Logo
Поділитися цією статтею

AI може створити торгову перевагу на Крипто

Великі мовні моделі, такі як ChatGPT, можуть посилити аналіз настроїв, ключовий аспект торгівлі.

Якщо ви запитаєте велику мовну модель (LLM), як-от ChatGPT, як вибрати LLM, вона дасть вам таку відповідь із GPT-4:

«Вибір найкращої великої мовної моделі дуже схожий на швидкісні побачення: ви ставите їй кілька запитань, сподіваєтеся, що вона вразить вас своєю дотепністю та інтелектом, а потім вирішуєте, чи хочете ви провести решту свого проекту разом!»
Продовження Нижче
Не пропустіть жодної історії.Підпишіться на розсилку Crypto for Advisors вже сьогодні. Переглянути Всі Розсилки

У світі Фінанси принцип попиту та пропозиції є основоположним механізмом для визначення справедливої ​​ціни будь-якого класу активів у будь-який момент часу. Ця економічна концепція стверджує, що рівноважна ціна активу встановлюється, коли кількість, на яку вимагають покупці, відповідає кількості, яку пропонують продавці.

Фундаментальні фактори вже давно відіграють вирішальну роль в оцінці традиційних Ринки акцій, де інвестори аналізують фінансовий стан компанії, положення в галузі та загальний економічний клімат, щоб визначити її внутрішню вартість. Такі ключові показники, як прибуток, дохід і співвідношення боргу до власного капіталу, дають чітку картину діяльності компанії, дозволяючи інвесторам приймати рішення про купівлю/продаж. Однак такі показники поки що недоступні в світі криптовалют, що швидко розвивається.

Ви читаєте Довгі та короткі Крипто, наш щотижневий інформаційний бюлетень, що містить інформацію, новини та аналіз для професійних інвесторів. Зареєструйтеся тут щоб отримувати його на свою поштову скриньку щосереди.

Відсутність фінансової звітності та складність оцінки впливу нових технологій ускладнюють оцінку криптовалюти за традиційними методами ціноутворення. Крім того, надзвичайна волатильність цін ще більше ставить під сумнів ефективність фундаментального аналізу в Крипто .

За відсутності традиційних методів оцінки, здається, що ціна часто визначається настроями навколо загального Крипто ринку та/або окремого токена. Сприйняття та емоційна реакція учасників ринку часто відіграють більш помітну роль у стимулюванні коливань цін і формуванні інвестиційних рішень.

Для раціонального трейдера така ірраціональність відкриває можливість на ринку – якби тільки він міг швидко й точно вловити настрій (він же почуття) ринку. Протягом багатьох років робота з почуттями здавалася непереборною проблемою. Денні трейдери здебільшого покладалися на заголовки Крипто новин, інсайдерські чати та оголошення Discord. І систематичним трейдерам довелося докласти чимало зусиль для розробки інструментів аналізу настроїв середньої якості. Обмеження Технології того часу ускладнювало ефективну обробку та розуміння величезних обсягів даних, створених глобальними ЗМІ.

Революція в трансформаторах і LLM, зокрема, дозволила трейдерам підходити до настроїв у масштабі, забезпечуючи неймовірне покращення в порівнянні з традиційними методами, які покладалися на ручну оцінку та моделі Word2Vec.

Конкурентний ландшафт Технології компаній на основі програмного забезпечення, які змагаються за створення найкращого LLM, зараз швидко розвивається. Таблиця нижче надає вражаючу ілюстрацію цієї поточної гонки, демонструючи деяких ключових гравців та їхні відповідні внески в поле:

(Teza Technologies)
(Teza Technologies)

Ці LLM продовжують збільшуватися в розмірах і покращувати продуктивність, дивуючи навіть своїх творців. І поки люди сперечаються про те, чи є LLM першими ознаками штучного загального інтелекту (AGI) чи просто безглуздими папугами, їх використання в різних галузях промисловості та зокрема у Фінанси лише прискориться.

Потенційна революція, викликана трансформаторами та магістерськими програмами, може значно змінити ландшафт Крипто . Маючи можливість оцінювати ринкові настрої в більшому масштабі, трейдери могли б ефективніше використовувати ринкові нераціональності.

Ви можете Навчання більше про LLM, їх типи та застосування в нашому останньому офіційному документі тут.

Примітка: Погляди, висловлені в цьому стовпці, належать автору і не обов'язково відображають погляди CoinDesk, Inc. або її власників та афіліатів.

Misha Malyshev

Міша Малишев очолював Teza як генеральний директор з моменту заснування компанії як власної торгової фірми в 2009 році. Він отримав ступінь доктора філософії. Він також отримав ступінь магістра з теоретичної фізики та ступінь бакалавра з фізики та математики з відзнакою в Московському фізико- Технології інституті. Доктор Малишев працював у Bell Labs, проводячи наукові дослідження до 2000 року. З 2000 до початку 2003 року він працював консультантом у McKinsey & Co., де отримав значний досвід роботи з клієнтами з управління активами та інвестиційно-банківськими послугами. Доктор Малишев приєднався до Citadel Investment Group у квітні 2003 року як член її стратегічної групи. У 2004 році він перейшов до групи кількісної аналітики Citadel, де розвинув бізнес кількісної торгівлі. Доктора Малишева швидко підвищили до посади керуючого директора та глобального керівника відділу високочастотної торгівлі в Citadel, яку він обіймав до своєї відставки взимку 2009 року.

Misha Malyshev