงินดิจิทัล คุณสมบัติหลักของมันคือพฤติกรรมการซื้อขายได้รับแรงหนุนจากชุดกฎที่กําหนดไว้ล่วงหน้าเช่นเกณฑ์ "ซื้อต่ําขายสูง" ด้วยสถาปัตยกรรมตรรกะเชิงสัญลักษณ์กระบวนการตัดสินใจมีความโปร่งใสอย่างเต็มที่และสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดในหน่วยมิลลิวินาทีดําเนินการซื้อและขายโดยอัตโนมัติผ่านเงื่อนไขที่กําหนดไว้ล่วงหน้าเช่นเกณฑ์ราคาเช่น:
ระบบเหล่านี้มีความโปร่งใสในเชิงตรรกะและมีประสิทธิภาพสูง แต่มีความเปราะบางในช่วงเวลาที่ตลาดมีความผันผวนอย่างรุนแรง เนื่องจากลักษณะคงที่ของพารามิเตอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ทำให้ยากที่จะปรับตัวเข้ากับรูปแบบใหม่ในช่วงที่ตลาดเกิดการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง เหตุการณ์การล่มสลายของระบบนิเวศ Terra/Luna ในเดือนพฤษภาคม ปี 2022 เป็นกรณีตัวอย่างที่ชัดเจน ในช่วงเวลาดังกล่าว UST stablecoin แยกตัวออกจากกันทำให้เกิดหลุมดำด้านสภาพคล่อง ส่งผลให้ดัชนีทางเทคนิคแบบดั้งเดิม เช่น MACD และ Bollinger Bands ให้สัญญาณผิดพลาดอย่างต่อเนื่อง ระบบกฎเกณฑ์ไม่สามารถรับรู้การเปลี่ยนสถานะของตลาดได้ ทำให้ไม่สามารถใช้งานได้โดยทั่วไป จำเป็นต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์เพื่อปรับพารามิเตอร์และกลยุทธ์การซื้อขายใหม่
ในเวลาเดียวกันระบบตามกฎส่วนใหญ่จัดการกับข้อมูลที่มีโครงสร้างเช่นราคาและปริมาณการซื้อขายในขณะที่ตลาดสกุลเงินดิจิทัลได้รับผลกระทบอย่างมีนัยสําคัญจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเช่นความเชื่อมั่นของโซเชียลมีเดียและนโยบายการกํากับดูแล ระบบกฎขาดการประมวลผลภาษาธรรมชาติและความสามารถในการติดตามข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อรวมข้อมูลนี้อย่างมีประสิทธิภาพจํากัดประสิทธิภาพในการซื้อขายที่ขับเคลื่อนด้วยความเชื่อมั่นของตลาด
ความก้าวหน้าในการเรียนรู้เชิงลึก - การเรียนรู้จากข้อมูล
ในปี 2010 การเพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML) และการเรียนรู้เชิงลึก (DL) ทําให้ AI สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนจากข้อมูลในอดีตและปรับกลยุทธ์แบบไดนามิก ระบบ AI ที่เน้นการเรียนรู้จะเรียนรู้จากข้อมูลผ่านแมชชีนเลิร์นนิ่งและอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อปรับปรุงความสามารถในการตัดสินใจอย่างต่อเนื่อง ซึ่งแตกต่างจากระบบตามกฎระบบ AI ที่ใช้การเรียนรู้สามารถปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในตลาดและประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างทําให้พวกเขาเก่งในสภาพแวดล้อมตลาดที่ซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการซื้อขายสกุลเงินดิจิทัลซึ่งมีความผันผวนสูงและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเช่นความเชื่อมั่นของโซเชียลมีเดียก่อให้เกิดความท้าทายต่อระบบกฎแบบดั้งเดิมในขณะที่ระบบ AI ที่ใช้การเรียนรู้อาจเป็นทางออกที่ดีกว่า บทบาทของระบบ AI ที่ใช้การเรียนรู้ในการซื้อขายสกุลเงินดิจิทัลได้แก่:
การเรียนรู้เชิงลึกยังกล่าวถึงข้อบกพร่องของระบบกฎที่พยายามจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข่าวและโพสต์ในฟอรัม การวิจัยแสดงให้เห็นว่าความเชื่อมั่นของโซเชียลมีเดียมีความสัมพันธ์อย่างมากกับการเคลื่อนไหวของราคา Bitcoin และ AI ที่ใช้การเรียนรู้จะจับสัญญาณเหล่านี้แบบเรียลไทม์ ระบบ AI ที่เน้นการเรียนรู้มีข้อดีหลายประการเหนือระบบที่ใช้กฎ ประการแรกอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงจะปรับกลยุทธ์และน้ําหนักแบบไดนามิกตามการเปลี่ยนแปลงของตลาดแทนที่จะพึ่งพากฎแบบคงที่
ความเสี่ยงของ Overfitting: ข้อผิดพลาดของข้อมูลในอดีต - Overfitting คือเมื่อแบบจําลองทํางานได้ดีกับข้อมูลการฝึกอบรม แต่ทํางานได้ไม่ดีกับข้อมูลใหม่ สิ่งนี้มักเกิดขึ้นกับกลยุทธ์ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมตามข้อมูลในอดีตเนื่องจากกลยุทธ์เหล่านี้สามารถปรับและจับเสียงรบกวนในข้อมูลมากกว่ารูปแบบตลาดจริง เนื่องจากรูปแบบพฤติกรรมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของผู้เข้าร่วมตลาดสกุลเงินดิจิทัลกลยุทธ์ที่ไม่เหมาะสมมักนําไปสู่การลดระดับประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น Gort et al. ทดสอบ 10 cryptocurrencies ระหว่างเดือนพฤษภาคมถึงมิถุนายน 2022 ในระหว่างที่ตลาดประสบปัญหาสองครั้ง ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่ารุ่นที่มีการติดตั้งมากเกินไปน้อยกว่ามีประโยชน์ดีกว่ารุ่นที่มีการติดตั้งมากเกินไป
โมเดลภาษาขนาดใหญ่และตัวแทน - สมองใหม่สำหรับการซื้อขาย
ในทศวรรษ 2020 ปัญญาประดิษฐ์แบบสร้างสรรค์และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้ปฏิวัติกระบวนการซื้อขายสกุลเงินดิจิทัลอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น:
บทสรุป: จากเครื่องมือสู่พันธมิตร เส้นทางการพัฒนาของ AI
บทบาทของ AI ในการซื้อขาย crypto ได้พัฒนาจาก "เครื่องมือ" ที่บังคับใช้กฎคงที่เป็น "พันธมิตรอัจฉริยะ" ที่สามารถรับรู้เรียนรู้และตัดสินใจได้ ในอนาคตด้วยการรวมระบบมัลติเอเจนต์และ LLM ในเชิงลึก AI อาจกลายเป็น "ศูนย์กลางประสาทดิจิทัล" ของตลาด crypto ทําให้นักลงทุนสามารถควบคุมความเสี่ยงและโซลูชันการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนได้แม่นยํายิ่งขึ้น