آیا هوش مصنوعی واقعاً میتواند قیمت رمزارزها را پیشبینی کند؟
آیا هوش مصنوعی واقعاً میتواند قیمت رمزارزها را پیشبینی کند؟ بررسی جدید بهترین برنامههای تحلیل بازار کریپتو
بررسی نقش هوش مصنوعی در پیشبینی قیمت رمزارزها و بهترین برنامههای تحلیل بازار کریپتو در سال ۲۰۲۴

ما در بررسیهای خود به تحلیل پیشبینیهای هوشمندانه در حوزه رمزارزها و بهترین اپلیکیشنهای پیشبینی کریپتو برای تخمین دقیق قیمتها پرداختیم.
در حالی که تصور برنامههای کامپیوتری در پیشبینی قیمت داراییها ممکن است برای بسیاری دور از ذهن باشد، کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل بازار مدتهاست که موضوع تحقیق و توسعه است. به عنوان نمونه، مقالهای در سال ۲۰۱۵ در مجله بینالمللی برنامههای کامپیوتری (International Journal of Computer Applications) به معرفی سامانهای هوشمند برای پیشبینی بازار سهام میپردازد که از قابلیتهای شبکههای عصبی و سیستمهای استنتاج فازی برای شناسایی الگوهای موجود در سیستمهای غیرخطی و پیچیده بهره میبرد.
پژوهشگران با استفاده از دادههای تاریخی شرکت بکسیمکو (BEXIMCO Ltd.) سعی در پیشبینی ارزش سهام در ژانویه ۲۰۱۲ داشتند. نتایج شبیهسازی نشان داد که میانگین خطای پیشبینی حدود ۱.۸۴ درصد است.
در بیانیهای، محققان تأکید کردند که با توسعه پایه دانش و افزایش حجم دادههای ورودی، دقت پیشبینیها بهبود مییابد و خطاهای احتمالی کاهش مییابد.
هوش مصنوعی پیشبینی قیمت ارزهای دیجیتال
پژوهشگران همواره از شبکههای عصبی مصنوعی (ANN) برای شناسایی الگوهای موجود در حجم زیادی از دادهها بهره میبرند، دادههایی که تحلیل آنها به صورت دستی زمانبر و دشوار است. در حوزه رمزارزها، سوالی که مطرح میشود این است که آیا فناوری هوش مصنوعی (AI) برای پیشبینی قیمتها در بازار کریپتو وجود دارد یا نه؟
در سال ۲۰۲۱، مقالهای توسط مؤسسه انتشارات دیجیتال چندرشتهای (MDPI) منتشر شد که به معرفی یک مدل هوش مصنوعی برای پیشبینی قیمت رمزارزها اختصاص یافته است. براساس نتایج این مطالعه، مدلهای ارائهشده توانستهاند بر اساس شاخص خطای درصدی مطلق میانگین (MAPE)، پیشبینیهای دقیقی ارائه دهند.
نویسندگان مقاله اعلام کردهاند که این الگوریتم در پیشبینی قیمت بیتکوین (BTC)، اتریوم (ETH) و لایتکوین (LTC) به ترتیب به مقادیر MAPE برابر با ۰.۲۴۵۴٪، ۰.۸۲۶۷٪ و ۰.۲۱۱۶٪ دست یافته است. این اعداد نشاندهنده دقت بالای مدل در تحلیل و پیشبینی روندهای قیمتی در بازار رمزارزها است.
در گزارشی جدید آمده است که در فرآیند آموزش مدلهای پیشبینی بازار رمزارز، ۸۰ درصد دادههای تاریخی از ژانویه ۲۰۱۸ تا اکتبر ۲۰۲۰ برای آموزش مورد استفاده قرار گرفته است، در حالی که ۲۰ درصد باقیمانده، مربوط به دوره آزمایش از اکتبر ۲۰۲۰ تا ژوئن ۲۰۲۰ است. با این حال، هنوز مشخص نیست که این مدلها در بلندمدت و در شرایط متغیر بازار چگونه عمل خواهند کرد.
در حالی که محققان تلاش میکنند تا از قدرت هوش مصنوعی در پیشبینی دقیق قیمت رمزارزها بهرهمند شوند، کاربردهای عملی آن در حال حاضر محدود است. با این وجود، بازار ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای تحلیل و پیشبینی روندهای بازار رمزارزها را ارائه میدهد، که برای فعالان این حوزه میتواند مفید باشد.
راهنمای یافتن برترین برنامههای پیشبینی رمزارز مبتنی بر هوش مصنوعی
تحلیل روند بازار رمزارزها توسط پلتفرم سانتیمنت
سانتیمنت (Santiment) با بهرهگیری از هوش مصنوعی، خلاصهای از تمرکز گفتوگوهای فضای مجازی درباره داراییها ارائه میدهد. این فناوری به جای پیشبینی مستقیم روند بازار، به تریدرها کمک میکند تا حجم گستردهای از دادهها را سریعتر تحلیل کنند و تصمیمگیریهای خود را بهبود بخشند. برخی سرویسها نیز با استفاده از هوش مصنوعی، از طریق رباتهای معاملاتی، تصمیمات خرید و فروش را به صورت خودکار انجام میدهند.
روندهای چتجیپیتی و استراتژیهای رمزارزی
هر دو ربات ارائهشده توسط سرویس ابری اوکتوبوت کلود (OctoBot Cloud) در حال حاضر از هوش مصنوعی ChatGPT شرکت OpenAI بهره میبرند تا پیشبینیهای بازار را انجام دهند. بر اساس دادههای بهروز، ربات ChatGPT ترند مستر (Trend Master) در یک ماه گذشته کاهش ۰.۸۱۲ درصدی را تجربه کرده است، در حالی که در مدت شش ماه، رشد قابل توجهی معادل ۲۶.۲۲ درصد داشته است. در مقابل، ربات ChatGPT تکتیکس کریپتو (Crypto Tactics) در ماه گذشته کاهش ۲.۲ درصدی را ثبت کرده است، اما در نیمساله اخیر با رشد ۲۶.۱۲ درصد روبهرو بوده است. این ابزارها، که بر پایه فناوری هوش مصنوعی و دادههای بازار رمزارزها توسعه یافتهاند، به معاملهگران کمک میکنند تا تصمیمات هوشمندانهتری در حوزههای مختلف بازارهای دیجیتال اتخاذ کنند.
نسخه رایگان KepingAI با فناوری Long Short TF
در پلتفرم ۳کامراس (3commas)، ربات دیگری با نام KepingAI Long Short TF Free در دسترس است که به کاربران امکان استفاده از استراتژیهای لانگ و شورت را میدهد. این ربات بر اساس فناوری هوش مصنوعی فعالیت میکند، اما اطلاعات دقیقی درباره نحوه عملکرد آن و نحوه مدیریت ریسک ارائه نمیشود. همچنین، در وبسایت این پلتفرم، دادهای درباره عملکرد گذشته یا نتایج تجربی ربات ذکر نشده است، که نشاندهنده عدم شفافیت در این زمینه است.
پلتفرم معاملاتی ارز دیجیتال Pionex بهدلیل نقص فنی موقت از دسترس خارج شد
پایونکسجیپیتی (PionexGPT) با بهرهگیری از هوش مصنوعی، اسکریپتهای اختصاصی پایناسکریپت (Pine Script) برای پلتفرم تریدینگ ویو (TradingView) تولید میکند. هدف از این فناوری، توسعه رباتهای تریدینگ سنتی و بهینهسازی استراتژیهای معاملاتی در قالب خودکار است. این رویکرد، امکان اجرای عملیات خودکار و دقیقتر در بازارهای رمزارز را فراهم میکند و به تریدرها کمک میکند تا در فضای پرنوسان بازار، استراتژیهای خود را بهراحتی پیادهسازی کنند.
کریپتوهابر، ربات معاملاتی ارزهای دیجیتال
کریپتوهاپر (CryptoHopper) از فناوری هوش مصنوعی بهره میبرد که قادر است تمامی استراتژیهای ارائه شده توسط کاربر را تحلیل و بر اساس دادهها، بهترین گزینه را برای بازار فعلی انتخاب کند. این سیستم به صورت همزمان چندین استراتژی را تست مجدد کرده و سپس آنها را بر اساس عملکرد در بازارهای فعال کاربر ارزیابی و رتبهبندی میکند. در نهایت، ادعا میشود که هوش مصنوعی، بهترین استراتژی را برای شرایط جاری بازار برمیگزیند تا کاربر بتواند تصمیمگیری بهتری در معاملات خود داشته باشد.
آیا رباتهای معاملهگری ارزهای دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی موثر هستند؟
کمیسیون معاملات آتی کالا (CFTC) در بیانیهای رسمی در تاریخ ۲۴ ژانویه ۲۰۲۴ هشدار داد که رباتهای معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی در بازار رمزارزها اغلب به عنوان پوششی برای کلاهبرداریها و فعالیتهای غیرقانونی مورد استفاده قرار میگیرند. این نهاد نظارتی بر فعالیتهای مرتبط با معاملات آتی و بازارهای مالی، بر لزوم احتیاط و آگاهی عمومی در مواجهه با چنین ابزارهایی تأکید کرد و هشدار داد که سودهای وعدهداده شده توسط این رباتها ممکن است فریبنده باشد و سرمایهگذاران باید در انتخاب و استفاده از آنها دقت کافی داشته باشند.
در حوزه هوش مصنوعی، این هشدار به سرمایهگذاران توصیه میکند که نسبت به تبلیغات و هیجانسازیهای کاذب محتاط باشند. متأسفانه، فناوری هوش مصنوعی نیز به یکی دیگر از عرصههای فعالیت سودجویان بدل شده است که از آن برای فریب سرمایهگذاران ناآگاه بهره میبرند.CFTC Office of Customer Education and Outreach Director Melanie Devoe
لورنس مورنِی، مدیر ارشد هوش مصنوعی در گوگل، در گفتوگو با کریپتو.نِو در اکتبر ۲۰۲۳، بر این باور بود که پتانسیل کاربردهای هوش مصنوعی در حال حاضر محدود است. نظرات برخی از کارشناسان حوزه AI نیز چندان خوشبینانه ارزیابی نمیشود و به نظر میرسد که هنوز راه زیادی تا بهرهبرداری کامل از این فناوری در بازار رمزارزها باقی مانده است.
در حوزه رمزارز، تحلیلگران و فعالان بازار همواره در تلاش برای پیشبینی روند قیمتها هستند، اما واقعیت این است که هیچ فرد یا سیستمی نمیتواند بهطور قطعی آینده را پیشبینی کند. حتی اگر مدلهای تحلیل تنها بر اساس دادههای معتبر از صرافیهای معتبر و معاملات موفق آموزش ببینند، شانس تولید نتایج قابل اعتماد کاهش نمییابد. در طول سالها، تحلیلگران با بهرهگیری از هوش مصنوعی و علم دادههای سنتی تلاش کردهاند تا روند بازار را پیشبینی کنند، اما هیچ منبعی نمیتواند بهدرستی قیمتها را حدس بزند. در نتیجه، بازار رمزارز همچنان با عدم قطعیت و نوسانات شدید همراه است و پیشبینیهای دقیق را نباید انتظار داشت.Laurence Moroney, AI Lead at Google
مورونی تصریح کرد در صورت استفاده همزمان تعداد زیادی از افراد از این مدل، قابلیت اعتبارسنجی و دقت آن به شدت کاهش مییابد، چرا که تأثیرگذاری آن بر جهتگیری بازار ممکن است منجر به اختلال در روندهای معاملاتی شود.
یک کارشناس بازار رمزارزها اعلام کرد که به آینده رباتهای تریدینگ در شکل فعلی چندان باور ندارد و نگران است که اگر تعداد زیادی از این رباتها همزمان و با استراتژیهای مشابه فعالیت کنند، میتوانند به طور قابلتوجهی بر حرکت بازار تأثیرگذار باشند. این نگرانی بر نقش احتمالی این ابزارها در نوسانات قیمتی و کنترل بازار تأکید دارد و نشان میدهد که نظارت و مدیریت صحیح بر استفاده از آنها اهمیت زیادی دارد.Laurence Moroney, AI Lead at Google
مورونی بر این باور است که هوش مصنوعی به جای جایگزینی مشاوران مالی انسانی، نقش مکمل و تقویتکننده آنان را ایفا خواهد کرد. او تأکید میکند که هوش مصنوعی در استخراج دادههای مهم و تحلیلهای دقیق از حجم عظیم اطلاعات، به مشاوران مالی کمک میکند و توانمندیهای آنان را افزایش میدهد. مورونی در این زمینه، نمونهای تاریخی را ذکر میکند که معرفی صفحهگسترده (اسپریدشیت) نه منجر به حذف حسابداران شد، بلکه تواناییهای آنان را در انجام محاسبات و مدیریت دادهها بهبود بخشید. این رویکرد نشان میدهد که فناوریهای نوین در بازارهای مالی و رمزارزها بیشتر به عنوان ابزارهای ارتقاء دهنده عمل میکنند تا جایگزین کامل.
معیارهای ارزیابی برترین مدلهای هوشمند معاملاتی
طبق نظر مورونی، هوش مصنوعی نمیتواند آینده را پیشبینی کند، اما برای یک ربات تریدینگ موفق، نیازی به این توانایی نیست. تریدرهای موفق تنها باید بیشتر از آنچه از دست میدهند، درآمد کسب کنند. این هدف از طریق مدیریت ریسک، کاهش ضررهای ناشی از تراکنشهای ناموفق و افزایش سود در تراکنشهای موفق حاصل میشود. بسیاری از تریدرها، حتی در صورت عدم موفقیت اکثر تراکنشهایشان، با بهرهگیری از استراتژیهای مؤثر، سودآور باقی میمانند.
بنابراین، اگر هوش مصنوعی بتواند در بیشتر مواقع درست عمل کند یا در موارد نادر، معاملات بسیار سودآور انجام دهد، این عملکرد قابل قبول است. با این حال، به دلیل اینکه چنین نرمافزارهایی سود مالک را بدون نیاز به اشتراکگذاری آن با دیگران تضمین میکنند، انگیزهای برای عرضه در بازار وجود ندارد.
در سال ۲۰۱۹، صندوقهای پوشش ریسک (هج فاند) از هوش مصنوعی در فعالیتهای خود بهره میبردند. بر اساس مقالهای از بانک نیو یورک مِلُن (BNY Mellon)، چندین هج فاند از هوش مصنوعی برای تحلیل حجم زیادی از دادهها، پیشبینی تصحیحات در عدم تعادل عرضه و تقاضا و پیشبینی حرکات بازار جهت تخصیص داراییهای استراتژیک استفاده میکردند.
همانطور که مورونی اشاره کرد، این ابزارها عمدتاً نقش کمکی برای انسانها دارند و جایگزین آنها نمیشوند. این فناوریها در کنار تیمهای مدیریت سرمایه، به مدیران سرمایهگذاری و تحلیلگران کمک میکنند، در حالی که پژوهشهای نوآورانهتری در حال انجام است.
در سالهای اخیر، نوع جدیدی از صندوقهای سرمایهگذاری مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) ظهور یافته است که تمامی استراتژیهای آنها بر الگوریتمهای یادگیری ماشین و فناوریهای هوشمند استوار است. از جمله نمونههای برجسته این حوزه میتوان به Aidiyia Holdings، Cerebellum Capital، Taaffeite Capital Management و نوریری (Numerai) اشاره کرد. نوریری، یکی از شناختهشدهترین صندوقهای سرمایهگذاری هوشمند، در حال گسترش مرزهای مدلهای سنتی صندوقهای hedge است. این شرکت با برگزاری مسابقات و چالشهای رقابتی میان متخصصان هوش مصنوعی، ریاضیدانان و دانشمندان داده، استراتژیهای سرمایهگذاری نوینی را کشف میکند. اخیراً، نوریری با عرضه محصول جدید خود به نام Erasure، که بازار پیشبینی غیرمتمرکز مبتنی بر فناوری بلاکچین است، تلاش کرده است تا بخشهایی از پلتفرم خود را در اختیار جامعه مالی جهانی قرار دهد و به این ترتیب، مدل کسبوکار خود را توسعه دهد.BNY Mellon
در وبسایت نومرای (Numerai) جدولی رتبهبندی قرار دارد که عملکرد دادهسازان و مدلهای آنها را نشان میدهد. بر اساس آخرین بهروزرسانی، رتبه نخست به دادهساز هوشمند هودینی (Houdini) اختصاص یافته است. این فرد در سه ماه گذشته افزایش ۱۵ درصدی را تجربه کرده و در یک سال، سود کلی ۶۷.۸ درصدی کسب نموده است. همچنین، سود کلساله این مدل به ۵۱۶.۷ درصد رسیده است، رقمی قابل توجه در حوزه هوش مصنوعی و تحلیل داده.
ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی در نومرای بر دو معیار استوار است: Meta Model Contribution (MMC) و benchmark model contribution (BMC). معیار MMC میزان تاثیر منحصربهفرد یک مدل پیشبینی بر عملکرد کلی یک متا مدل ترکیبی را اندازهگیری میکند. در مقابل، BMC تاثیر خاص هر مدل در مقایسه با مدلهای معیار را ارزیابی مینماید.
به طور خلاصه، این امتیازات نشاندهنده میزان سهم مدلها در نتیجه نهایی کل متا مدل است. در رتبهبندی میانگین MMC یکساله، مدل کوئری۳۰۴ (Koerrie304) با سود ۰.۷۱ درصد در ۲۴ ساعت گذشته و رشد ۴.۸ درصد در یک ماه اخیر، در صدر قرار دارد. همچنین، مدلهایی مانند JOS_XB_SMART توانستهاند رشد قابل توجه ۵۰۴.۹ درصدی در طول یک سال را ثبت کنند.
منبع: کریپتو.نیوز