Yapay Zeka (AI) ile güçlendirilmiş Kripto Varlıklar niceliksel ticaret analizi (Bölüm 1): Kurallardan zekaya evrim

Kaynak: Cointelegraph Orijinal Metin: "Yapay Zeka (AI) ile Güçlendirilmiş Kripto Para Nicel Ticaret Analizi (Bölüm 1): Kurallardan Akıllı Evreye"

Yapay Zeka'nın Tarihi ve Finans Alanındaki Devrimi

Yapay zeka (AI), 1956'da Dartmouth Konferansı'nda resmi olarak önerildiğinden beri, basit mantıksal akıl yürütmeden günümüzün derin öğrenme ve doğal dil işlemesine doğru gelişti. Finans sektöründe, yapay zekanın uygulanması uzun süredir geleneksel borsayı kırdı ve son yıllarda kripto para birimlerinin kantitatif ticaretinde parladı. Kripto para piyasasının yüksek volatilitesi, 24 saatlik işlem özellikleri ve büyük miktarda zincir üstü veri ve sosyal medya beslemeleri, yapay zeka için benzersiz bir test alanı sağlar. Bu makalede, yapay zekanın basit bir kurallar sisteminden özerk kararlar verebilen bir aracıya nasıl dönüştüğünü ve kripto ticaretinin geleceğini yeniden tanımladığını inceleyeceğiz.

Erken Dönem Kural Sistemi - Şeffaf ama Katı

Kural bazlı nicel ticaret sistemi (Rule-based AI), kripto para piyasasında otomatik karar verme paradigmasının en erken uygulamalarından biridir. Temel özellikleri, insan tarafından önceden belirlenmiş belirleyici kurallar kümesi (örneğin, "düşük al, yüksek sat" eşiği) aracılığıyla ticaret davranışlarını yönlendirmektir. Bu tür sistemler, simgesel mantık mimarisi kullanır, karar verme süreci tamamen şeffaftır ve piyasadaki değişikliklere milisaniye seviyesinde yanıt verebilir, önceden belirlenen koşullar (örneğin, fiyat eşiği) aracılığıyla alım satım işlemlerini otomatik olarak gerçekleştirir. Örneğin:

Bu sistemlerin mantığı şeffaftır ve etkin bir şekilde çalışır, ancak aşırı piyasa dalgalanmalarında zayıf bir performans sergiler. Önceden belirlenmiş parametrelerin statik doğası nedeniyle, piyasa yapısında meydana gelen köklü değişikliklere uyum sağlamakta zorlanırlar. 2022 Mayısındaki Terra/Luna ekosisteminin çöküşü tipik bir örnektir; bu süre zarfında UST stabilcoin'in sabitliğini kaybetmesi bir likidite kara deliği oluşturdu ve geleneksel teknik göstergelerin, örneğin MACD ve Bollinger Bantları, sürekli yanlış sinyaller üretmesine neden oldu. Kural sistemleri piyasa durumundaki değişimleri algılayamadıkları için genel olarak etkisiz hale geldi ve parametrelerin ve ticaret stratejilerinin yeniden kalibre edilmesi için insan müdahalesi gerekmektedir.

Aynı zamanda, kural tabanlı sistemler esas olarak fiyat ve işlem hacmi gibi yapılandırılmış verileri işlerken, kripto para piyasası sosyal medya duyguları, düzenleyici politikalar gibi yapılandırılmamış bilgilerden önemli ölçüde etkilenmektedir. Kural sistemleri, doğal dil işleme ve gerçek zamanlı veri izleme gibi yeteneklerden yoksundur, bu nedenle bu verileri etkili bir şekilde birleştiremeyerek piyasa duygularına dayalı ticaretteki performansını kısıtlamaktadır.

Derin öğrenmedeki atılım - Verilerden öğrenmek

2010'larda, makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme (DL) teknolojilerinin yükselişi, yapay zekanın geçmiş verilerden karmaşık kalıpları öğrenmesine ve stratejileri dinamik olarak ayarlamasına olanak tanıdı. Öğrenme tabanlı yapay zeka sistemleri, karar verme yeteneklerini aşamalı olarak geliştirmek için makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları aracılığıyla verilerden öğrenir. Kural tabanlı sistemlerden farklı olarak, öğrenme tabanlı yapay zeka sistemleri, pazardaki değişikliklere uyum sağlayabilir ve yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri işleyebilir, bu da karmaşık pazar ortamlarında başarılı olmalarını sağlar. Özellikle, yüksek volatilitesinin ve sosyal medya duyarlılığı gibi yapılandırılmamış bilgilerin geleneksel kural sistemleri için bir zorluk oluşturduğu kripto para ticaretinde, öğrenmeye dayalı yapay zeka sistemleri daha iyi bir çözüm sağlayabilir. Öğrenmeye dayalı yapay zeka sistemlerinin kripto para ticaretindeki rolü şunları içerir:

Derin öğrenme, haberler ve forum gönderileri gibi yapılandırılmamış verileri işlemekte zorlanan kural sistemlerinin eksikliklerini de giderir. Araştırmalar, sosyal medya duyarlılığının Bitcoin fiyat hareketleriyle yüksek oranda ilişkili olduğunu ve öğrenmeye dayalı yapay zekanın bu sinyalleri gerçek zamanlı olarak yakaladığını göstermiştir. Öğrenme tabanlı yapay zeka sistemleri, kural tabanlı sistemlere göre çeşitli avantajlar sunar. İlk olarak, makine öğrenimi algoritmaları, statik kurallara güvenmek yerine stratejileri ve ağırlıkları pazar değişikliklerine göre dinamik olarak ayarlar.

Aşırı Öğrenme Riski: Geçmiş Verilerin Tuzakları - Aşırı öğrenme, bir modelin eğitim verilerinde iyi performans göstermesi, ancak yeni verilerde iyi performans göstermemesidir. Bu genellikle geçmiş verilere dayalı olarak optimize edilmiş stratejilerde olur, çünkü bu stratejiler gerçek piyasa modellerinden ziyade verilerdeki gürültüyü aşırı ayarlayabilir ve yakalayabilir. Kripto para piyasası katılımcılarının sürekli değişen davranış kalıpları nedeniyle, aşırı uyum stratejileri genellikle performans düşüşüne yol açar. Örneğin, Gort ve ark. Mayıs ve Haziran 2022 arasında 10 kripto para birimini test etti ve bu sırada piyasa iki çöküş yaşadı. Sonuçlar, daha az aşırı oturan modelin, daha fazla aşırı oturan modelden daha iyi faydalara sahip olduğunu göstermektedir.

Büyük Dil Modelleri ve Ajanlar - Ticaretin Yeni Beyni

2020'li yıllarda, üretken AI ve büyük dil modelleri (LLM) kripto ticaretini daha da alt üst etti. Örneğin:

Sonuç: Araçlardan ortaklara, yapay zekanın evrimi

Kripto ticaretteki AI'nin rolü, sabit kuralları uygulayan bir "araç" olmaktan, algılayabilen, öğrenebilen ve karar verebilen bir "akıllı ortak" haline evrildi. Gelecekte, çoklu ajan sistemleri ile LLM'nin derin entegrasyonu ile AI, kripto pazarının "dijital sinir merkezi" haline gelebilir ve yatırımcılara daha doğru risk kontrolü ve getiri optimizasyonu sağlama konusunda yardımcı olabilir.