Sztuczna inteligencja nie uczyni cię dobrym traderem, ale oto jak profesjonaliści z niej korzystają

1 dzień temu

Sztuczna inteligencja (AI) zmienia sposób handlu na rynkach krypto i tradycyjnych. Jednak czterech czołowych analityków zgadza się, iż AI nagradza umiejętności, a nie zastępuje człowieka. Przewaga AI w handlu kryptowalutami przez cały czas wynika z czystych danych i ludzkiego osądu.

Charles Edwards z Capriole Investments i Julio Moreno z CryptoQuant nazywają AI katalizatorem poważnych badań. Benjamin Cowen i Michael van de Poppe, podczas osobnego panelu, potwierdzili to samo ze strony praktyków rynku.

Czterech analityków, jeden wniosek

Analityka on-chain i narzędzia AI przeszły z niszy do głównego nurtu analiz kryptowalut. Dwa panele BeInCrypto zgromadziły czterech analityków, którzy używają ich codziennie.

Edwards założył Capriole Investments, kwantytatywny fundusz hedgingowy Bitcoin (BTC). Moreno pełni funkcję Head of Research w CryptoQuant. Cowen i van de Poppe to popularni, niezależni analitycy rynkowi.

Podczas Market Intelligence Council, Edwards powiedział, iż AI przesuwa szansę na sukces w stronę tych, którzy się angażują.

Uważam, iż AI również czyni to… środowisko bardziej korzystnym dla niektórych osób.

W osobnym panelu, van de Poppe określił to jednoznacznie.

Nie zostaniesz świetnym traderem, jeżeli wcześniej nie byłeś dobrym traderem.

Gdzie AI już pomaga

Największe korzyści widać w rutynowych analizach. AI dziś skraca zadania, które kiedyś trwały wiele godzin.

Edwards wskazał szybszą analizę jako główną zaletę.

Możliwości tych narzędzi są dużo większe… teraz wszystko da się zrobić szybciej dzięki AI.

Van de Poppe pokazał, jak bardzo to się upowszechniło. Zbudował przykładowe portfolio krypto używając chatbota i darmowych źródeł danych. Narzędzia jak agenty AI mogą pobierać aktualne dane rynkowe na żądanie.

W pięć minut da się zbudować portfel i dashboard kryptowalut tylko przy użyciu darmowych API.

Dlaczego AI wciąż potrzebuje człowieka

Szybkość nie oznacza umiejętności. Van de Poppe zauważył, iż jego AI-portfolio przeoczyło istotny kontekst.

Nie stworzyło koszyka nieskorelowanych kryptowalut… nie uwzględniło tam makroekonomii.

Według niego, osąd człowieka uzupełnia ten brak.

Właśnie tu wchodzi ludzka wiedza, doświadczenie i intuicja… których nie posiada AI ani LLM.

Ostrzega także, by nie traktować AI jak magii. To narzędzie nie zapewni “magii tworzącej nieskończoną pętlę pieniędzy”. To ostrzeżenie pokrywa się z opinią rynku, gdzie niewielu ekspertów popiera automatyczne boty tradingowe.

Moreno powiedział, iż instytucje ufają danym, ale stale je testują.

Oni ufają danym, ale wszystko weryfikują i ciągle sprawdzają, czy dane pozostają aktualne.

Wewnątrz modeli

Fundusze profesjonalne traktują AI jako infrastrukturę, a nie kryształową kulę. Edwards zbudował swoją firmę na dużych, przetestowanych modelach.

Budujemy setki wskaźników i korzystamy z setek innych źródeł danych do tworzenia kompleksowych modeli… Łączymy techniczne dane on-chain i makro, aby przez wiele lat rozwijać modele tradingowe.

Macro Index Capriole odzwierciedla to podejście. Firma łączy ponad 60 wskaźników on-chain, makro oraz akcji w jednym modelu uczenia maszynowego. Większość platform danych publikuje tysiące wskaźników. Jednak modele przez cały czas wymagają starannej selekcji.

Cowen buduje swojego własnego bota od podstaw.

Na razie bot po prostu powtarza to, co mówię. To prawie jak AI-wersja mnie samego.

Unika trenowania na niskiej jakości treściach AI, aby zapobiec degeneracji modelu.

„Nie chcę, żeby używało dostępnych na rynku AI-slopów do tworzenia kolejnych AI-slopów.”

Van de Poppe zarządza swoim funduszem w ten sam sposób. Sztuczna inteligencja pisze podstawę algorytmów handlowych, ale człowiek dalej prowadzi, bo inaczej AI „zajmuje się rzeczami, które nie działają w twoim systemie”.

Dane stojące za modelami

Każdy model opiera się na dostępnych danych. Moreno podał najbardziej wyrazisty przykład przewagi informacyjnej.

„Na przykład zamiast czekać na kwartalny raport, inwestorzy handlują akcjami firm wydobywczych i śledzą w czasie rzeczywistym, ile faktycznie wydobywają.”

Szybkim sygnałem z rynku jest wskaźnik mocy obliczeniowej sieci. Pokazuje, ile mocy każdego dnia poświęcają górnicy Bitcoin.

Podobnie wygląda to na giełdach akcji. Akcje spółek wydobywających Bitcoin zyskują zainteresowanie, bo rosną inwestycje w infrastrukturę AI. Julio Moreno kontynuuje:

„Niektóre giełdy krypto zaczęły notować się na giełdach papierów wartościowych, więc można monitorować wolumen obrotów, żeby oceniać przychody.”

Cowen podkreślił, iż o wyniku decyduje jakość danych. Ceni sobie dane z okresu sprzed epoki AI.

„Dane sprzed 2022 są bardzo cenne, bo pochodzą z okresu przed całą erą AI.”

Dla instytucji i inwestorów detalicznych wniosek jest ten sam. Sztuczna inteligencja skraca procesy i zwiększa dostępność, jednak przewagę buduje ten, kto ma czyste dane i dobre wyczucie kierunku dla modelu. Gdy AI się upowszechnia, właśnie to wyczucie staje się kluczowe.