happycoin.club
Недавно мы публиковали статью о том, стоит ли доверять мнению искусственного интеллекта при торговле криптовалютой. Сегодня несколько экспертов высказались по этому поводу.
Ведущий аналитик MEXC Research Шон Янг резонно заметил, что главная ошибка новичков в том, что многие воспринимают LLM-модели как источник торговых сигналов, хотя по своей природе они не являются ни предсказателями, ни аналитическими системами рынка в реальном времени.
Языковые модели — это инструмент генерации вероятностных ответов, а не система принятия решений с доступом к потоковым данным, риск-моделями, ликвидностью или контекстом текущего ордербука.
Суть лингвистических моделей очень проста: ИИ может помогать, но не должен принимать решения за трейдера.
Что ИИ делает отлично и безопасно для трейдера:
- объясняет сложные концепции (DeFi, L2, консенсус, деривативы);
- анализирует whitepaper, токеномику, документацию протокола;
- пишет код для ботов, индикаторов, API-интеграций;
- структурирует рыночные метрики;
- делает качественный sentiment analysis по открытым источникам, но лишь как дополнительный слой информации.
Что ИИ делать не умеет и не должен:
- генерировать торговые сигналы («покупай сейчас», «храни до 120k»);
- интерпретировать рыночный контекст так же глубоко, как алгоритм с доступом к реальным данным;
- учитывать манипуляции ликвидностью, фандинг, поток ордеров и микроструктуру рынка;
- адаптироваться к быстрым сменам режима рынка.
LLM-модели хорошо работают как интеллектуальный помощник для подготовки трейдера, но не как финансовый советник. Их сила — в обработке информации, а не в рыночной тактике.
Можно использовать ИИ для sentiment analysis, и он действительно даёт полезные сигналы, особенно если объединён с ончейн-данными, фандингом, объёмами и деривативными метриками. Но ставить на него реальные деньги без дополнительной валидации — стратегическая ошибка.
Есть ещё один важный аспект — иск галлюцинаций, фундаментальный для всех LLM. Модель может:
- выдумать данные, если не знает ответ;
- перепутать цифры;
- оперировать устаревшей информацией из-за cut-off;
- ошибаться в интерпретации рыночных моделей;
- модель может дать «уверенный» ответ, основанный на неактуальных данных;
- ИИ может опираться на устаревшие токеномики, давно закрытые проекты или нерелевантные новости.
Существует ещё один риск манипуляции при массовом использовании. Если тысячи пользователей отправляют одинаковые запросы в ChatGPT/DeepSeek, то рынок получает единый и одинаковый паттерн поведения, что усиливает стадный эффект.
Это может привести к синхронным входам в позиции, ложным трендам, повышенной волатильности на низколиквидных активах и созданию иллюзии «стратегии, которая работает», которая на деле является самовоспроизводящимся шумом.
Директор по маркетингу Bitget Игнасио Аггире согласился с тем, что ИИ-модели напрасно воспринимают как надёжных торговых советников, ожидая от них мгновенных сигналов на покупку или продажу.
Эти современные инструменты лучше справляются с ролью помощников и пока не обладают достаточной надёжностью для интерпретации рыночных настроений и управления рисками в реальном времени.
Пока модели не научатся качественно интегрировать данные в реальном времени — рыночные потоки ликвидности, микроструктуру, риски исполнения сделок (а на сегодняшний день они этого не умеют), человеческое суждение, риск-менеджмент и дисциплина остаются незаменимыми.
Одним из ключевых рисков использования таких моделей в криптотрейдинге являются галлюцинации, при которой ИИ уверенно генерирует правдоподобно звучащую, но фактически неверную или полностью вымышленную информацию. Для трейдера это представляет опасность: если вы принимаете решение, опираясь на «сигнал», который никогда не существовал, или на неверно поданный факт, вы автоматически подвергаете себя риску убытков.
Чтобы отфильтровывать шум, опытным трейдерам следует рассматривать выводы ИИ как гипотезы, а не как готовые решения. Опираться следует на проверяемые ончейн-данные (потоки кошельков, балансы бирж, открытый интерес, фондирование), подтверждать факты через первичные источники (блокчейн-эксплореры, официальные заявления) и применять собственные риск-фильтры. Другими словами, ИИ создан для генерации идей, человек — для проверки и исполнения.
PR-менеджер CoinEx CIS Хазел Чжао сравнил современный искусственный интеллект с Microsoft Office,то есть очень мощным инструментом. Во многих областях использование ChatGPT или DeepSeek может значительно упростить и повысить эффективность рутинных задач и рабочих процессов. Однако большинство языковых моделей не способны отслеживать рыночные условия в реальном времени или полностью обрабатывать последние макроэкономические факторы.
Это означает, что рыночная информация, на которую они опираются, часто запаздывает и является неполной, поэтому новичкам не следует использовать их в качестве торговых консультантов.
ИИ чрезвычайно полезен для составления обзоров и документации, но размер позиции, время и сочетание макро- и микрофакторов по-прежнему должны оцениваться трейдером. Модель в принципе не должна принимать решения по этим вопросам.
Недавно в компании-разработчике чат-бота ChatGPT OpenAI признали, что проблема галлюцинаций объясняется тем, что даже если языковая модель не знает правильный ответ, она всё равно его выдаст. Возможно, в будущем этот момент будет оптимизирован, но на текущий момент — это явный фактор риска для трейдера.
Трейдеры могут и должны использовать большие модели для анализа данных и сжатия огромных объёмов информации, позиционируя ИИ как способ ускорения исследований, а не как замену решения человека. Опытные трейдеры должны придерживаться собственных взглядов, рассматривая результаты LLM как черновик, требующий проверки.