Nguồn: Cointelegraph
Nguyên văn: 《 Phân tích giao dịch định lượng tiền điện tử được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo (AI) (Phần 1): Sự tiến hóa từ quy tắc đến thông minh 》
Lịch sử của AI và cuộc cách mạng trong lĩnh vực tài chính
Kể từ khi được chính thức đề xuất tại Hội nghị Dartmouth năm 1956, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ lý luận logic đơn giản sang học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên ngày nay. Trong lĩnh vực tài chính, việc ứng dụng AI từ lâu đã đột phá qua thị trường chứng khoán truyền thống và trong những năm gần đây, nó đã tỏa sáng trong giao dịch định lượng tiền điện tử. Sự biến động cao của thị trường tiền điện tử, đặc điểm giao dịch 24 giờ và lượng lớn dữ liệu trên chuỗi và nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội cung cấp một nền tảng thử nghiệm độc đáo cho AI. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét cách AI đã phát triển từ một hệ thống quy tắc đơn giản thành một tác nhân có khả năng đưa ra quyết định tự chủ, xác định lại tương lai của giao dịch tiền điện tử.
Hệ thống quy tắc sớm - Minh bạch nhưng cứng nhắc
Hệ thống giao dịch định lượng dựa trên quy tắc (Rule-based AI) là mô hình ra quyết định tự động được áp dụng sớm nhất trên thị trường tiền điện tử. Đặc điểm cốt lõi của nó là điều khiển hành vi giao dịch thông qua tập hợp quy tắc xác định được thiết lập trước bởi con người (như ngưỡng "mua thấp bán cao"). Các hệ thống này sử dụng kiến trúc logic ký hiệu, quá trình ra quyết định hoàn toàn minh bạch và có thể phản ứng với sự thay đổi của thị trường trong mili giây, thực hiện tự động các giao dịch mua bán thông qua các điều kiện đã được thiết lập trước (như ngưỡng giá), ví dụ:
Các hệ thống này hợp lý và hiệu quả, nhưng chúng dễ bị tổn thương trước sự biến động cực đoan của thị trường. Do tính chất tĩnh của các tham số đặt trước của nó, rất khó để thích ứng với mô hình mới khi đột biến cấu trúc xảy ra trên thị trường. Sự sụp đổ của hệ sinh thái Terra/Luna vào tháng 5/2022 là một trường hợp điển hình, trong đó việc depeging của stablecoin UST đã kích hoạt một lỗ đen thanh khoản, dẫn đến các tín hiệu sai liên tục từ các chỉ báo kỹ thuật truyền thống như MACD và Bollinger Bands. Hệ thống quy tắc thường thất bại do không có khả năng nhận thức được sự chuyển đổi của các trạng thái thị trường, đòi hỏi sự can thiệp của con người để hiệu chỉnh lại các thông số và chiến lược giao dịch.
Đồng thời, hệ thống dựa trên quy tắc chủ yếu xử lý dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như giá cả và khối lượng giao dịch, trong khi thị trường tiền điện tử bị ảnh hưởng đáng kể bởi tâm lý trên mạng xã hội, chính sách quản lý và các thông tin phi cấu trúc khác. Hệ thống quy tắc thiếu khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và theo dõi dữ liệu theo thời gian thực, không thể tích hợp hiệu quả các dữ liệu này, hạn chế hiệu suất của nó trong các giao dịch được thúc đẩy bởi tâm lý thị trường.
Đột phá trong học sâu - Học từ dữ liệu
Trong những năm 2010, sự gia tăng của công nghệ học máy (ML) và học sâu (DL) cho phép AI học các mẫu phức tạp từ dữ liệu lịch sử và tự động điều chỉnh các chiến lược. Các hệ thống AI dựa trên học tập học hỏi từ dữ liệu thông qua các thuật toán học máy và học sâu để cải thiện dần khả năng ra quyết định của chúng. Không giống như các hệ thống dựa trên quy tắc, các hệ thống AI dựa trên học tập có thể thích ứng với những thay đổi trên thị trường và xử lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, cho phép chúng vượt trội trong môi trường thị trường phức tạp. Đặc biệt là trong giao dịch tiền điện tử, nơi tính biến động cao và thông tin phi cấu trúc, chẳng hạn như tình cảm truyền thông xã hội, đặt ra thách thức đối với các hệ thống quy tắc truyền thống, trong khi các hệ thống AI dựa trên học tập có thể cung cấp giải pháp tốt hơn. Vai trò của các hệ thống AI dựa trên học tập trong giao dịch tiền điện tử bao gồm:
Học sâu cũng đã giải quyết điểm yếu của hệ thống quy tắc trong việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc (như tin tức và bài viết trên diễn đàn). Nghiên cứu cho thấy cảm xúc trên mạng xã hội có mối liên hệ cao với xu hướng giá Bitcoin, trong khi AI dựa trên học tập có thể nắm bắt những tín hiệu này theo thời gian thực. So với hệ thống dựa trên quy tắc, hệ thống AI dựa trên học tập có nhiều lợi thế. Đầu tiên, các thuật toán học máy có thể điều chỉnh chiến lược và trọng số một cách linh hoạt theo sự thay đổi của thị trường, thay vì phụ thuộc vào các quy tắc tĩnh.
Rủi ro của Overfitting: Cạm bẫy của dữ liệu lịch sử - Overfitting là khi một mô hình thực hiện tốt trên dữ liệu đào tạo nhưng không hoạt động tốt trên dữ liệu mới. Điều này thường xảy ra với các chiến lược được tối ưu hóa dựa trên dữ liệu lịch sử, vì các chiến lược này có thể điều chỉnh quá mức và nắm bắt tiếng ồn trong dữ liệu thay vì các mô hình thị trường thực. Do các mô hình hành vi luôn thay đổi nhanh chóng của những người tham gia thị trường tiền điện tử, các chiến lược quá mức thường dẫn đến suy giảm hiệu suất. Ví dụ, Gort et al. đã thử nghiệm 10 loại tiền điện tử trong khoảng thời gian từ tháng 5 đến tháng 6 năm 2022, trong đó thị trường đã trải qua hai vụ sụp đổ. Kết quả cho thấy mô hình có ít overfitting hơn có lợi ích tốt hơn so với mô hình có nhiều overfitting hơn.
Mô hình ngôn ngữ lớn và tác nhân - Bộ não mới cho giao dịch
Vào những năm 2020, AI sinh ra và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã tiếp tục làm đảo lộn giao dịch tiền điện tử. Ví dụ:
Kết luận: Từ công cụ đến đối tác, con đường tiến hóa của AI
Vai trò của AI trong giao dịch tiền điện tử đã từ một "công cụ" thực hiện các quy tắc cố định, tiến hóa thành một "đối tác thông minh" có khả năng cảm nhận, học hỏi và ra quyết định. Trong tương lai, với sự kết hợp sâu sắc giữa các hệ thống đa tác nhân và LLM, AI có thể trở thành "hệ thần kinh số" của thị trường tiền điện tử, cung cấp cho các nhà đầu tư các giải pháp kiểm soát rủi ro và tối ưu hóa lợi nhuận chính xác hơn.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Phân tích giao dịch định lượng tiền điện tử được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) (Phần 1): Sự tiến hóa từ quy tắc đến thông minh
Nguồn: Cointelegraph Nguyên văn: 《 Phân tích giao dịch định lượng tiền điện tử được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo (AI) (Phần 1): Sự tiến hóa từ quy tắc đến thông minh 》
Lịch sử của AI và cuộc cách mạng trong lĩnh vực tài chính
Kể từ khi được chính thức đề xuất tại Hội nghị Dartmouth năm 1956, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ lý luận logic đơn giản sang học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên ngày nay. Trong lĩnh vực tài chính, việc ứng dụng AI từ lâu đã đột phá qua thị trường chứng khoán truyền thống và trong những năm gần đây, nó đã tỏa sáng trong giao dịch định lượng tiền điện tử. Sự biến động cao của thị trường tiền điện tử, đặc điểm giao dịch 24 giờ và lượng lớn dữ liệu trên chuỗi và nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội cung cấp một nền tảng thử nghiệm độc đáo cho AI. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét cách AI đã phát triển từ một hệ thống quy tắc đơn giản thành một tác nhân có khả năng đưa ra quyết định tự chủ, xác định lại tương lai của giao dịch tiền điện tử.
Hệ thống quy tắc sớm - Minh bạch nhưng cứng nhắc
Hệ thống giao dịch định lượng dựa trên quy tắc (Rule-based AI) là mô hình ra quyết định tự động được áp dụng sớm nhất trên thị trường tiền điện tử. Đặc điểm cốt lõi của nó là điều khiển hành vi giao dịch thông qua tập hợp quy tắc xác định được thiết lập trước bởi con người (như ngưỡng "mua thấp bán cao"). Các hệ thống này sử dụng kiến trúc logic ký hiệu, quá trình ra quyết định hoàn toàn minh bạch và có thể phản ứng với sự thay đổi của thị trường trong mili giây, thực hiện tự động các giao dịch mua bán thông qua các điều kiện đã được thiết lập trước (như ngưỡng giá), ví dụ:
Các hệ thống này hợp lý và hiệu quả, nhưng chúng dễ bị tổn thương trước sự biến động cực đoan của thị trường. Do tính chất tĩnh của các tham số đặt trước của nó, rất khó để thích ứng với mô hình mới khi đột biến cấu trúc xảy ra trên thị trường. Sự sụp đổ của hệ sinh thái Terra/Luna vào tháng 5/2022 là một trường hợp điển hình, trong đó việc depeging của stablecoin UST đã kích hoạt một lỗ đen thanh khoản, dẫn đến các tín hiệu sai liên tục từ các chỉ báo kỹ thuật truyền thống như MACD và Bollinger Bands. Hệ thống quy tắc thường thất bại do không có khả năng nhận thức được sự chuyển đổi của các trạng thái thị trường, đòi hỏi sự can thiệp của con người để hiệu chỉnh lại các thông số và chiến lược giao dịch.
Đồng thời, hệ thống dựa trên quy tắc chủ yếu xử lý dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như giá cả và khối lượng giao dịch, trong khi thị trường tiền điện tử bị ảnh hưởng đáng kể bởi tâm lý trên mạng xã hội, chính sách quản lý và các thông tin phi cấu trúc khác. Hệ thống quy tắc thiếu khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và theo dõi dữ liệu theo thời gian thực, không thể tích hợp hiệu quả các dữ liệu này, hạn chế hiệu suất của nó trong các giao dịch được thúc đẩy bởi tâm lý thị trường.
Đột phá trong học sâu - Học từ dữ liệu
Trong những năm 2010, sự gia tăng của công nghệ học máy (ML) và học sâu (DL) cho phép AI học các mẫu phức tạp từ dữ liệu lịch sử và tự động điều chỉnh các chiến lược. Các hệ thống AI dựa trên học tập học hỏi từ dữ liệu thông qua các thuật toán học máy và học sâu để cải thiện dần khả năng ra quyết định của chúng. Không giống như các hệ thống dựa trên quy tắc, các hệ thống AI dựa trên học tập có thể thích ứng với những thay đổi trên thị trường và xử lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, cho phép chúng vượt trội trong môi trường thị trường phức tạp. Đặc biệt là trong giao dịch tiền điện tử, nơi tính biến động cao và thông tin phi cấu trúc, chẳng hạn như tình cảm truyền thông xã hội, đặt ra thách thức đối với các hệ thống quy tắc truyền thống, trong khi các hệ thống AI dựa trên học tập có thể cung cấp giải pháp tốt hơn. Vai trò của các hệ thống AI dựa trên học tập trong giao dịch tiền điện tử bao gồm:
Học sâu cũng đã giải quyết điểm yếu của hệ thống quy tắc trong việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc (như tin tức và bài viết trên diễn đàn). Nghiên cứu cho thấy cảm xúc trên mạng xã hội có mối liên hệ cao với xu hướng giá Bitcoin, trong khi AI dựa trên học tập có thể nắm bắt những tín hiệu này theo thời gian thực. So với hệ thống dựa trên quy tắc, hệ thống AI dựa trên học tập có nhiều lợi thế. Đầu tiên, các thuật toán học máy có thể điều chỉnh chiến lược và trọng số một cách linh hoạt theo sự thay đổi của thị trường, thay vì phụ thuộc vào các quy tắc tĩnh.
Rủi ro của Overfitting: Cạm bẫy của dữ liệu lịch sử - Overfitting là khi một mô hình thực hiện tốt trên dữ liệu đào tạo nhưng không hoạt động tốt trên dữ liệu mới. Điều này thường xảy ra với các chiến lược được tối ưu hóa dựa trên dữ liệu lịch sử, vì các chiến lược này có thể điều chỉnh quá mức và nắm bắt tiếng ồn trong dữ liệu thay vì các mô hình thị trường thực. Do các mô hình hành vi luôn thay đổi nhanh chóng của những người tham gia thị trường tiền điện tử, các chiến lược quá mức thường dẫn đến suy giảm hiệu suất. Ví dụ, Gort et al. đã thử nghiệm 10 loại tiền điện tử trong khoảng thời gian từ tháng 5 đến tháng 6 năm 2022, trong đó thị trường đã trải qua hai vụ sụp đổ. Kết quả cho thấy mô hình có ít overfitting hơn có lợi ích tốt hơn so với mô hình có nhiều overfitting hơn.
Mô hình ngôn ngữ lớn và tác nhân - Bộ não mới cho giao dịch
Vào những năm 2020, AI sinh ra và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã tiếp tục làm đảo lộn giao dịch tiền điện tử. Ví dụ:
Kết luận: Từ công cụ đến đối tác, con đường tiến hóa của AI
Vai trò của AI trong giao dịch tiền điện tử đã từ một "công cụ" thực hiện các quy tắc cố định, tiến hóa thành một "đối tác thông minh" có khả năng cảm nhận, học hỏi và ra quyết định. Trong tương lai, với sự kết hợp sâu sắc giữa các hệ thống đa tác nhân và LLM, AI có thể trở thành "hệ thần kinh số" của thị trường tiền điện tử, cung cấp cho các nhà đầu tư các giải pháp kiểm soát rủi ro và tối ưu hóa lợi nhuận chính xác hơn.