Прогнози цін в криптовалюті AI: чи дійсно вони точні?

Які хороші прогнози цін в криптовалюті AI?

Прогнози цін від чат-ботів AI заробляють більше послідовників в останні часи. З обіцянками точних прогнозів цін і потенційної прибутковості багато трейдерів звертаються до платформ, які працюють на основі AI для навігації в нестабільних ринках криптовалют. Проте, попри шум навколо прогнозів AI, важливо поглибитися в їх ефективність і обміркувати потенційні загрози, пов`язані з їх широким застосуванням. Як вони працюють?

AI працює для криптовалюти так само, як працює в будь-якій іншій галузі: ви живите великі набори даних вашій навченій моделі, якою інакше жодна людина не могла б оперувати. В цьому випадку дані - це історичний рух цін, а також обсяги торгів і деякі додаткові показники.

Аналізуючи великі обсяги даних і використовуючи передові алгоритми, платформи, які працюють на основі AI, мають на меті прогнозувати ціни криптовалют з точністю. Ці прогнози часто ґрунтуються на показниках технічного аналізу, історичних тенденціях та соціальному настрою мереж.

Одне з недавніх досліджень досліджує прогнозування цін Ethereum за допомогою двох методів: Генетичних алгоритмів (GA) та економетричних моделей. Економічні показники та глобальні індекси виступають як вхідні змінні. Розроблено гібридний алгоритм, що поєднує GA та Штучні нейронні мережі (ANN) для точних прогнозів, поруч із аналізом регресії та моделями авторегресії-коливання середньої (ARMA). Для оцінки використовуються історичні дані з 2019 по 2021 рік, демонструючи переваги AI у передбачуваності та обчислювальній швидкості порівняно з економетричними методами, підтримуючи точність та мінімізуючи помилки.

Трейдери часто проводять паралелі між навченими моделями AI та алгоритмічною торгівлею. В той час як алго-боти працюють на основі даних в реальному часі за милісекунду, чат-боти, такі як ChatGPT або Grok від Елона Маска, мають обмежений доступ до поточних даних. Проте спільні землі зазвичай описуються як `позбавлені людських емоцій`. Але що, якщо людські емоції відділяють криптосвіт від традиційної фінансової сфери? Наскільки точні є прогнози?

Ціни криптовалют в основному під впливом трейдерів, а сентимент ринку визначає рух цін. Хоча події, що спричинюють екзальтовані або панічні інвестиції, можуть викликати значні коливання, денна торгівельна активність в значній мірі формує ринок. Іншими словами, якщо ціна на BTC в основному визначається попитом та пропозицією, чи мають бути складні математичні моделі для передбачення ціни? Ще важливіше, чи здатні чат-боти AI робити точні прогнози ринку?

Це більше не буде сюрпризом для кого-небудь, хто коли-небудь використовував ChatGPT: він часто робить помилки. Чесна помилка легко впізнається, але глибоко лежить більш критична помилка моделей мови: утворюючи поверхневі зв`язки між різними темами. Іншими словами, перш ніж запитувати прогноз ціни від чарівної кулі, краще спочатку розібратися в її принципах роботи. Однією з основних проблем з ціною Bitcoin є відсутність фундаменталів, на яких можна було б базувати прогнози.

Вражаючий прогноз ціни, особливо коли він спрямований вгору, часто приваблює інвесторів. Наприклад, особа, яка має криптовалюту на суму 100 доларів, може легко уявити, як вона піднімається до 10 000 доларів, керуючись оптимізмом та минулими прецедентами. Проте виклик полягає в відсутності обґрунтованих доказів та ретельного аналізу, що супроводжує багато з цих прогнозів. Звичайно, ви можете назвати прогноз ціни BTC на рівні 1 мільйон доларів просто `дурним`, але завжди є контекст за цими заявами.

Торговельні поведінки в основному формуються спекулятивною ціною серед трейдерів. Трансакції з використанням біткоїнів загалом не мають значного впливу на ціни через недостатній обсяг покупок. Внаслідок цього аналітики покладаються на цінові дані, які впливають на трейдерів та інвесторів, для формулювання своїх прогнозів.

Для оцінки точності прогнозів цін AI розглянемо випадок, проведений командою GNY Range Report. Використовуючи модель глибокого навчання LSTM, команда зробила прогнози діапазону цін для Bitcoin (BTC). Також трейдери взяли участь у конкурсі прогнозування, надаючи відомості про здатність людини порівняно з AI прогнозуванням.

Хоча прогнози AI показали точність на рівні 3%, перевершуючи багатьох трейдерів, були випадки, коли людська інтуїція перевищувала модель AI. Небезпеки домінування AI на ринку

Чат-боти AI віддають великий вплив учасникам ринку криптовалют. Як один з розробників DeFi сказав щодо моделі Гроука: GrokAI від X - корисний інструмент для дослідження криптовалют.

Він може допомогти знайти нові роздачі, пояснити, як працюють протоколи, та ображати вас грубо на основі ваших публікацій у X.

Але у мене виникають проблеми з пошуком актуальних токенів, і часто він включає непотрібну інформацію.

Взагалі кажучи, він ще не ідеальний.

Потенційне домінування AI у прогнозуванні цін створює кілька небезпек для фінансових ринків. По-перше, залежність від алгоритмів AI може призвести до збільшення ринкової волатильності та нестабільності, якщо ці системи неправильно тлумачать або погано реагують на ринкові умови.

По-друге, непрозорість процесів прийняття рішень AI може поглибити маніпулювання ринком та внутрішній торгівлі, оскільки стає складніше виявляти та регулювати недозволені дії.

Ще одне важливе питання - це проблема `самовиконуючоїся пророцтва`, якщо AI почне відігравати більш важливу роль. Широке поширення торгових стратегій на основі AI може призвести до стадного поведінки та системних ризиків, коли учасники ринку реагують схожим чином на сигнали, створені AI, що призводить до перебільшених рухів на ринку.

Нарешті, існує ризик перенасиченості технологією AI, що може зменшити контроль та відповідальність людини, що може посилювати вплив будь-яких помилок або упередженостей, притаманних алгоритмам. Загалом, хоча AI пропонує значні переваги у прогнозуванні цін, його неконтрольоване домінування створює значні ризики для стабільності та цілісності фінансового ринку. Прогнози AI не мають значення

Якщо говорити повністю відверто, треба додати, що AI не особливо гірше у прогнозуванні цін, ніж його людські колеги. Точний прогноз ціни не існує, і помилкових прогнозів бачаться частіше, ніж влучних.

Метрики для ідентифікації ефективних торгових моделей AI акцентуються на прибутковості, а не на передбаченні майбутнього. Хоча хедж-фонди інтегрують AI для аналізу даних та прогнозування ринку, з`являються інноваційні підходи, такі як AI-орієнтовані хедж-фонди, спрямовані на допомогу у прийнятті людських рішень, а не їх заміну.

Хоча AI має великий потенціал у криптосвіті, важливо підходити до його прийняття обережно. Трейдери повинні вибалансувати користь та ризики, забезпечуючи, що людський суд залишається критичною складовою процесів прийняття рішень. Балансуючи наразін знаннями, від received insights, та людською експертністю, трейдери можуть більш ефективно орієнтуватися в складних крипто-ринках, зменшуючи потенційні небезпеки та викор