التداول بالعملات المشفرة باستخدام الذكاء الاصطناعي: كيفية تحويل أخبار العملات المشفرة إلى استراتيجية استثمار

تتحرك سوق العملات المشفرة بسرعة كبيرة، مدفوعة إلى حد كبير بالأخبار والحماس عبر الإنترنت. يمكن لتغريدة واحدة أو عنوان أخبار عاجل أن يرفع أو ينزل الأسعار في غضون دقائق. في الواقع، تُظهر الأبحاث أن تغريدة مؤثرة – مثل تلك من إيلون ماسك – يمكن أن ترفع سعر البيتكوين فورًا بنسبة تصل إلى 16.9% أو تنهارها بنسبة 11.8%، مما يبرز مدى قوة الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي في سوق العملات المشفرة.

بالنسبة للمتداولين والمستثمرين، فإن متابعة دورة الأخبار التي لا تتوقف ضرورية ومرهقة في نفس الوقت. يتم تداول العملات المشفرة على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع عبر المناطق الزمنية العالمية، مما يعني أنه بينما تنام، يمكن للعناوين من الجانب الآخر من العالم أن تحرك سعر البيتكوين. كل ساعة، تغمر النظام البيئي مئات المقالات الجديدة وآلاف المنشورات الاجتماعية. يمكن أن تضيع المعلومات المهمة في هذا "تسونامي الأخبار"، وفقدان قصة حرجة واحدة يمكن أن يعني فقدان حركة كبيرة في السوق – أو الأسوأ، الاحتفاظ بعملة وهي تنهار بسبب الأخبار السلبية.

كيف يمكن لأي شخص المرور عبر كل هذا الضجيج بسرعة كافية للتداول بناءً عليه؟ هنا يتدخل الذكاء الاصطناعي الحديث. تعمل منصات الذكاء الاصطناعي اليوم على تحويل تدفق الأخبار الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ، مما يوفر لعشاق العملات المشفرة أدوات كانت مرة واحدة محفوظة لكبار الخبراء في وول ستريت. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي قراءة وفهم آلاف المصادر الإخبارية والتغريدات في الثانية، وتقييم مزاج السوق، وحتى التوقع بكيفية تأثير قطعة من الأخبار على أسعار العملات، وكل ذلك في الوقت الفعلي.

في هذه المقالة، سنستكشف كيف يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لفك تشفير أخبار العملات المشفرة، وتوقع ردود الفعل السوقية، وتحويل صخب "دورات الضجيج" في العملات المشفرة إلى ميزة تداول قابلة للقياس - دون الحاجة إلى البرمجة. سنحافظ على وجهة نظر غير متحيزة وقائمة على الحقائق، مستعينين بمصادر وبحوث موثوقة لفصل الفوائد الحقيقية عن الضجيج. بنهاية المقالة، سترى كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون محللاً لك على مدار الساعة، مما يساعدك على البقاء في الصدارة في السوق المتحرك بسرعة في العملات المشفرة.

الأخبار والضجيج: شريان الحياة لأسواق العملات المشفرة

تعتمد العملات المشفرة على الأخبار والرأي العام. أكثر من أي سوق مالي آخر، تتأثر العملات المشفرة بشكل كبير بالقصص والعواطف المحيطة بها. غالبًا ما تأخذ الأساسيات التقليدية مقعدًا خلفيًا لمزاج المستثمرين والحماس والخوف. في الواقع، وجدت دراسة أن تحركات أسعار العملات المشفرة "تحركها بشكل أساسي الحماس المستثمر، بغض النظر عن اتجاه الأخبار السوقية". بعبارة أخرى، ليس فقط ما الأخبار، بل كيفية إثارتها أو خوفها للجمهور. قد ترتفع عملة معينة بناءً على شائعة عن شراكة، ثم تنهار لاحقًا بناءً على أخبار صلبة ولكنها أقل إثارة. هذه الديناميكية أعطت الارتفاع لقول "اشترِ الشائعات، بِع الأخبار"، مما يعكس كيف أن التكهنات والضجيج غالبًا ما تقود الواقع في أسواق العملات المشفرة.

يمكن للعناوين أن تثير تقلبات شديدة. لقد شهدنا جميعًا كيف يمكن لتغريدة واحدة أو خبر عاجل أن تهز أسعار العملات المشفرة. نشاط تويتر لإيلون ماسك هو مثال بارز: عندما يغرد بشكل إيجابي عن العملات المشفرة (حتى لو كان بميم أو منشور كلمة واحدة)، غالبًا ما ترتفع الأسعار؛ قد يؤدي تعليق نقدي أو عابر إلى تدنيها. تحليل أكاديمي يؤكد هذا التأثير الكبير – فقد أظهرت تغريدات ماسك الفردية تسببها في تحقيق عوائد غير طبيعية كبيرة في البيتكوين، أحيانًا تعزز BTC بما يقرب من 17٪ أو تخفضها 12٪. مضمون التغريدة (إيجابية أو سلبية) مهم، وكذلك الكمية من الانتباه التي تولدها. بشكل مثير للدهشة، وجد الباحثون أن الكمية البحتة من التذكيرات على تويتر يمكن أن تتوقع اتجاه البيتكوين بشكل أفضل من نبرة تلك التغريدات. بعبارة أخرى، عندما يبدأ الحشد بالحديث بشكل مكثف عن عملة معينة (حتى لو لم يكن جميع الحديث إيجابيًا)، غالبًا ما ينذر ذلك بحركة سعرية. يعكس هذا الظاهرة "أي دعاية هي دعاية جيدة" - يمكن أن تترجم الزيادة في الانتباه إلى تدفقات رأس المال حيث يلاحظ المزيد من التجار الأصل.

تأتي أخبار العملات المشفرة من جميع الاتجاهات. على عكس أسواق الأسهم، حيث تقود مجموعة نسبية صغيرة من التقارير الرسمية (الأرباح، البيانات الاقتصادية) التحركات، تتفاعل أسواق العملات المشفرة مع مجموعة متوسعة من المصادر الإخبارية. إعلانات تنظيمية، إدراجات في البورصات، خروقات أمنية، تغيرات اقتصادية شاملة، تطورات تكنولوجية، مؤيدون مؤثرون – *كل هذه تصدم الأخبار المالية للعملات المشفرة يوميًا. يمكن أن يصبح التعليق من مسؤول حكومي حول تنظيم العملات المشفرة في آسيا، أو اختراق على بروتوكول التمويل اللامركزي (DeFi) في أوروبا، أو شراكة جديدة معلنة في المدونة الرسمية لمشروع ما أخبارًا مؤثرة في الأسواق في نفس اليوم.

مواقع التواصل الاجتماعي (تويتر/إكس، ريديت، تلغرام) تمحو الخط بين "الأخبار" والتحدث بين المجتمع، وتعمل بشكل متكرر كنظام إنذار مبكر للاتجاهات (أو كمضخم للشائعات).

خلال الأسواق الصاعدة، يمكن حتى للقصص أو الميمات المرحة أن تغذي حماسة المضاربات (فكر في ارتفاع دوجكوين المستوحى من الميمات والتغريدات الشهيرة). خلال الأسواق الهابطة، يمكن للعناوين المثقلة بالخوف أن تؤدي إلى عمليات بيع مذعورة. الأثر الصافي هو سوق يتفاعل بدرجة عالية مع المعلومات – والمعلومات المغلوطة – في الوقت الفعلي.

تدفع دورات الضجيج البقمات والزقانات. أصبحت العملات المشفرة مشهورة بدورات الضجيج السريعة: مراحل حيث تصيب القصة حماس وموجة من الارتفاعات في الأسعار، تليها تصحيحات حادة عندما يتلاشى الضجيج. شهدنا ذلك في فورة الطرح الأولي للعملات (ICO) في 2017، صيف التمويل اللامركزي (DeFi) في 2020، الهوس بالرموز غير القابلة للاستبدال (NFT) في 2021، عملات المزاح مثل دوجي وبيبي، ومؤخرًا الإثارة حول "أجهزة التبادل التلقائي" في 2023-2024. في كل حالة، أثار موضوع معين خيال المستثمرين، مما أدى إلى عوائد مذهلة قصيرة الأجل – ولكن لا محالة، يأخذ الواقع واستجناء الأرباح مركز الصدارة، وتبخرت تلك الأرباح السريعة بنفس السرعة تقريبًا. على سبيل المثال، في أوائل 2021، قفزت دوجكوين – عملة مستندة إلى الميم بدون فائدة مدمجة – بأكثر من 20 ضعفًا في بضعة أشهر بفضل الضجيج على وسائل التواصل الاجتماعي والاعتمادات الشهيرة، ثم انهارت مرة أخرى. النمط شائع لدرجة أن الدورة السوقية للعملات المشفرة غالبًا ما تكون دورة ضجيج.

ما هو مهم للمتداولين هو أن القصص والضجيج ليست مجرد ضجيج في الخلفية – إنها إشارات قابلة للتداول. إذا كنت تستطيع تحديد متى تبدأ قصة في الظهور، فقد تتمكن من وضع نفسك لركوب الموجة مبكرًا. من الأهمية بمكان أيضًا، إذا كنت تستطيع كشف متى يصل الحماس إلى ذروته، يمكنك أخذ الأرباح أو تجنب شراء القمة. وكما قالت إحدى التحليلات، "في العملات المشفرة، تكون القصص غالبًا الوقود الذي يحول الأفكار الجيدة إلى هيستيريا تداول قصيرة الأجل". مثال حديث في 2025 شهد تورط توكن يُدعى "لاونش كوين،" الذي وعد بسهولة إنشاء توكن عبر وسائل التواصل الاجتماعي. ارتفع سعر لاونش كوين بنسبة 3500% (بزيادة 35×) عند ذروة الضجيج، مما جذب المؤثرين والمتداولين على حد سواء. ولكن في غضون أسابيع، تراجع إلى حوالي 20× من سعر الانطلاق وفقد الزخم. كان الانخفاض هو تخفيف دائم ألدورات الضجيج، مشابهًا لتلك التي في عملات المزاح مثل $DOGE و$PEPE [التي انفجرت ثم تبردت] وكيف سيطرت مجموعات NFT على المحادثة في 2021 ثم تلاشت بحلول 2022. تدعم هذه الأمثلة أن توقيت صعود وهبوط مزاج السوق هو مهارة حاسمة.

ولكن، توقيت التحولات في المزاج ليس بالأمر السهل. لا يتم قياس الضجيج في الأساسيات أو البيانات المالية – إنه يعيش في التغريدات، ومواضيع ريديت، والأخبار السريعة الانتشار. بحلول الوقت الذي يدرك فيه متداول متوسط أن قصة قد بلغت ذروتها، قد يكون الأوان قد فات؛ الأرباح المبكرة قد ذهبت، وقد يكونون يشترون في قمة. بنفس القدر، التعرف على العلامات المبكرة الدقيقة لظهور قصة جديدة (قبل أن يتحدث الجميع عنها) هو مثل إيجاد إبرة في كومة قش رقمية. هذا هو بالتحديد التحدي الذي يمكن أن يعطي فيه الذكاء الاصطناعي المتداولين ميزة.

فائض المعلومات: لماذا يحتاج المتداولون إلى الذكاء الاصطناعي

وابل المعلومات عن العملات المشفرة لا ينقطع لأي إنسان ليتمكن من معالجته يدويًا. لا تنام الأخبار والشائعات، ولا تحترم لغة أو منطقة واحدة. قد يستيقظ مستثمر في نيويورك ليجد أن التداول الليلي تعرض للتقلب بسبب بيان تنظيمي صادر من بكين أو اختراق كبير في بورصة في سيول. كما يلاحظ أحد شركات التداول بالذكاء الاصطناعي، "بينما تقرأ هذه الجملة، يتم نشر مئات المقالات الأخبار المالية... بحلول الوقت الذي تقرأ فيه العنوان وتقرر كيفية التفاعل، قد يكون الفرصة – أو الضرر – قد تحقق بالفعل"، مشيرًا إلى استحالة متابعة الأمور بالوسائل التقليدية. الخوف من فقدان الأخبار المهمة يبقي العديد من المتداولين ملتصقين بشاشات أجهزتهم طوال الوقت، ولكن البقاء دائمًا يقظًا غير مستدام (ومنهك عقليًا).

فكر في الطبيعة المستمرة لأسواق العملات المشفرة. على عكس الأسهم التي لها ساعات تداول محددة، لا تتوقف العملات المشفرة أبدًا. يمكن أن تحدث التطورات المهمة في أي وقت: إعلان شراكة كبيرة يوم الأحد، أو حظر مفاجئ على تداول العملات المشفرة من قبل حكومة في يوم عطلة، أو منشور شائع في وسائل التواصل الاجتماعي في الساعة 3 صباحًا. يحتاج المتداولون البشريون إلى الأكل والنوم والعيش حياتهم؛ السوق لا يفعل ذلك.

تعني هذه اللااعتبارية أن رد الفعل البشري سيظل لديه نقاط عمياء – لحظات عندما لا تتابع ببساطة. في هذه الفجوات، ربما تكون الخوارزميات سريعة التفاعل (والمتداولون الآخرون في مناطق زمنية مختلفة) قد تفاعلوا بالفعل على الأخبار قبل حتى أن تصبح على علم بها. بحلول الوقت الذي تلحق فيه الركب، ربما تكون الأسعار قد تحركت بشكل درامي. في الأسواق المتقلبة، قد يعني الساعات أو حتى الدقائق الفرق بين صفقة مربحة وفرصة ضائعة أو خسارة.

كمية البيانات هي مشكلة أخرى. ليس هناك مجرد مصدر أخبار واحد لمراقبته – بل عشرات. تأتي أخبار العملات المشفرة من وسائل الإعلام المتخصصة (كوينتليجراف، كويندسك، إلخ)، المنافذ المالية العامة (رويترز، بلومبرج)، مدونات المشاريع، تحديثات المطورين، البيانات الصحفية التنظيمية، إعلانات البورصات، وعالم وعي الإعلام الاجتماعي (تويتر/إكس، ريديت، مجتمعات ديسكورد).

خلال الأحداث الرئيسية، يتحول هذا التدفق من المعلومات إلى فيضان. على سبيل المثال، عندما يواجه مشروع العملات المشفرة الشائع أزمة (مثل خرق أمني أو تقسيم مثير للجدل)، تظهر عدد لا يحصى من المنشورات والمقالات عبر المنصات، بعضها يحتوي على تفاصيل حيوية وأخرى مجرد Translation:

إضافة الضوضاء. يعد التمييز بين الحقيقة والإشاعة، واستخلاص الإشارة من الضجيج في الوقت الحقيقي تحديًا كبيرًا. يمكن أن تضيع أدلة مهمة – ربما تغريدة لمطور تشير إلى استغلال معين أو نمط من التحويلات الكبيرة التي رصدها المحققون في السلاسل وتمت مناقشتها في المنتديات – وسط هذا الصخب.

يلعب التحيز الإدراكي دورًا كذلك. قد يعاني المتداولون البشريون من ضيق الأفق أو يتحيزون بفعل الروايات التي قد سمعوها بالفعل. قد يقلل أحدهم من أهمية خبر هبوطي لأنه ملتزم عاطفيًا بعملة معينة، أو يبالغ في ردة فعل على خوف متزايد على وسائل التواصل الاجتماعي ويبيع في أسوأ الأوقات. تجعل العواطف والتحيزات من الصعب تقييم كل تطور جديد بشكل موضوعي، خاصة تحت الضغط. في المقابل، لا تمتلك الذكاء الاصطناعي مشاعر – فهو يعامل بيانًا صحفيًا مشرقًا وتقارير الاختراقات المدمرة باهتمام متوازن وغير عاطفي، بتقييمها بناءً على البيانات. لا يعني هذا أن الذكاء الاصطناعي لا يخطئ (سنناقش حدوده)، لكن إزالة التحيز العاطفي يمثل ميزة كبيرة محتملة عند التفاعل مع الأخبار.

وباختصار، يواجه المتداول الحديث في العملات الرقمية تحديًا مستحيلًا للمعلومات: الكثير من البيانات تتحرك بسرعة كبيرة في أماكن كثيرة في وقت واحد. فقدان معلومة حاسمة واحدة قد يعني الوقوع في الجانب الخطأ من تغيير مفاجئ بنسبة 30٪ في السعر. فلا عجب أن يشعر العديد من المتداولين أنهم دائمًا على خطوة واحدة خلف تقلبات وتحولات السوق.

هنا دخل الذكاء الاصطناعي – الفكرة هي السماح للآلات بالقيام بالعمل الثقيل لقراءة والتفاعل مع الأخبار على نطاق وسرعة. كما لاحظت فوربس في منتصف عام 2025، أصبح من الأرخص والأسرع غالبًا السماح للذكاء الاصطناعي بمراقبة السوق على مدار الساعة وعدم الاهتمام إلا للأخبار المهمة. مع الأدوات المناسبة للذكاء الاصطناعي، لست بحاجة إلى جيش من المحللين أو لغياب الحاجة للنوم – يمكنك أن تمتلك مساعدًا رقميًا لا يتعب يهضم معلومات العملات الرقمية العالمية نيابة عنك. فلنستكشف بالضبط كيف تعمل هذه الأنظمة النصية للذكاء الاصطناعي وكيف تحول فوضى الأخبار إلى إشارات تداول واضحة.

المنصات الذكية: فك تدفق الأخبار في الوقت الحقيقي

تخيل أن لديك محللاً شخصيًا للسوق لا ينام أبدًا، يقرأ كل مقال خبري وتغريدة عن استثماراتك، ويخبرك على الفور بمزاج السوق. هذا، في جوهره، هو ما تعد به منصات تحليل مشاعر الأخبار المتقدمة بالذكاء الاصطناعي الحديثة. تقوم بتحويل تدفق لا نهائي من الأخبار الخام إلى استخبارات منظمة قابلة للتنفيذ. في الجوهر يوجد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) – الفرع من الذكاء الاصطناعي الذي يمكن الآلات من قراءة وتفسير اللغة البشرية. بفضل التطورات الكبيرة في NLP (بواسطة نماذج مثل GPT-4 وغيرها)، يمكن للذكاء الاصطناعي الآن قراءة آلاف المقالات والمشاركات على وسائل التواصل الاجتماعي في الدقيقة، فهم السياق وقياس الشعور بدرجة عالية من الدقة.

إذن، كيف “يقرأ” الذكاء الاصطناعي الأخبار؟ عادةً ما تمر العملية بعدة مراحل:

• جمع البيانات: يبدأ نظام الذكاء الاصطناعي بجمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر. يشمل ذلك مسح مواقع الأخبار عن العملات الرقمية، منصات الأخبار المالية العامة، وسائل التواصل الاجتماعي ( Twitter/X، Reddit، قنوات Telegram), المنتديات، وحتى تقارير المحللين. قد تراقب الأنظمة الرائدة آلاف المصادر عالميًا – من المنشورات الكبرى إلى المدونات الخاصة – لضمان عدم مرور أي معلومة ذات صلة دون ملاحظة. على سبيل المثال، قد يقوم الذكاء الاصطناعي باستيعاب كل شيء من تنبيه عاجل من رويترز عن البيتكوين، إلى تغريدة من مطور بلوكشين، إلى منشور على Reddit في r/CryptoCurrency، وكلها في وقت واحد. هذه المسح الشامل يبني صورة في الوقت الحقيقي لما يُقال عن السوق.

• فهم اللغة: بعد ذلك، تقوم خوارزميات NLP بتحليل كل نص، مثلما يقرأ الإنسان ويستوعبه. لكن، وبخلاف القراءة البسيطة، يبحث الذكاء الاصطناعي عن الكيانات الأساسية والسياق: عن أي عملة أو مشروع تتحدث الأخبار؟ هل النغمة إيجابية، سلبية، أم مختلطة؟ ما هي المواضيع الرئيسية (مثل التنظيم، ترقيات التكنولوجيا، الاختراقات، أخبار التبني)؟ لا يقوم الذكاء الاصطناعي الحديث بمسح الكلمات المفتاحية فقط - بل يسعى فعليًا لفهم السياق والنية. على سبيل المثال، يمكنه التمييز بين “إيثيريوم ضربته أخبار سلبية” مقابل “إيثيريوم سجل أعلى رقم قياسي جديد”، رغم احتواء كليهما على كلمة "ضرب". يعترف الذكاء الاصطناعي بالسخرية أو النفي في النص إلى حد ما، ويمكنه تقييم مصداقية المصدر (تغريدة من حساب غير معروف ليست مثل تقرير من وول ستريت جورنال). والأهم من ذلك، يحاول الذكاء الاصطناعي تحديد ما إذا كانت قطعة محددة من الأخبار محركة للسوق أم لا. يعتمد النظام المعقد على تحديد التطورات الحرجة حقاً - لنقل: ‘وافقت لجنة الأوراق المالية والبورصات على أول صندوق تداول بيتكوين’ - مقابل التحديثات الروتينية أو الصغيرة التي قد لا تؤثر على الأسعار كثيراً. التفهم للبيئة هو ما يميز تحليل الذكاء الاصطناعي عن التنبيهات البسيطة للكلمات المفتاحية.

• تحليل الشعور: لكل عنصر من الأخبار أو المنشور الاجتماعي يقوم الذكاء الاصطناعي بتعيين درجة الشعور الخاصة به أو تسميته. هذه الدرجات عادة تتراوح من سلبي للغاية (هبوطي) إلى إيجابي للغاية (صعودي)، مع أن يكون بينهما محايدًا. لكنها ليست فقط ثنائية؛ توفر الأنظمة المتقدمة درجة من الثقة والشدة. على سبيل المثال، قد يخرج الذكاء الاصطناعي بنتيجة: “شعور الأخبار العام عن الإيثيريوم اليوم: صعودي (الثقة: 80٪، القوة: قوية). المحركات الرئيسية: ترقية شبكة قادمة وأنباء استثمار مؤسسي’. هذه النتيجة تلخص مئات المقالات في نبضة بسيطة عن مزاج السوق. الأهم في الأمر، ينظر الذكاء الاصطناعي إلى الشعور الإجمالي: قد لا تفوق مقالة سلبية واحدة عشر مقالات إيجابية، والعكس صحيح. يمكنه بالتالي تقديم شعور صافي بعد قراءة كل شيء. بعض المنصات تنتج حتى رقم مؤشر شعور في الوقت الحقيقي (مثل مؤشر الخوف والجشع، ولكنه أكثر دقة) الذي يتم تحديثه مع تدفق الأخبار.

• تجميع الإشارات: يتجاوز الأمر مجرد قول “الأخبار إيجابية أو سلبية”، بل تفرز منصات الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الأفكار. غالبًا ما تبرز الأخبار الأكثر تأثيرًا في اليوم – باختيارها أعلى القصص المحركة للسوق التي تحتاج إلى معرفتها. على سبيل المثال، إذا نُشرت 50 مقالة عن البيتكوين، قد يشير الذكاء الاصطناعي إلى أن اثنتين من هذه المقالات هي “تطورات حرجة” (مثل إعلان بنك كبير عن خدمات متعلقة بالعملات الرقمية واختراق كبير لمنصة تبادل البيتكوين) التي يحتمل أن تدفع مزاج السوق. البقية قد تصنف كعاملة ثانوية أو كضوضاء. هذا يساعد المتداول على التركيز على ما هو مهم حقًا، متجاهلاً الثرثرة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي توفير ملخصات للجوانب الإيجابية والسلبية. توفر أحد أدوات تحليل الشعور بالذكاء الاصطناعي ملخصًا متوازنًا: قائمة بالتطورات الصعودية والتطورات الهبوطية التي تؤثر على أصل مالي. هذا يعني أنك ترى كلا وجهي القصة في لمحة – على سبيل المثال، “العوامل الإيجابية: شراكة بارزة تم الإعلان عنها، تبني المستخدمين المرتفع. العوامل السلبية: تحقيق تنظيمي قائم، فتح قادم لكمية كبيرة من العملات”. مثل هذه المعلومات المتوازنة تمنع المرء من الإنبهار بسماع جانب واحد فقط (الإثارة البالغة أو الخراب واليأس)، وهو أمر “حاسم لإدارة المخاطر”، كما يشير الخبراء.

في غضون ثوانٍ، يمكن لمنصة ذكاء اصطناعي مصممة جيدًا أن تنتقل من المقالات الأخبارية الخام إلى لوحة معلومات مختصرة من الأفكار. تخيل أن تفتح تطبيقًا، وتكتب في رمز عملة رقمية، وترى فورًا: “الشعور: هبوطي 🔻 (الثقة: عالية). أخبار رئيسية: (1) تم اختراق منصة التبادل XYZ بمبلغ 100 مليون دولار – سلبي. (2) مسؤول في البنك المركزي يشير إلى حظر العملات الرقمية – سلبي. (3) شراكة جديدة مع تاجر تجزئة كبير – إيجابي لكن تمت تغطيته. التأثير الصافي: شعور سلبي قوي اليوم.” هذا النوع من المخرجات قوي للغاية. يلخص ساعات من القراءة والتحليل في لقطة واحدة. وليس فقط لعملة واحدة – يمكنك القيام بذلك لأي عملة أو حتى السوق بالكامل.

مثال: أداة مستندة إلى الذكاء الاصطناعي لتحليل شعور السوق تدرس الأخبار عن عملة رقمية. تجميع النظام لمن آلاف المصادر لتقديم تقييم شامل للشعور (صعودي، هبوطي، أو مختلط) مع مستويات الثقة والمحركات الرئيسية. تفحص مثل هذه الأنظمة الذكاء الاصطناعي محتوى الأخبار في الوقت الحقيقي، فتميز بين التطورات المؤثرة حقًا والضوضاء لإعطاء المتداولين صورة واضحة عن مزاج السوق.

تجدر الإشارة إلى أن الذكاء الاصطناعي لا يقوم فقط بإحصاء شعور الأخبار بشكل أعمى؛ بل يأخذ في الاعتبار تأثير المصدر ومصداقيته. فعلى سبيل المثال، تقرير من مصدر ذو احترام عالٍ أو إعلان رسمي سيتم وزنه بشكل أثقل من شائعة غير مؤكدة على وسائل التواصل الاجتماعي. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم المصادر التي حركت الأسواق تاريخيًا (على سبيل المثال، قد تتسبب تغريدة من متداول مشهور في إثارة قلق، بينما قد لا تتسبب عشرات التغريدات العشوائية في ذلك).

في عالم العملات الرقمية، تقوم بعض المنصات الذكية حتى بمزج البيانات السلسلية أو بيانات السوق مع شعور الأخبار لتعزيز تحليلاتها. قد يلاحظون، على سبيل المثال، أنه بالرغم من شعور إيجابي جدًا عن العملة، فإن النشاط السلسلي أو حجم التداول غير قائم، مما يشير إلى الحذر. أو بالعكس، شعور سلبي للأخبار مع زيادات في عدد العملات المتداولة على المنصات يمكن أن تكون علامة حمراء للبيع الوشيك. الجمع بين الأخبار غير السلسلية والتحليلات السلسلية هو نهج متطور تتخذه بعض الأدوات المتقدمة لعدم ترك أي حجر دون قلب.

مثال واقعي: خلال فترة تقلب في عام 2024، افترض أن هناك ضجة حول عملة بديلة كبيرة. يقوم وكيل شعور الذكاء الاصطناعي بمسح كل شيء ويصل إلى استنتاج: “الشعور الكلي حول عملة XYZ البديلة هبوطي بشدة اليوم. تطوير حرج: تقرير صادر عن وسيلة إعلام شهيرة للعملات الرقمية يتحدث عن ثغرة أمنية في كود XYZ، مما أدى إلى تغطية سلبية. عوامل أخرى: خوف شديد على وسائل التواصل مع العديد من الإشارات إلى ‘احتيال’ و‘اختراق’ (إشارة عاطفية: خوف). الثقة في الشعور الهبوطي: عالية جدًا.”

يمكن للمتداول المجهز بهذه المعلومات في وقت مبكر أن يقرر تقليل التعرض أو التحوط لهذا المركز، مما يحتمل تجنب خسارة كبيرة مع هضم السوق الأوسع نطاقًا للأخبار. في حين أن المتداول الذي يعتمد فقط على قراءته الشخصية قد يكتشف الثغرة لاحقًا أو يقلل من أهميتها حتى يسقط السعر بالفعل. هذا يوضح كيف يمكن للفهم السريع والشامل باستعمال الذكاء الاصطناعي أن يترجم مباشرة إلى ميزة تداول في التفاعل مع الأخبار.

وفي الختام، تعمل منصات الذكاء الاصطناعي كرادارات لشعور الأخبار،يراقب الأفق بلا كلل وينبهك إلى العواصف أو السماء الصافية القادمة. يقومون بفك شفرة مزاج السوق في الوقت الحقيقي، وهو أمر يكاد يكون من المستحيل القيام به يدويًا على نطاق واسع.

من خلال القيام بذلك، يمهدون الطريق للخطوة التالية: استخدام تلك الإشارات المفككة للتنبؤ بالحركة الفعلية للأسعار وإعلام استراتيجية التداول.

من المشاعر إلى الإشارات: التنبؤ بأثر التوكن باستخدام الذكاء الاصطناعي

يعتبر تحديد المشاعر والأخبار الرئيسية نصف المعركة – التحدي التالي هو التنبؤ بما تعنيه هذه المشاعر على السعر والتقلبات. وهنا يتألق الذكاء الاصطناعي كأداة استراتيجية. لا تكتفي أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة بإخبارك بشعور الأخبار؛ يمكنها التعلم من الأنماط التاريخية للتنبؤ بكيفية تأثير الأخبار المماثلة على سعر العملة. في جوهر الأمر، يحاولون الإجابة عن السؤال: مع هذه الأخبار وهذا السياق الشعوري، هل من المحتمل أن يرتفع أو ينخفض هذا الأصل (وإلى أي مدى؟) تحويل المعلومات الخام إلى إشارة تداول – اقتراح للشراء أو البيع أو ربما التجنب (إذا كانت الإشارات مختلطة أو غير واضحة).

أحد الأساليب يستخدم نماذج التعلم الآلي المدربة على البيانات التاريخية. يقوم الباحثون والتجار الكميون بتزويد النماذج بسنوات من بيانات سوق العملات المشفرة، بما في ذلك حركات الأسعار ومؤشرات المشاعر المستمدة من الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي. تتعلم هذه النماذج، سواء كانت شبكات عصبية، أو خوارزميات تعتمد على الأشجار، أو أنظمة هجينة، العلاقات المعقدة بين تغيرات المشاعر والتغيرات التالية في الأسعار. على سبيل المثال، قد يتعلم النموذج أنه عندما يتحول الشعور العام حول إيثريوم إلى إيجابي بشكل حاد ويترافق ذلك بارتفاع حجم التغريدات، يلي ذلك غالبًا ارتفاع قصير الأجل في الأسعار – إلا إذا كانت المؤشرات الفنية مشبعة بشكل مفرط، حيث قد يكون ذلك إشارة تضخيم زائف. هذه العلاقات غالبًا ما تكون غير خطية ومعقدة، وهي نوع من العلاقات التي يكون الذكاء الاصطناعي أفضل في التقاطها من منطق الإنسان البسيط "إذا-فإن".

أظهرت دراسة أكاديمية في عام 2024 ذلك، مشيرة إلى أن شعور المستثمر يؤثر على تقلبات العملات المشفرة بشكل غير خطي – لم تحسن النماذج الخطية التوقعات عند إضافة المشاعر، ولكن التعلم الآلي المتقدم فعل ذلك، مستحوذًا على التأثيرات الدقيقة وتحسين الدقة في غالبية الحالات. في الواقع، أظهرت نماذج مثل LightGBM و XGBoost أو الشبكات العصبية LSTM قدرة تنبؤية معززة بشكل كبير عندما دمجت بيانات المشاعر، متفوقة على النماذج التقليدية للتقلبات أكثر من نصف الوقت.

دراسة حالة – التنبؤ ببيتكوين باستخدام المشاعر: قام فريق من الباحثين في جامعة فلوريدا الدولية ببناء نظام يجمع بين 55 إشارة مختلفة مرتبطة بالمشاعر من الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي للتنبؤ باتجاه سعر بيتكوين. تضمنت هذه الإشارات – التي قدمتها MarketPsych، وهي شركة بيانات المشاعر المالية – فئات مثل نبرة العاطفة (الخوف، الفرح، الغضب في الأخبار)، المشاعر حول التوقعات السعرية، الذكريات الفعلية، العامية/الضجة (مثل "إلى القمر")، والمشاعر العامة. ثم قام نموذج الذكاء الاصطناعي بتحليل كيف يمكن لتلك الإشارات، جنباً إلى جنب مع بيانات التداول (زخم السعر، الحجم، إلخ)، التنبؤ بسعر بيتكوين في اليوم التالي.

كانت النتائج مثيرة للإعجاب: من خلال التركيز على الإشارات الأكثر تنبؤًا ودمجها، تمكن الذكاء الاصطناعي من زيادة دقة التنبؤ وحتى التفوق على السوق. في اختباراتهم، تفوقت محافظ التداول الموجهة بهذه الإشارات المشاعرية على عائدات السوق الأساسية بنسبة وصلت إلى 39.6% على أساس معدل المخاطر. اتضح أن الإشارات الأكثر قوة كانت تلك العاطفية – *"الخوف هو الأكثر تنبؤًا من الخوف الفائت، والذي بدوره أكثر تنبؤًا من [البساطة] الصلة"، لاحظ الباحثون. بلغة بسيطة، يشير ذلك إلى أنه عندما تكون الأخبار مخيفة، يصبح ذلك مؤشراً أقوى (غالبًا لانخفاض أو تقلب الأسعار) حتى من "ضجة" الخوف من الفقدان. وتعلم الذكاء الاصطناعي بشكل فعال كيفية تقييم متى يصل الخوف في الأخبار إلى نقطة تحول تسبق غالبًا البيع، ومتى يصل الحديث الإيجابي إلى مستوى يسبق التجمعات.

مثال آخر: يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على أنماط الأحداث. قد يتعلم أن أخبار الإدراج في البورصة لعملة بديلة صغيرة تميل إلى إنتاج، على سبيل المثال، قفزة سعرية بنسبة 20-30٪ في غضون 24 ساعة (حيث يتدفق التجار بسبب زيادة الوصول والسيولة). على العكس، أخبار فتح قفل الرموز (زيادة العرض) قد تؤدي باستمرار إلى انخفاض الأسعار في الأيام اللاحقة، كما شوهد مع فتح قفل رموز Pi Network مما يسبب انخفاضًا في السعر. مسلحًا بهذه المعرفة، يمكن لنظام مدفوع بالذكاء الاصطناعي أن يشير إلى إشارة تداول: "إعلان عن إدراج مشروع ABC على Binance – تاريخيًا، هكذا الأخبار تصبح صاعدة لأصول مشابهة؛ إشارة شراء قصيرة الأجل بثقة عالية." أو في الحالة السلبية: "فتح قفل 10% من إمداد توكن XYZ غدًا – تاريخيًا حدث هبوطي؛ يُعتبر البيع أو الشراء، بمتوسط ثقة." بالطبع، هذه الإشارات هي احتمالات، ليست ضمانات، ولكنها مستمدة من التعرف على الأنماط عبر العديد من الحالات.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أخذ السياق الأوسع للسوق تلقائيًا، وهو شيء قد يغفله حتى التجار المتيقظون. على سبيل المثال، قد يقوم الذكاء الاصطناعي بتعديل إشارة أخبار صاعدة على عملة بديلة إذا كان السوق العام (مثل بيتكوين وإيثريوم) في اتجاه هبوطي أو وضع خالي من المخاطر. هو "يعلم" أن الأخبار الجيدة لعملة صغيرة قد لا تتغلب على مناخ هبوطي قوي بشكل عام. على العكس، في السوق الصاعدة القوية، حتى الأخبار الجيدة البسيطة قد يكون لها تأثير مضخم (حيث يكون الجميع بالفعل يميل إلى الشراء). هذا الفهم السياقي يكرر النصيحة التي يقدمها المحللون البشريين: الإشارات المستندة إلى الأخبار تعمل بشكل أفضل عندما تُدمج مع السياق العام للسوق (مثل اتجاه بيتكوين أو زخم العملة البديلة). يمكن للذكاء الاصطناعي دمج هذا السياق بشكل كمي.

أحد السبل الأكثر توفرًا للتجار هو استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT نفسه لتحليل الأخبار وتوليد أفكار التداول. أظهر ChatGPT، مثلاً، براعته في تحليل عناوين الأخبار وتقديم تفسير منطقي عما إذا كانت الأخبار صاعدة أم هابطة لعملة ما. مع طلب جيد الإعداد، يمكن تغذية ChatGPT بقطعة من الأخبار وطلب تحليل وحتى إجراء مقترح. على سبيل المثال، قد يطلب تاجر: "ها هو عنوان: ’شراكة رئيسية لكاردانو مع شركة فورتشون 500‘. ChatGPT، هل هذه إشارة شراء لـ ADA ولماذا أو لماذا لا؟" يمكن للذكاء الاصطناعي، اعتمادًا على معرفته المدربة والتفكير المنطقي، أن يجيب بشيء مثل: "من المرجح أن هذه الشراكة صاعدة لكاردانو (ADA) لأنها تزيد من تبني العالم الحقيقي والمصداقية. قد أدت الشراكات المشابهة في الماضي إلى زيادات في الأسعار بسبب حماسة المستثمرين. ومع ذلك، ينبغي التفكير في السوق الأوسع – إذا كنا في اتجاه صاعد قوي، قد يُضَخَّم التأثير. من ناحية أخرى، إذا كان السوق هابطًا بشكل عام، قد لا يرتفع ADA بقوة. إنها إشارة شراء محتملة، ولكن ينبغي أيضًا مراقبة المؤشرات الفنية لـ ADA (إذا كانت مشبعة بشكل مفرط) والتأكد من تأكيد الأخبار وجوهرها."

هذا النوع من التحليل النوعي سريع ومرن، مما يمنح حتى التجار غير الفنيين نقطة انطلاق لاتخاذ القرارات. في مثال Cointelegraph، سأل المستخدم ChatGPT عن عنوان هابط لـ Pi Network، وقام تحليل ChatGPT بتحديده بشكل صحيح على أنه إشارة بيع محتملة، موضحًا الأسباب (زيادة العرض، ضعف الطلب، إلخ). وأوضح حتى نظرة متوازنة بالإشارة إلى أن الحاملين على المدى الطويل قد يرون فرصة شراء بعد بيع مفرط، مما يظهر التفصيل الدقيق.

مثال: تحليل نموذج لغة كبيرة (ChatGPT) لعنوان أخبار التشفير واقتراح إشارات التداول. في هذه الحالة، تم سؤلالذكاء الاصطناعي عن تقرير إخباري ("سعر Pi Network يقترب من أدنى مستوياته على الإطلاق مع زيادة الضغط على العرض") واستجاب بتحليل موجز، يميل نحو إشارة بيع بسبب العوامل الهابطة (زيادة عرض العملات، ضعف الطلب، المؤشرات الفنية المفرطة المبيعية). يمكن للأدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT تفسير الأخبار بلغة إنجليزية بسيطة، مما يوفر رؤى سريعة غير مشفرة للتجار - على الرغم من أن أي اقتراح مولد من الذكاء الاصطناعي ينبغي التحقق منه مع بيانات أخرى قبل اتخاذ أي إجراء بناءً عليه.

الجمع بين مؤشرات متعددة: تكمن القوة الحقيقية للذكاء الاصطناعي عندما يدمج مشاعر الأخبار مع البيانات الأخرى - المؤشرات الفنية، المقاييس على السلسلة، حجم التداول، إلخ. الذكاء الاصطناعي لا يمتلك حدود الإدراك الخاصة بالتركيز على شيء واحد فقط؛ يمكنه استيعاب إدخال متعدد الأبعاد. على سبيل المثال، قد يأخذ نموذج الذكاء الاصطناعي في الاعتبار: "مشاعر الأخبار = صاعدة للغاية، الضجة على وسائل التواصل الاجتماعي = متزايدة (حجم التغريدات مرتفع)، الاتجاه الفني = السعر فوق المتوسط المتحرك لـ 50 يوماً والحجم يرتفع، على السلسلة = كبار المالكين يقومون بالتجميع." على حدة، كلًا من هذه دلالة إيجابية؛ مجتمعة، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد سيناريو شراء قوي حيث تترافق كل الإشارات.

وأشارت دراسة عام 2025 إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على التحول (المشابهة لـ GPT) التي تدمج بيانات المشاعر الاجتماعية مع التحليلات الفنية تفوقت على النماذج التقليدية، مما حقق عوائد أعلى ومخاطر أقل - بل قللت من حالات التراجع المالي من خلال توقع التحولات في التقلبات من خلال إشارات المشاعر في الوقت الحقيقي. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يهدف فقط إلى الربح ولكن يمكن أن يساعد في إدارة المخاطر من خلال التحذير عندما تتحول المشاعر وقد تزيد التقلبات (حتى تتمكن من تضييق الخسائر أو تحقيق بعض الأرباح).

من الجدير بالذكر أن التوقعات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي هي احتمالية. لن يكون النظام على حق في 100٪ من الوقت. الهدف هو إمالة الاحتمالات لصالحك - للحصول على ميزة. إذا كان بإمكان نموذج الذكاء الاصطناعي أن يكون صحيحًا في، لنقل، 60% من إشارات التداول الخاصة به ويقطع الخسائر بسرعة في الـ 40% الخاطئة، يمكن أن يحقق استراتيجيات مربحة مع مرور الوقت. ذكر بحث FIU، على سبيل المثال، تحسين العوائد المعدلة حسب المخاطر؛ وأظهرت دراسة أخرى خاضعة لمراجعة النظراء أن استراتيجية شبكة عصبية حققت عائدات بنسبة 1640% عبر اختبار خلفي لعدة سنوات مقارنة بـ 223% لنهج بسيط لشراء واحتفاظ بيتكوين (ورغم ذلك يبدو ذلك مفرطًا ويرجح أنه يفترض ظروف مثالية). حتى مع احتساب تكاليف التداول، فإن نهج الذكاء الاصطناعي تفوق بشكل كبير، مما يوضح الإمكانيات الهائلة لاستخدام استراتيجيات المستنيرة بالذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن نتائج مثل هذه تشمل إعدادات معقدة وبيانات استعادية؛ يختلف الأداء في العالم الحقيقي ويتطلب مراقبة مستمرة.

الإنسان مع الذكاء الاصطناعي – مزيج رابح: في الممارسة العملية، تأتي أفضل النتائج عادة عندما تقوم الطباعة البشريةتجربة وحدس المتداولين تُدمج مع قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات بشكل كثيف. قد يقوم الذكاء الاصطناعي بالإشارة إلى عشرات العملات التي تشهد مشاعر تفاؤل بالغة اليوم؛ فيقوم المتداول ذو الخبرة بتطبيق مرشح: أي من هذه العملات تمتلك نماذج تقنية جيدة على المخططات؟ أي منها لديها أحداث قادمة تتماشى مع هذه المشاعر؟ يمكن للإنسان التحقق مما إذا كانت القصة وراء هذه المشاعر منطقية (هل هو خبر مستدام أم مجرد ضجة؟). وفي الوقت نفسه، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحذر الإنسان من شيء قد غفل عنه – ربما عملة يعتقد أنها قوية أساسياً بدأت فجأة تحصل على موجة من الأخبار السلبية، مما يدعو إلى إعادة النظر.

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي حتى في عمليات المحاكاة واختبار الاستراتيجيات: يستخدم المتداولون نماذج اللغة مثل ChatGPT لمحاكاة السيناريوهات ("ماذا لو أعلن البنك الفيدرالي عن رفع في سعر الفائدة – كيف يمكن أن يؤثر ذلك على أسعار العملات الرقمية على المدى القصير؟") أو لتوليد قواعد تداول بلغة بسيطة يمكن للذكاء الاصطناعي تحويلها إلى رمز للعودة إلى الوراء واختبارها. هذه العمليات، التي كانت في السابق ضمن نطاق المبرمجين، أصبحت الآن ممكنة لغير المبرمجين من خلال قدرة الذكاء الاصطناعي على تحويل اللغة الطبيعية إلى نتائج قابلة للتنفيذ. قد يكون هذا خارج نطاق تحليل الأخبار، لكنه يظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع تطوير الاستراتيجيات من الفكرة إلى التنفيذ.

باختصار، يحول الذكاء الاصطناعي الأخبار إلى توقعات من خلال التعلم من الماضي وقراءة الحاضر. يمكنه أن يخرج بإشارات تداول ملموسة – مثل "إشارة إيجابية، خذ بعين الاعتبار موضع طويل" أو "توجهات سلبية، قد تُريد تقليل الانكشاف" – بناءً على تكامل المشاعر والبيانات. هذا لا يجعل التداول محكمًا بالكامل (فالريسك دائم والاضطرابات غير المتوقعة يمكن أن تتحدى أي توقع)، لكنه يقدم للمتداولين نقطة انطلاق قوية ومعتمدة على الحقائق لاتخاذ القرارات. بدلاً من التخمين أو الاعتماد فقط على الحدس، لديك دعم تحليلي يعالج معلومات أكثر بكثير مما يمكنك يدوياً. ستتناول القسم التالي كيفية تطبيق ذلك على دورات الضجيج التي ناقشناها، وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك في ركوب موجات الازدهار والذعر مع مزيد من الفطنة. Translation (with markdown links maintained):

ارتفاع السعر والحجم الاجتماعي الذي يرتفع أيضًا إلى حد كبير يمكن أن يعني أن الجميع الذين سيشترون يتحدثون عنه (ذروة الضجة)، وأي تعثر يمكن أن يتسبب في تراجع سريع. يمكن أن تعكس المخططات المدعومة بالذكاء الاصطناعي هذا في الوقت الحقيقي: بعض منصات تحليلات المشاعر تعرض رسوماً بيانية للمشاعر والحجم مقابل السعر. يراقب المتداولون نقاط الانعطاف - مثل تراجع المشاعر بينما يبقى السعر مرتفعًا أو ارتفاع المشاعر عندما يكون السعر لم يتفاعل بعد.

لنتناول مثالاً: دورة حياة LaunchCoin. في البداية، ربما كان الذكاء الاصطناعي قد أشار إلى ارتفاعه: ارتفاع عدد الإشارات في وسائل التواصل الاجتماعي، المشاعر النارية جدًا، والسعر بدأ في الارتفاع - إشارة شراء قوية بالزخم. في الذروة، ربما لاحظ الذكاء الاصطناعي شذوذًا: كانت المشاعر لا تزال مرتفعة ولكن لم تعد ترتفع، وبدأ حجم التداول في التلاشي رغم أن تويتر كان لازال متفائلاً. إن فقدان الزخم هذا هو بالضبط ما تم ملاحظته؛ بحسب تحليل واحد، "التراجع الحاد من الذروة أشار إلى تغيير حاسم: كانت الاهتمامات تتلاشى، حتى لو بقي المؤمنون متحمسين… التراجع الحالي يعكس تعب السرد - نقطة تحول حاسمة للمتداولين". كان الوصول إلى "تعب السرد" من خلال الذكاء الاصطناعي سيكون ذا قيمة كبيرة لتحقيق الخروج تقريبًا عند القمة.

وأخرى مثيرة للاهتمام من تقرير Nodiens أنهم صنفوا الأصول بناءً على مدى اعتمادها على المشاعر. بعض الأصول ("قادة-الرافعة-المشاعر") كانت لها علاقة قوية بين المزاج والسعر - تلك هي المرشحة المثلى لاستراتيجية الأخبار/المشاعر، حيث إن الركوب على الضجة يمكن أن يؤدي إلى مكاسب كبيرة. بينما أصول أخرى ("المنشقون") يمكن أن ترتفع رغم المشاعر السلبية - مما يعني أنها كانت لديها عوامل أخرى (ربما أسس قوية أو دعم من حيتان السوق) التي عوضت عن المشاعر العامة. معرفة نوع الأصل الذي تتعامل معه يساعد: قد يخبرك الذكاء الاصطناعي بأن: "العملة XYZ تعتمد بشكل كبير على المشاعر في التأريخ، لذا فإن الحماس الحالي من المحتمل أن يعادل زخم السعر" مقابل "العملة ABC غالباً ما تتحرك عكسًا للعواطف العامة، ربما بسبب التراكم الداخلي - كن حذرًا في تفسير المشاعر بوجهها الظاهر". يُعتبر هذا الفارق جزءًا من النماذج العميقة للذكاء الاصطناعي أو على الأقل التفسير الذي يمكن لمستخدم ماهر استنتاجه من مخرجات الذكاء الاصطناعي.

باختصار، يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل فن قراءة الضجة إلى علم منهجي أكثر. إنه يوفر مؤشرات مبكرة على ظهور الضجة، مقاييس لشدة الضجة، وتحذيرات من زوال الضجة. من خلال قياس ما لا يمكن قياسه (الحماس، الجشع، الخوف)، يوفر الذكاء الاصطناعي للمتداولين طريقة للتنقل في دورات الازدهار والانهيار برؤية متبصرة أكثر. بدلاً من الانجراف عاطفيًا، يمكنك وضع قواعد – مثل جني الأرباح عندما تصل إشارة ذروة المشاعر إلى المستوى X، أو الشراء عندما ينحسر الخوف الشديد – وترك البيانات توجهك. يجد العديد من المتداولين أن وجود هذه القواعد المبنية على البيانات يساعد في مواجهة الانحيازات النفسية التي تؤدي بهم إلى الشراء بأسعار مرتفعة والبيع بأسعار منخفضة خلال التقلبات الكبيرة.

بالطبع، التنفيذ مهم – العمل على هذه الإشارات يتطلب الانضباط وإدارة المخاطر، وهو ما يقودنا إلى كيفية دمج المتداولين الأدوات الذكاء الاصطناعي بشكل عملي في سير العمل الخاص بهم، وما يجب مراعاته.

لا حاجة للبرمجة: أدوات الذكاء الاصطناعي في متناول كل متداول

إحدى التطورات الأكثر إثارة في السنوات القليلة الماضية هي أن نصائح التداول المعززة بالذكاء الاصطناعي لم تعد مقتصرة على صناديق التحوط أو خبراء الأرقام الحاصلين على درجة الدكتوراه. أصبح بإمكان هواة العملات المشفرة الآن الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل الأخبار ومشاعر السوق، حتى بدون خلفية في البرمجة أو علم البيانات. انخفض حاجز الولوج بشكل كبير، بفضل المنصات السهلة التي يمكن استخدامها وواجهات الذكاء الاصطناعي التفاعلية.

الشات بوتات والمساعدين: كما تم توضيحه سابقًا، يمكنك حرفيًا استخدام ChatGPT أو شات بوتات الذكاء الاصطناعي المشابهة كالمحلل السوقي الشخصي. كل ما يتطلبه الأمر هو كتابة سؤال أو مطالبة بلغة إنجليزية بسيطة. على سبيل المثال، "ChatGPT، لخّص الأخبار الرئيسية عن العملات المشفرة اليوم وأخبرني إذا كان المزاج في السوق يميل إلى التفاؤل أو التشاؤم"، أو "بالنظر إلى الأخبار الأخيرة عن ترقية إيثريوم واتجاهات السوق الحالية، ما هو التوقع للسعر لهذا الأسبوع؟" سيقوم الذكاء الاصطناعي بإنتاج تحليل متناسق مستنداً إلى المعلومات التي تم تدريبه عليها أو المزودة له. تعد ChatGPT من OpenAI، Bard من Google، وClaude من Anthropic أمثلة على النماذج اللغوية الكبيرة التي شرع الناس في استخدامها بهذه الطريقة. حتى أن الشات بوتات الخاصة بالنطاق بدأت في الظهور: على سبيل المثال، تم الإشارة إلى Grok (مساعد ذكاء اصطناعي تم إطلاقه في عام 2024) إلى جانب ChatGPT في دوائر العملات المشفرة. فيتاليك بوتيرين، أحد مؤسسي إيثريوم، أشار مؤخرًا إلى إمكانيات أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وGrok في مساعدة المشاركين في العملات المشفرة، ملاحظًا أن هذه الذكاء الاصطناعي يمكنها توفير "رؤى واستجابات ذات قيمة" تساعد المتداولين في البقاء على اطلاع بظروف السوق. تبرز مثل هذه التأكيدات أن حتى المحترفين في الصناعة يرون قيمة في الاستعانة بمساعدي الذكاء الاصطناعي لتحليل السوق.

بشكل أساسي، هذه الأدوات الشات بوت عادة لا تتطلب برمجة أو إعداداً معقداً. إذا كنت تستطيع استخدام متصفح ويب وواجهة شات، يمكنك استخدامها. بعضها مدمج في تطبيقات الرسائل أو منصات التداول مباشرة.

على سبيل المثال، بحلول عام 2025، هناك روبوتات التداول على منصات مثل TradingView أو تيليجرام حيث يمكن طلب معلومات في لغة طبيعية عن مشاعر عملة محددة أو حتى الطلب إلى الروبوت تنفيذ عملية تداول عندما يتم استيفاء شروط وصفتها بالكلمات. منصة مثل Capitalise.ai تشتهر بالسماح للمستخدمين بإنشاء سيناريوهات تداول آلية باستخدام اللغة اليومية ("اشتر BTC إذا كانت المشاعر إيجابية للغاية والسعر يتجاوز 30,000$" وما إلى ذلك، ثم اختبارها وتطبيقها) – إنه حقًا أتمتة بدون أكواد.

لوحات التحكم في المشاعر: هناك أيضًا مواقع لوحات التحكم الخاصة بمشاعر العملات المشفرة التي يمكن لأي شخص استخدامها. تعمل عادة على عرض الرسوم البيانية في الوقت الحقيقي لدرجات المشاعر، مقاييس الضجة، وربما تغذية بأخبار ذات صلة. على سبيل المثال، أدوات مثل LunarCrush, Santiment, The TIE, StockGeist.ai (على سبيل المثال لا الحصر) توفر مؤشرات متنوعة للمشاعر والاجتماعية لمئات العملات المشفرة. يمكن للمستخدم زيارة مثل هذا الموقع، كتابة اسم العملة، ورؤية التوجهات مثل الاتجاه في المشاعر (ارتفعت أم تراجعت خلال اليوم/الأسبوع الماضي)، الاتجاه في حجم الاجتماعات الاجتماعية، الكلمات المفتاحية في أحدث المنشورات حول العملة، وهكذا.

العديد من هذه الخدمات لديها نماذج "freemium" – البيانات الأساسية مجانية، بينما الميزات المتقدمة للمستخدمين المدفوعين. النقطة الأساسية هي: ليس عليك بناء شبكة عصبية بنفسك؛ يمكنك الاستفادة من واحدة عبر واجهة. على سبيل المثال، يوفر StockGeist مراقبة في الوقت الحقيقي للمشاعر للعديد من العملات، يصفها بأنها مرتفعة، محايدة، أو متدنية بناءً على نبرة المنشورات الاجتماعية والأخبار الحديثة. أضافت Messari، وهي شركة أبحاث شهيرة في صناعة العملات المشفرة، ميزة "أخبار الذكاء الاصطناعي" التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتلخيص وتحليل الأخبار للمستخدمين.

المنصات التداولية المدعومة بالذكاء الاصطناعي: تتكامل ميزات الذكاء الاصطناعي أيضًا في منصات التداول والبيانات الكبيرة. بدأت كل من رويترز وبلومبرج، عملاقتا البيانات المالية، في دمج مؤشرات المشاعر والأداء المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مقابلهما. حتى المنصات التي تركز على المستخدمين الأفراد مثل TradingView بدأت في إضافة تحليلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، أضف TradingView في عام 2024 تدفقًا للأخبار مع علامات المشاعر تدعمها خوارزمية ذكاء اصطناعي). ليست التبادلات المشفرة والوسطاء بعيدين خلفًا - فقد امتلك البعض شات بوتات لخدمة العملاء التي تعمل كروبوتات معلومات السوق، ويستكشف الآخرون ميزات استشارية مدعومة بالذكاء الاصطناعي (على الرغم من أن القيود التنظيمية تعني أنهم يجب أن يكونوا حذرين من تجاوز إلى منطقة "النصائح المالية").Here is the Arabic translation of the content, with markdown links preserved:

الأسواق لا تزال متنوعة إلى حد كبير، وليس الجميع يستخدم نفس الأدوات أو يتفاعل بنفس السرعة، لذا تستمر الفرص، خاصة في الأسهم الصغيرة أو أثناء الأحداث الإخبارية المتقلبة حيث يتزايد التردد البشري.

ملاحظة مهمة أخرى: كن حذرًا من مصادر وجودة مخرجات الذكاء الاصطناعي.

بعض المحتويات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي المجانية (مثل مقالات الأخبار التلقائية) قد لا تكون دقيقة – تأكد دائمًا من المعلومات الحرجة من المصادر الأصلية. استخدم المنصات المعروفة للذكاء الاصطناعي أو تأكد مما يخبرك به الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، إذا قام ChatGPT بتلخيص حدث إخباري، يجب التحقق من الحقائق الأساسية في ذلك الملخص عبر موقع إخباري موثوق إذا كانت تخطط لتنفيذ تداول كبير بناءً على ذلك.

وأخيرًا، فكر في جانب الأمان عند دمج الذكاء الاصطناعي مع التداول. إذا كنت تستخدم أي بوت تداول بالذكاء الاصطناعي ينفذ التداولات عبر مفاتيح API لحسابك في البورصة، قم بتأمين تلك المفاتيح واستخدم مفاتيح للقراءة فقط إذا كنت تقوم بالتحليل فقط. كانت هناك عمليات احتيال واختراقات في مجال العملات المشفرة متخفية في صورة أدوات ذكاء اصطناعي – التزم بالمزودين المعروفين ولا تعطي أدوات الذكاء الاصطناعي غير المصرح لها وصولاً مباشراً لإدارة الأموال. الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز استراتيجيتك، لكن أنت تظل متحكمًا في رأس مالك.

المخاطر والقيود للاستراتيجيات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي

بينما يقدم الذكاء الاصطناعي قدرات مثيرة، فإنه ليس كرة كريستالية أو بديلاً عن العناية الواجبة. يجب أن يكون المتداولون على دراية بالقيود والمخاطر عند الاعتماد على الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات الاستثمار. هنا بعض الاعتبارات الرئيسية (بنبرة توضيحية تحذيرية):

• الدقة و"النفايات الداخلة، النفايات الخارجة": توقعات الذكاء الاصطناعي جيدة بمقدار جودة البيانات والأنماط التي تعتمد عليها. إذا دخل السوق في نظام ليس له سوابق تذكر، فإن الذكاء الاصطناعي قد يتعثر. على سبيل المثال، قد لا يتوقع الذكاء الاصطناعي المدرب على بيانات السوق الصاعدة بشكل رئيسي حدث البجعة السوداء أو تحولاً جذريًا (مثل تنظيم غير مسبوق يغير كل شيء). علاوة على ذلك، يمكن أن يسيء الذكاء الاصطناعي فهم المعلومات المضللة باعتبارها أخبارًا حقيقية – خاصة إذا كان يجوب وسائل التواصل الاجتماعي حيث تنتشر الشائعات. إذا بدأت الأخبار الزائفة في الانتشار، قد يشير الذكاء الاصطناعي في البداية إلى وجود شعور سلبي شديد، مما يدفع إلى تداولات، فقط ليتم دحض الأخبار لاحقًا. الحكم البشري ضروري للتحقق من الأخبار الحاسمة (على الأقل من مصادر موثوقة متعددة) قبل التنفيذ. تأكد دائمًا من التحقق من المدخلات التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي؛ إذا قمت بتزويده بمعلومات متحيزة أو غير مكتملة، ستحصل على نتيجة متحيزة أو فاسدة.

• الإفراط في الاعتماد والرضا الزائف: من المغري تسليم القرارات للذكاء الاصطناعي "الذكي"، لكن إتباع الإشارات المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل أعمى أمر خطير. كما لاحظت Cointelegraph بحكمة، "الذكاء الاصطناعي أداة، وليس ضمانًا". يجب دائمًا التحقق من الأفكار المستمدة من الذكاء الاصطناعي بأبحاث أخرى، ورسوم بيانية، وإدارة المخاطر قبل تنفيذ التداولات. حدثت حالات حيث ظهرت نماذج قائمة على GPT واثقة جدًا في توقع أو تحليل تبين أنه غير صحيح. هذا معروف بميول الذكاء الاصطناعي للهلوسة – باختصار، تقديم إجابة تبدو مقنعة لكنها ليست مبنية على حقائق. تشير دراسة إلى أن في مهام الاستراتيجية العالية المخاطر، الأشخاص الذين استخدموا GPT-4 بدون حذر أدوا أداءً أسوأ في بعض الأحيان (أسوأ بنسبة 23% في إحدى النتائج) من الذين لم يستخدموه، على الأرجح بسبب ثقتهم الكبيرة في الذكاء الاصطناعي. الدرس واضح: تعامل مع توصيات الذكاء الاصطناعي كمصدر واحد من المعلومات، وليس كحقائق مطلقة.

• عدم التفاعل اللحظي (لبعض أنظمة الذكاء الاصطناعي): إلا إذا كانت متصلة بشكل صحيح، فإن النماذج مثل ChatGPT ليست لديها تدفق مباشر للبيانات. إذا سألت ChatGPT (النموذج الأساسي دون التصفح) عن الظروف السوقية "الحالية"، قد يعتمد فقط على بيانات تدريبه التي ليست محدثة. هذا يعني أن حدثاً كبيرًا وقع قبل ثوان أو دقائق لا يعلمه. هناك إصدارات مع ملحقات وأدوات ذكاء اصطناعي أخرى تعمل في الوقت الحقيقي، ولكن التأخر ونوعية تدفق البيانات هما اعتبارات. في الأسواق فائقة السرعة، حتى التأخير لعدة دقائق يمكن أن يكون له أهمية.

• مشكلات فنية وفترات التعطل: يمكن أن تواجه منصات الذكاء الاصطناعي والبوتات عيوب فنية. قد يكون هناك أوقات يكون فيها API معطلاً، النموذج لا يقوم بإخراج الأخطاء، أو لا يتم تحديث البيانات. إذا كنت تعتمد بشكل كبير على تنبيه ذكاء اصطناعي لتفعيل تداول وفشل بسبب مشكلة تقنية، يمكن أن تفوت الفرصة أو تظل معرضًا للخطر. احرص دائمًا على وجود خطة أساسية لا تعتمد فقط على أداء أداة الذكاء الاصطناعي المثالي. التكرار (مصادر بيانات متعددة) فكرة جيدة إذا كنت جاداً. بالإضافة إلى ذلك، تتطلب بعض بوتات التداول بالذكاء الاصطناعي صيانة – تعديلات سريعة، إعادة تدريب للبيانات الجديدة، إلخ.

• الأمن والخصوصية: إذا كنت تستخدم منصات الذكاء الاصطناعي، كن واعيًا لما تشاركه من بيانات. إذا كنت توصل استراتيجيات تداول خاصة بك أو تشارك معلومات حساسة مع خدمة ذكاء اصطناعي طرف ثالث، هناك خطر تسرب البيانات المحتمل.

• التأثير في السوق والانكماش: كلما زاد شهرة الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يبدأ العديد من المشاركين في الاستجابة لنفس الإشارات. إذا قالت جميع الذكاءات الاصطناعية "اشتر الآن"، ممن يشترون، وكم من الوقت سيستمر التأثير قبل أن يتلاشى؟ في الأسواق التقليدية، رأينا شيئًا مشابهًا مع التداول عالي التردد والخوارزميات الإخبارية - عندما تصل عناوين الأخبار، يقوم العديد من الخوارزميات بالتداول بناءً على ذلك، مما يجعل السعر يرتفع بشكل فوري تقريبا، تاركًا مجالًا ضيقًا للمشاركين البطيئين.

• الجوانب الأخلاقية والتنظيمية: برغم أنها ليست خطر تداول مباشر، لاحظ أن الجهات التنظيمية تراقب بشكل متزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في التداول. استخدام الذكاء الاصطناعي قانوني، لكن إذا كانت استراتيجية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تسهل بطريقة غير مقصودة التلاعب بالسوق، سيكون ذلك إشكاليًا.

• السيناريوهات المعقدة والعوامل النوعية: تقود بعض حركة السوق عوامل نوعية جدًا قد لا يفهمها الذكاء الاصطناعي بشكل كامل، خاصة إذا كانت تتضمن قرارات بشرية خارج الأنماط التاريخية.

تظل إدارة المخاطر أولوية عليا. بغض النظر عن مدى جودة استراتيجية الذكاء الاصطناعي، تظل العملات المشفرة متقلبة ومحفوفة بالمخاطر.

وأخيرًا، حافظ على التفكير النقدي. قيم باستمرار مدى توافق اقتراحات الذكاء الاصطناعي مع الواقع وتحليلك الشخصي.

أفكار نهائية

قدم زواج الذكاء الاصطناعي وتداول العملات المشفرة عصرًا جديدًا من الإمكانات للمستثمرين والتجار الأفراد. باستخدام الذكاء الاصطناعي لفك شفرة التدفق المستمر للأخبار المشفرة والدردشة الاجتماعية، يمكن للمشاركين في السوق اكتساب فهم أوضح وأسرع لما يدفع الأسعار. بدلاً من الغرق في حمل المعلومات الزائد، يمكن أن تحصل على لمحة مركبة عن شعور السوق – "صعودي أو هبوطي، نشوة أو خوف" مستمدة من آلاف المصادر. تتمكن المنصات الحديثة للذكاء الاصطناعي بسلاسة من تحويل الأخبار إلى بيانات، والبيانات إلى إشارات قابلة للتنفيذ. فهي تتنبأ بكيفية ترجمة العناوين أو اتجاهات الهبة إلى حركة سعرية، مما يمنح التجار بدءًا ثمينًا في تشكيل الاستراتيجية.

الأهم من ذلك، يمكن القيام بذلك دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية، في واجهات يمكن الوصول إليها، مما يوازن الملعب بين التجار الهواة والمؤسسات الكبيرة. السيناريوهات التي استكشفناها تظهر أنه مع التوجيهات أو الأدوات الصحيحة، يمكن لأي شخص أن يستفسر من الذكاء الاصطناعي كالخبير المحلل.تحليل دقيق إلى شاشتك في ثوانٍ. يمكنه تحذيرك من سرد متزايد قبل أن يبلغ ذروته، أو تنبيهك إلى تكاثر سحب العواصف السلبية حتى تتمكن من إدارة المخاطر بشكل استباقي.

ومع ذلك، كما أكدنا، الذكاء الاصطناعي ليس عصا سحرية أو بديلاً للحكم السليم. إنه يقدم ذكاءً معزَّزًا - يزيد من قدرتك على معالجة المعلومات واتخاذ قرارات مستنيرة، لكنه لا يلغي الحاجة إلى الإشراف البشري. تنشأ أفضل النتائج غالبًا عندما يجتمع الحدس البشري والمعرفة المجال مع القوة الحسابية للذكاء الاصطناعي. فكر في الذكاء الاصطناعي كمساعد يمكنه مراقبة نبض السوق بلا كلل وينقل لك الأفكار، بينما تظل أنت صانع القرار مع إصبعك على الزناد.

في المستقبل، من المرجح أن يتزايد تأثير الذكاء الاصطناعي في مجال العملات المشفرة أكثر. قد نشهد نماذج متزايدة التعقيد للمعنويات، وصناديق مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وأدوات تدمج كل جانب من جوانب بيانات العملة المشفرة (أخبار، تقنيات، على السلسلة، مشتقات) في تحليل متكامل واحد. يمكن للمتداولين الذين يتكيفون مع هذه التقنيات ويحتضنونها - باستخدامها بأخلاقية وذكاء - اكتساب ميزة كبيرة في سوق حيث تكون المعلومات كلاً من الأصول والسلاح.

بروح النغمة التحليلية الإعلامية ولكن غير المتحيزة، من الواضح أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون حليفًا قويًا في اجتياز اضطرابات العملات المشفرة. يساعد في قطع الضجيج والخوف عن طريق تحديدهما، وتحويل ما كان سابقًا شعورًا داخليًا إلى شيء أكثر علمية قليلاً. ومع ذلك، يبقى الحذر والتعلم المستمر حلفائك. من خلال البقاء فضوليًا وحذرًا – التحقق من الأفكار المستمدة من الذكاء الاصطناعي، اختبار الاستراتيجيات على نطاقات صغيرة، ومراقبة الظروف السوقية المتطورة باستمرار – يمكنك تسخير قوى الذكاء الاصطناعي بينما تحد من نقاط ضعفه.

باختصار، تحويل أخبار العملات المشفرة إلى استراتيجية استثمار باستخدام الذكاء الاصطناعي يتعلق بالعمل بذكاء، وليس بجهد أكبر فقط. يعني السماح للخوارزميات الحديثة بالقيام بما تتميز فيه (المسح، الحساب، العثور على الأنماط)، لكي تقوم بما يبرع فيه البشر (التفكير الشامل، اتخاذ القرارات الاستراتيجية، حل المشكلات الإبداعي). بينما يتوجه مجال العملات المشفرة إلى المستقبل، وهو مستقبل يتميز بالابتكار السريع وتدفق المعلومات السريع بالمثل، من المرجح أن يكون المتداولون الذين يزدهرون هم من يجمعون بين أفضل ما في العالمين - البصيرة البشرية والذكاء الاصطناعي. وبهذا، سيتمكنون من تحويل جنون دورة الأخبار وتدفق وضجيجها إلى مزايا تداول حقيقية وملموسة لصالحهم.