🗯 Может ли ИИ действительно предсказывать цены на криптовалюту?

Может ли ИИ действительно предсказывать цены на криптовалюту?

Мы углубились в прогнозы ИИ по криптовалютам и проанализировали лучшие приложения для прогнозирования криптовалют, чтобы получить точные прогнозы цен.

Хотя компьютерные программы, прогнозирующие цены активов, могут показаться большинству надуманной идеей, применение ИИ в прогнозировании рынка уже довольно давно является предметом исследований. Например, в статье 2015 года в Международном журнале компьютерных приложений обсуждается система «интеллектуального прогнозирования фондового рынка», которая использует возможности нейронных сетей и систем нечеткого вывода для выявления закономерностей в нелинейных и хаотических системах.

Ученые попытались спрогнозировать будущую стоимость акций на январь 2012 года, используя исторические данные BEXIMCO Ltd. По их словам, моделирование выявило среднюю ошибку в 1,84 процента.

«Если мы создадим надежную базу знаний и обучим нашу систему большему набору входных данных, это позволит получить более безошибочное прогнозирование», — заключили исследователи.

ИИ для прогнозирования цен на криптовалюту

Исследователи часто используют искусственные нейронные сети (ИНС) для поиска закономерностей в больших объемах данных, интерпретация которых людям потребовала бы много времени. Существует ли ИИ для криптовалюты?

В статье, опубликованной в 2021 году Многопрофильным институтом цифровых публикаций, описывается модель искусственного интеллекта для прогнозирования цен на криптовалюту.

«Модели показывают отличные прогнозы в зависимости от средней абсолютной процентной ошибки (MAPE)», — утверждают авторы статьи. MAPE — это статистическая мера, используемая для оценки точности модели прогнозирования. По словам исследователей, алгоритм достиг процентных показателей MAPE 0,2454%, 0,8267% и 0,2116% для биткойнов (BTC), Ethereum (ETH) и Litecoin (LTC) соответственно.

В документе поясняется, что 80% исторических данных (январь 2018 г. – октябрь 2020 г.) использовались для обучения, а 20% (октябрь 2020 г. – июнь 2020 г.) – для тестирования. Тем не менее, неясно, как модель будет работать в долгосрочной перспективе, учитывая постоянно меняющиеся рыночные условия.

Хотя исследователи усердно работают над использованием возможностей искусственного интеллекта для точного прогнозирования цен на криптовалюту, практическое применение в настоящее время весьма ограничено. Тем не менее, для тех, кто ищет инструменты искусственного интеллекта для торговли криптовалютой, рынок предлагает некоторые инструменты прогнозирования и анализа рынка на основе искусственного интеллекта.

Вам также может быть интересно: Почему прогнозы цен на биткойны часто не достигают цели

Как найти лучшие приложения для прогнозирования криптовалют с помощью искусственного интеллекта

Santiment использует ИИ для составления сводки того, на чем в настоящее время сосредоточен дискурс в социальных сетях вокруг активов.

Этот подход не позволяет напрямую прогнозировать движение рынка с помощью ИИ. Он использует искусственный интеллект, чтобы позволить трейдерам быстрее анализировать большие объемы данных и принимать собственные решения. Некоторые предложения используют ИИ для принятия торговых решений за вас с помощью ботов.

Оба бота предлагаются OctoBot Cloud. Веб-сайт утверждает, что использует ChatGPT OpenAI для составления прогнозов. На момент публикации ChatGPT Trend Master снизился на 0,812% по сравнению с прошлым месяцем, но также на 26,22% за последние шесть месяцев, в то время как ChatGPT Crypto Tactics снизился на 2,2% в прошлом месяце и вырос на 26,12% за последние шесть месяцев.

Еще один бот — KepingAI Long Short TF Free на 3commas. Это приложение дает ограниченное представление о своих рабочих механизмах и лишь объясняет, что оно использует искусственный интеллект. На веб-сайте также не представлены данные о прошлых результатах деятельности.

PionexGPT использует ИИ для написания пользовательских скриптов pine TradingView для интеграции с ботами Pionex. Другими словами, он использует ИИ для создания традиционных торговых ботов.

CryptoHopper использует ИИ, который «анализирует все стратегии, которые вы ему предоставляете, и может самостоятельно решить, какую из них ему следует использовать». Система тестирует несколько стратегий одновременно. Затем ИИ ранжирует и оценивает все стратегии для всех активных рынков, на которых работает пользователь, и якобы выбирает лучший вариант для текущего рынка.

Действительно ли работают боты для торговли криптовалютой с искусственным интеллектом?

Есть веская причина опасаться ботов с искусственным интеллектом. Комиссия по торговле товарными фьючерсами (CFTC) объяснила в пресс-релизе от 24 января 2024 года, что боты для торговли криптовалютой с искусственным интеллектом обычно являются прикрытием для мошенничества.

«Когда дело доходит до ИИ, эта рекомендация говорит инвесторам: «Остерегайтесь шумихи». К сожалению, ИИ стал еще одним способом для злоумышленников обмануть ничего не подозревающих инвесторов». Директор отдела обучения и работы с клиентами CFTC Мелани Дево

«Когда дело доходит до ИИ, эта рекомендация говорит инвесторам: «Остерегайтесь шумихи». К сожалению, ИИ стал еще одним способом для злоумышленников обмануть ничего не подозревающих инвесторов».

Мнения некоторых экспертов по ИИ не намного более оптимистичны. Лоуренс Морони, руководитель отдела искусственного интеллекта в Google, рассказал crypto.news в интервью в октябре 2023 года, что потенциал этого приложения искусственного интеллекта по-прежнему будет ограничен.

«Если бы вы обучали модель исключительно на данных авторитетных бирж и только на успешных транзакциях, у вас было бы больше шансов получить надежные результаты. Но вы никогда не сможете предсказать будущее. Аналитики уже много лет пытаются это сделать, как с помощью ИИ, так и с помощью традиционной науки о данных. Нет никого, кто мог бы правильно предсказать цены». Лоуренс Морони, руководитель отдела искусственного интеллекта в Google

«Если бы вы обучали модель исключительно на данных авторитетных бирж и только на успешных транзакциях, у вас было бы больше шансов получить надежные результаты. Но вы никогда не сможете предсказать будущее. Аналитики уже много лет пытаются это сделать, как с помощью ИИ, так и с помощью традиционной науки о данных. Нет никого, кто мог бы правильно предсказать цены».

Морони объяснил, что если многие люди будут использовать модель одновременно, «ее проверяемость и точность уйдут в небытие», поскольку модель будет влиять на направление рынка.

«Я не верю в будущее торговых ботов таким образом. И я беспокоюсь, что если у вас есть миллион ботов, которые делают одно и то же, они потенциально могут перевернуть рынок». Лоуренс Морони, руководитель отдела искусственного интеллекта в Google

«Я не верю в будущее торговых ботов таким образом. И я беспокоюсь, что если у вас есть миллион ботов, которые делают одно и то же, они потенциально могут перевернуть рынок».

Морони предположил, что вместо того, чтобы заменять финансовых консультантов-людей, ИИ повысит их эффективность, помогая извлекать значимую информацию из обширных наборов данных. Он сравнил это с тем, как внедрение электронных таблиц не сделало бухгалтеров устаревшими, а вместо этого расширило их возможности.

Метрики для определения лучших торговых моделей с использованием искусственного интеллекта

Как отметил Морони, ИИ не может предсказывать будущее, однако хорошему торговому боту это не обязательно. Успешным трейдерам просто нужно зарабатывать больше денег, чем они теряют. Это достигается путем управления рисками, минимизации потерь в неудачных сделках и максимизации прибыли в успешных сделках. Некоторые трейдеры остаются прибыльными, даже если большинство их сделок не увенчались успехом, благодаря эффективным стратегиям.

Итак, если ИИ в основном прав или имеет хорошие шансы время от времени совершать очень прибыльные сделки, это считается хорошим. Однако, поскольку этот вид программного обеспечения позволяет его владельцу получать прибыль, не делясь ею с другими, у него мало мотивации выводить его на рынок.

Еще в 2019 году хедж-фонды уже включали ИИ в свою деятельность. Согласно статье BNY Mellon, «ряд хедж-фондов используют ИИ для анализа массивов данных, прогнозирования коррекции дисбалансов спроса и предложения, а также прогнозирования движений рынка для тактического распределения активов».

Как предположил Морони, эти инструменты в основном помогают людям, а не заменяют их. Они помогают директору по инвестициям и его команде, но изучаются и более инновационные подходы.

«Действительно, в последние годы появился класс хедж-фондов, играющих исключительно на основе искусственного интеллекта, которые полностью основаны на машинном обучении и алгоритмах искусственного интеллекта. Примеры включают Aidiyia Holdings, Cerebellum Capital, Taaffeite Capital Management и Numerai. Numerai, признанный хедж-фонд AI, расширяет границы бизнес-модели хедж-фондов. Фирма раскрывает инвестиционные стратегии, проводя соревнования среди внешних экспертов в области искусственного интеллекта, математиков и специалистов по обработке данных. Недавно Numerai расширила свою бизнес-модель, сделав элементы своей платформы доступными для остального финансового сообщества с помощью своего продукта Erasure, который представляет собой децентрализованный рынок прогнозов, использующий технологию блокчейна». БНЙ Меллон

«Действительно, в последние годы появился класс хедж-фондов, играющих исключительно на основе искусственного интеллекта, которые полностью основаны на машинном обучении и алгоритмах искусственного интеллекта. Примеры включают Aidiyia Holdings, Cerebellum Capital, Taaffeite Capital Management и Numerai. Numerai, признанный хедж-фонд AI, расширяет границы бизнес-модели хедж-фондов.

Фирма раскрывает инвестиционные стратегии, проводя соревнования среди внешних экспертов в области искусственного интеллекта, математиков и специалистов по обработке данных. Недавно Numerai расширила свою бизнес-модель, сделав элементы своей платформы доступными для остального финансового сообщества с помощью своего продукта Erasure, который представляет собой децентрализованный рынок прогнозов, использующий технологию блокчейна».

На веб-сайте Numerai есть таблица лидеров, демонстрирующая эффективность специалистов по обработке данных и их моделей, где средняя годовая доходность составляет 40,18%. Согласно последнему обновлению, первое место занимает специалист по данным Гудини, который может похвастаться трехмесячным ростом на 15%, годовым ростом на 67,8% и впечатляющим рекордным приростом в 516,7%.

Оценка моделей ИИ включает в себя два показателя: вклад метамодели (MMC) и вклад эталонной модели (BMC). MMC оценивает уникальное влияние прогнозной модели на общую производительность комбинированной метамодели. С другой стороны, BMC оценивает уникальный вклад модели, но в отношении конкретных эталонных моделей, а не составной метамодели.

Проще говоря, эти оценки измеряют, какой вклад модели вносят в общие результаты всей метамодели. В настоящее время лидером среднегодового рейтинга лидеров MMC является Koerrie304 с приростом на 0,71% за последние 24 часа и ростом на 4,8% за последний месяц. Есть также такие модели, как JOS_XB_SMART, демонстрирующие впечатляющий годовой прирост в 504,9%.

Подробнее: Что такое боты Telegram и почему они популярны в криптосообществе?