فهرست مطالب
هوش مصنوعی در حال تغییر شیوه معامله در بازارهای ارزهای دیجیتال و حتی بازارهای سنتی است. اما چهار تحلیلگر مطرح بازار روی یک نکته توافق دارند: هوش مصنوعی جای مهارت انسانی را نمیگیرد، بلکه به کسانی کمک میکند که از قبل دانش، تجربه و قدرت تحلیل دارند. به بیان ساده، مزیت واقعی در استفاده از AI برای ترید کریپتو، فقط سرعت بیشتر نیست؛ بلکه ترکیب دادههای دقیق، تحلیل درست و قضاوت انسانی است. چارلز ادواردز، بنیانگذار شرکت سرمایهگذاری Capriole Investments، و خولیو مورنو، رئیس بخش تحقیقات سایت کریپتوکوانت، هوش مصنوعی را یک «شتابدهنده جدی» برای تحقیق و تحلیل بازار میدانند. از طرف دیگر، بنجامین کوئن و مایکل ون دِ پوپه نیز از زاویه معاملهگری به همین نتیجه رسیدهاند: AI میتواند کمک کند، اما بدون انسانِ ماهر، کافی نیست.
خلاصه مهمترین نکات
- چهار تحلیلگر مطرح معتقدند هوش مصنوعی سرعت کارهای معاملاتی و تحلیلی را بالا میبرد، اما بیشترین سود را به کسانی میرساند که از قبل مهارت ترید با هوش مصنوعی دارند.
- Capriole و CryptoQuant از مدلهای هوش مصنوعی و دادههای آنچین لحظهای برای تحلیل بازار استفاده میکنند.
- مایکل ون دِ پوپه و بنجامین کوئن هشدار میدهند که هوش مصنوعی بدون داده تمیز و هدایت انسانی، نمیتواند معاملهگر موفق بسازد.
چهار تحلیلگر، یک نتیجه
ابزارهای هوش مصنوعی و تحلیل آنچین در سالهای اخیر از یک ابزار تخصصی و محدود، به بخشی مهم از تحقیقات روزانه بازار کریپتو تبدیل شدهاند. در دو میزگرد سایت بیاینکریپتو، چهار تحلیلگر مطرح که روزانه با این ابزارها کار میکنند، درباره ترید با هوش مصنوعی و نقش آن در تحلیل تکنیکال بازار صحبت کردند. چارلز ادواردز (Charles Edwards) بنیانگذار شرکت سرمایهگذاری کاپریوله (Capriole Investments) است؛ یک صندوق پوشش ریسک که تمرکز اندکی روی بیت کوین دارد. خولیو مورنو (Julio Moreno) هم رئیس بخش تحقیقات CryptoQuant است. بنجامین کوئن (Benjamin Cowen) و مایکل ون دِ پوپه (Michael van de Poppe) نیز از تحلیلگران مستقل و شناختهشده بازار هستند.
ادواردز در میزگرد Market Intelligence Council (شورای تحلیل و بینش بازار) گفت که هوش مصنوعی فرصت را بیشتر به سمت کسانی میبرد که واقعا روی تحلیل و داده کار میکنند:
«فکر میکنم هوش مصنوعی زمین بازی را برای بعضی افراد فرصتسازتر کرده است.»
در میزگردی جداگانه، مایکل ون دِ پوپه خیلی صریحتر محدودیت AI را توضیح داد:
«اگر از قبل معاملهگر خوبی نباشید، هوش مصنوعی شما را به یک معاملهگر عالی تبدیل نمیکند.»
هوش مصنوعی همین حالا کجا کمک میکند؟
بیشترین اثر هوش مصنوعی فعلا در کارهای تکراری و تحقیقاتی دیده میشود. AI میتواند کارهایی را که قبلا ساعتها زمان میبرد، در چند دقیقه انجام دهد. یکی از دلایل رشد ارزهای حوزه هوش مصنوعی نیز همین است. ادواردز مهمترین مزیت AI را سرعت بالاتر در تحلیل دانست:
«ابزارهایی که برای این کار وجود دارند بسیار قدرتمندتر شدهاند و امروز میتوان با هوش مصنوعی این کارها را سریعتر انجام داد.»
مایکل ون دِ پوپه هم نشان داد که استفاده از این ابزارها چقدر سادهتر شده است. او با کمک یک چتبات و دادههای رایگان، یک نمونه پورتفوی کریپتویی ساخت. امروز ابزارهایی مثل AI Agentها میتوانند در لحظه دادههای بازار را دریافت و تحلیل کنند. اما از نظر او، ترید با هوش مصنوعی همچنان با نظارت انسان امکانپذیر است. او گفت:
«شما میتوانید فقط با APIهای رایگان، در عرض پنج دقیقه یک پورتفوی و داشبورد ارزهای دیجیتال بسازید.»
در نمونهای که مایکل ون دِ پوپه نمایش داد، یک پورتفوی کریپتویی با هوش مصنوعی Claude ساخته شده بود که ارزها را براساس تحلیل تکنیکال، فاندامنتال و جریانهای آنچین بررسی و امتیازدهی میکرد.
چرا هوش مصنوعی هنوز به انسان نیاز دارد؟
سرعت بالا به معنی مهارت بالا نیست. مایکل ون دِ پوپه توضیح داد که پورتفویی که AI برای او ساخته بود، بعضی بخشهای مهم را در نظر نگرفته بود. او گفت:
«این ابزار یک سبد از ارزهای غیرهمبسته نساخته بود و هیچ فاکتور کلان اقتصادی هم در آن وجود نداشت. اینجاست که دانش، تجربه و شهود انسانی وارد میشود؛ چیزی که AI Agent یا مدل زبانی بزرگ ندارد.»
او همچنین هشدار داد که نباید با هوش مصنوعی مثل یک ابزار جادویی رفتار کرد. به گفته او، AI قرار نیست یک «حلقه بینهایت پولساز» ایجاد کند. این نگاه با دیدگاه کلی بازار هم هماهنگ است؛ چون بسیاری از متخصصان همچنان به رباتهای کاملا خودکار و بدون دخالت انسان اعتماد کامل ندارند. خولیو مورنو نیز گفت موسسات مالی به داده اعتماد میکنند، اما همیشه آن را بررسی و پایش میکنند:
«آنها به داده اعتماد میکنند، اما آن را زیاد راستیآزمایی و بهطور مداوم بررسی میکنند که آیا داده همچنان مرتبط و معتبر هست یا نه.»
داخل مدلهای هوش مصنوعی چه میگذرد؟
صندوقها و شرکتهای حرفهای، هوش مصنوعی را مثل زیرساخت میبینند، نه مثل یک گوی جادویی برای پیشبینی آینده بازار. ادواردز توضیح داد که شرکت او مدلهای بزرگ و تستشده میسازد:
«ما صدها متریک میسازیم و از صدها منبع داده دیگر هم استفاده میکنیم تا مدلهای جامع ایجاد کنیم. سالهاست که دادههای آنچین، تکنیکال و کلان اقتصادی را با هم ترکیب میکنیم تا مدلهای معاملاتی کارآمد بسازیم.»
شاخص Macro Index شرکت Capriole نمونهای از همین رویکرد است. این شاخص بیش از ۶۰ معیار آنچین، کلان اقتصادی و بازار سهام را در یک مدل یادگیری ماشین (Machin Learning) ترکیب میکند. با اینکه پلتفرمهای دادهای هزاران معیار منتشر میکنند، اما ساخت یک مدل مفید همچنان به انتخاب و پاکسازی دقیق داده نیاز دارد. بنجامین کوئن نیز در حال ساخت ربات خودش از پایه است. او توضیح داد:
«الان کاری که ربات من انجام میدهد بیشتر بازگو کردن حرفهای خودم است. تقریبا مثل نسخه هوش مصنوعی من عمل میکند.»
کوئن همچنین تاکید کرد که نمیخواهد مدلش را با خروجیهای بیکیفیت AI آموزش دهد، چون این کار میتواند کیفیت مدل را پایین بیاورد:
«نمیخواهم از محتوای بیکیفیت هوش مصنوعی استفاده کند تا دوباره محتوای بیکیفیت بیشتری تولید کند.»
مایکل ون دِ پوپه هم در صندوق خودش رویکرد مشابهی دارد. هوش مصنوعی پایه الگوریتمهای معاملاتی او را مینویسد، اما همچنان انسان باید مسیر را هدایت کند. در غیر این صورت، AI ممکن است مدام روی چیزهایی کار کند که برای استراتژی معاملاتی درست نیستند.
دادهها؛ قلب اصلی مدلهای هوش مصنوعی
هر مدل هوش مصنوعی به دادههای دریافتی خود وابسته است. خولیو مورنو یکی از واضحترین مثالها را درباره مزیت داده مطرح کرد. او گفت:
«برای مثال، بهجای اینکه برای گزارش فصلی شرکتهای ماینینگ صبر کنید، میتوانید سهام ماینرها را معامله کنید و بهصورت لحظهای بررسی کنید که آنها واقعا چقدر استخراج میکنند.»
نرخ هش شبکه یکی از همین سیگنالهای لحظهای است. هشریت نشان میدهد ماینرها روزانه چه میزان قدرت پردازشی را به شبکه بیتکوین اختصاص میدهند. همین روش را میتوان برای شرکتهایی که در بورس معامله میشوند هم به کار گرفت. سهام شرکتهای ماینینگ بیتکوین اخیرا با رشد هزینههای زیرساخت هوش مصنوعی دوباره مورد توجه قرار گرفتهاند. مورنو ادامه داد:
«بعضی از صرافیهای کریپتو هم وارد بازار سهام شدهاند؛ بنابراین میتوانید حجم معاملات آنها را بررسی کنید تا درآمدشان را ارزیابی کنید.»
بنجامین کوئن نیز اضافه کرد که کیفیت داده، نتیجه نهایی را مشخص میکند. او به دادههای قبل از موج بزرگ هوش مصنوعی ارزش زیادی میدهد:
«دادههای قبل از ۲۰۲۲ از بعضی جهات واقعا ارزشمند هستند، چون مربوط به قبل از زمانیاند که این موج هوش مصنوعی وارد بازار شود.»
جمعبندی
موسسات مالی و معاملهگران خرد، لازم است بدانند هوش مصنوعی کارها را سریعتر میکند، دسترسی به تحلیل را سادهتر میسازد و میتواند حجم زیادی از داده را در زمان کوتاه پردازش کند. اما مزیت واقعی همچنان متعلق به کسانی است که داده تمیز دارند، مدل را درست هدایت میکنند و میتوانند با تجربه انسانی، خروجی AI را ارزیابی کنند. هرچقدر استفاده از هوش مصنوعی در بازارهای مالی گستردهتر شود، قضاوت انسانی اهمیت بیشتری پیدا میکند. در نهایت، AI معاملهگر را حذف نمیکند؛ بلکه معاملهگران حرفهایتر را قدرتمندتر میکند.
