الذكاء الاصطناعي (AI) يغير طريقة تداول العملات الرقمية والأسواق التقليدية، ومع ذلك يتفق أربعة محللين كبار على أنه يكافئ المهارة بدلا من استبدالها. لا يزال التفوق في الذكاء الاصطناعي في تداول العملات الرقمية يأتي من البيانات النظيفة والحكم البشري.
يصف تشارلز إدواردز من كابريول إنفستمتس وخوليو مورينو من CryptoQuant الذكاء الاصطناعي بأنه مسرع للبحث الجاد. يتوصل بنيامين كوين ومايكل فان دي بوب، اللذان يتحدثان في لجنة منفصلة، إلى نفس الاستنتاج من مكتب التداول.
أربعة محللين، استنتاج واحد
انتقلت أدوات التحليلات على السلسلة وأدوات الذكاء الاصطناعي من المتخصصة إلى التيار الرئيسي في أبحاث العملات الرقمية. جمعت لجنتان من BeInCrypto أربعة محللين يستخدمونها يوميا.
أسس إدواردز شركة كابريول إنفستمنتس، وهي صندوق تحوط كمي لبيتكوين (BTC). مورينو يشغل منصب رئيس قسم الأبحاث في CryptoQuant. كوين وفان دي بوب هما محللان مستقلان يحظيان بمتابعة واسعة.
في حديثه في مجلس استخبارات السوق، قال إدواردز إن الذكاء الاصطناعي يحول الفرصة نحو من يقومون بالعمل.
"أعتقد أن الذكاء الاصطناعي أيضا يجعل ذلك... ساحة لعب أكثر انتهازية لبعض الأشخاص."
في لوحة منفصلة، حدد فان دي بوب الحد بوضوح.
"لن تجعلك تاجرا عظيما إذا لم تكن تارا جيدا في المقام الأول."
حيث أن الذكاء الاصطناعي يساعد بالفعل
تظهر أوضح النتائج في البحث الروتيني. الذكاء الاصطناعي الآن يضغط المهام التي كانت تستغرق ساعات سابقا.
أشار إدواردز إلى التحليل الأسرع كفائدة رئيسية.
"الأدوات اللازمة لذلك أقوى بكثير... ويمكن إنجازها اليوم بسرعة أكبر باستخدام الذكاء الاصطناعي."
أظهر فان دي بوبي مدى سهولة الوصول إلى هذا الأمر. بنى محفظة عملات رقمية نموذجية باستخدام روبوت دردشة وبيانات مجانية. أدوات مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي الآن تسحب بيانات السوق الحية عند الطلب.
"يمكنك بناء محفظة ولوحة تحكم للعملات الرقمية خلال خمس دقائق فقط باستخدام واجهات برمجة التطبيقات المجانية."
لماذا لا يزال الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى إنسان
السرعة لا تعني المهارة. أشار فان دي بوبي إلى أن محفظته في الذكاء الاصطناعي أغفلت سياقا مهما.
"لم يخلق سلة من العملات الرقمية غير المترابطة... لا يوجد أي ماكروز هناك."
قال إن الحكم يملأ تلك الفجوة.
"هنا يأتي دور المعرفة والخبرة البشرية والحدس... التي لا يملكها وكيل الذكاء الاصطناعي أو نموذج اللغة الكبير."
كما حذر من اعتبار الذكاء الاصطناعي سحرا. الأداة لن تقدم "نوعا من السحر الذي يخلق حلقة مالية لا نهائية." هذا التحذير يتماشى مع السوق الأوسع، حيث قلة من الخبراء يعارضون روبوتات التداول التي لا تتدخل في التعامل.
قال مورينو إن المؤسسات تثق بالبيانات لكنها تستمر في اختبارها.
"هم يثقون بها لكنهم يتحققون كثيرا، ويراقبون باستمرار إذا كانت البيانات لا تزال ذات صلة."
داخل النماذج
الصناديق المهنية تعامل الذكاء الاصطناعي كبنية تحتية، وليس كرة بلورية. بنى إدواردز شركته على نماذج كبيرة ومختبرة.
"نبني مئات المقاييس ونستخدم أيضا مئات مصادر البيانات الأخرى لبناء نماذج شاملة... يجمع بين التقنيات التقنية على السلسلة والبيانات الكلية لسنوات عديدة لبناء نماذج تداول."
مؤشر الكبر في كابريول يعكس هذا النهج. تجمع الشركة أكثر من 60 مقياسا على السلسلة، ومقاييس الكل، والأسهم في نموذج تعلم آلي واحد. تنشر معظم منصات البيانات آلاف المقاييس، ومع ذلك لا تزال النماذج بحاجة إلى تنسيق دقيق.
كوين يبني روبوته الخاص من الصفر.
"الآن كل ما يفعله الروبوت هو تكرار ما أقوله. إنه يشبه نسخة ذكاء اصطناعي مني."
يتجنب التدريب على مخرجات الذكاء الاصطناعي منخفضة الجودة لمنع تآكل النماذج.
"لا أريد أن يستخدم هراء الذكاء الاصطناعي الموجود لخلق المزيد من الهراء الذكاء الاصطناعي"
فان دي بوب يدير صندوقه بنفس الطريقة. يكتب الذكاء الاصطناعي قاعدة خوارزميات التداول الخاصة به، لكن الإنسان يواصل توجيهه، أو يستمر في "العمل على أشياء خاطئة لنظامك."
البيانات وراء النماذج
كل نموذج يعتمد على البيانات الموجودة تحته. قدم مورينو أدق مثال على ميزة البيانات.
"سيتداولون، على سبيل المثال، أسهم التعدين بدلا من انتظار تقريرك الفصلي الذي تتابعه في الوقت الحقيقي وما يستخرجون منه."
يوفر معدل التجزئة الشبكي واحدة من هذه الإشارات في الوقت الحقيقي. يتتبع مقدار قوة الحوسبة التي يلتزم بها المعدنون للبيتكوين يوميا.
تنطبق نفس الطريقة على بورصات الأسهم. حظيت أسهم شركات تعدين البيتكوين باهتمام جديد مع ارتفاع الإنفاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. يواصل خوليو مورينو:
"بعض بورصات العملات الرقمية بدأت أيضا التداول في البورصة، لذا يمكنك مراقبة حجم التداول لتقييم الإيرادات."
وأضاف كوين أن جودة البيانات هي التي تحدد النتيجة. يقدر الأرقام القياسية من ما قبل عصر الذكاء الاصطناعي.
"البيانات قبل 2022 في بعض النواحي ذات قيمة كبيرة لأنها كانت بيانات قبل أن تظهر كل الأشياء المتعلقة بالذكاء الاصطناعي أصلا."
بالنسبة للمؤسسات والتجار التجزئة على حد سواء، الدرس لا يزال قائما. يضغط الذكاء الاصطناعي العمل ويوسع الوصول، لكن الميزة تتدفق إلى المشغلين الذين لديهم بيانات نظيفة وحكم لتوجيه النموذج. مع انتشار التبني، يصبح هذا الحكم هو العامل الحقيقي في التمييز.
