ИИ может создать торговое преимущество на Криптo Рынки

Если вы спросите большую языковую модель (LLM), например ChatGPT, как выбрать LLM, она даст вам такой ответ из GPT-4:

«Выбор лучшей большой языковой модели во многом похож на быстрые свидания: вы задаете ей несколько вопросов, надеетесь, что она впечатлит вас своим остроумием и интеллектом, а затем решаете, хотите ли вы провести остаток своего проекта вместе!»

В мире Финансы принцип спроса и предложения служит основополагающим механизмом для определения справедливой цены любого класса активов в любой момент времени. Эта экономическая концепция утверждает, что равновесная цена актива устанавливается, когда количество, требуемое покупателями, соответствует количеству, предлагаемому продавцами.

Фундаментальные факторы уже давно играют решающую роль в оценке традиционных Рынки акций, где инвесторы анализируют финансовое состояние компании, положение в отрасли и общий экономический климат, чтобы определить ее внутреннюю стоимость. Ключевые показатели, такие как прибыль, выручка и соотношение долга к собственному капиталу, дают ясную картину эффективности компании, позволяя инвесторам принимать решения о покупке/продаже. Однако такие показатели пока недоступны в быстро меняющемся мире криптовалют.

Вы читаете Криптo Лонг и Шорт, наш еженедельный информационный бюллетень с идеями, новостями и аналитикой для профессиональных инвесторов.Зарегистрируйтесь здесьчтобы получать его на свой почтовый ящик каждую среду.

Отсутствие финансовой отчетности и сложность оценки влияния новых технологий затрудняют оценку криптовалют традиционными методами ценообразования. Более того, экстремальная волатильность цен еще больше бросает вызов эффективности фундаментального анализа в Криптo .

При отсутствии традиционных методов оценки цена часто, по-видимому, определяется настроениями вокруг всего рынка Криптo и/или конкретного токена. Восприятие и эмоциональные реакции участников рынка часто играют более заметную роль в управлении колебаниями цен и формировании инвестиционных решений.

Для рационального трейдера такая иррациональность представляет собой возможность на рынке — если бы только он мог быстро и точно уловить настроение (или сентимент) рынка. В течение многих лет работа с сентиментами казалась непреодолимой проблемой. Дневные трейдеры в основном полагались на заголовки новостей Криптo , инсайдерские чаты Discord и объявления. А систематическим трейдерам приходилось вкладывать значительные усилия в разработку инструментов анализа сентиментов просто среднего качества. Ограничения Технологии в то время затрудняли эффективную обработку и понимание огромных объемов данных, генерируемых мировыми СМИ.

Революция в области трансформаторов и LLM, в частности, позволила трейдерам подходить к настроениям в масштабе, обеспечив невероятное улучшение по сравнению с традиционными методами, которые полагались на ручную оценку и модели Word2Vec.

Конкурентная среда компаний, занимающихся Технологии на основе программного обеспечения, которые соревнуются за создание лучшего LLM, сейчас стремительно развивается. Таблица ниже представляет собой впечатляющую иллюстрацию этой продолжающейся гонки, демонстрируя некоторых ключевых игроков и их вклад в эту область:

Эти LLM продолжают увеличиваться в размерах и улучшать производительность, удивляя даже их создателей. И пока люди спорят о том, являются ли LLM первыми признаками искусственного интеллекта (AGI) или просто безмозглыми попугаями, их использование в различных отраслях промышленности и в частности в Финансы будет только ускоряться.

Потенциальная революция, вызванная трансформаторами и LLM, может существенно преобразовать ландшафт Криптo . Имея возможность оценивать рыночные настроения в более широком масштабе, трейдеры смогут более эффективно извлекать выгоду из иррациональности рынка.

Подробнее о программах LLM, их типах и областях применения можно Словарь в нашей последней белой книге, доступной здесь.