Sztuczna inteligencja dramatycznie przekształca rynki kryptowalut, a algorytmy teraz napędzają większość transakcji na rynkach akcji USA, a rynki kryptowalut szybko idą w ich ślady. Od firm zajmujących się handlem wysokiej częstotliwości po inwestorów detalicznych, uczestnicy rynku na całym świecie przyjmują narzędzia zasilane AI, które działają 24/7, analizują ogromne ilości danych i wykonują skomplikowane strategie bez interwencji człowieka.
Co warto wiedzieć:
- Algorytmy napędzane AI teraz dominują w handlu kryptowalutami, działając non-stop, aby skanować rynki i autonomicznie realizować strategie, przyspieszając trend już ustalony na tradycyjnych rynkach, gdzie algorytmy obsługują szacunkowo 70% wszystkich transakcji.
- Obecne narzędzia do handlu AI obejmują od zaawansowanych botów, które uczą się na podstawie danych i dostosowują swoje taktyki, po platformy do analizy nastrojów przetwarzające wiadomości i media społecznościowe, a główne giełdy raportują węższe spready i lepszą płynność dzięki szybszemu integrowaniu informacji przez algorytmicznych twórców rynku.
- Eksperci finansowi pozostają podzieleni co do rosnącej roli AI, a zwolennicy argumentują, że usuwa ono emocje i uprzedzenia ludzkie, podczas gdy krytycy ostrzegają przed potencjalną manipulacją rynkową, zmniejszoną przejrzystością i ryzykiem "kaskadowych negatywnych pętli sprzężenia zwrotnego", jeśli zbyt wielu traderów polega na podobnych modelach AI.
Szybkość i zakres przyjęcia AI na rynkach finansowych były niezwykłe. Generatywne narzędzia AI, takie jak ChatGPT, osiągnęły prawie 40% adopcji w ciągu dwóch lat od ich wprowadzenia, co jest dwukrotnie wyższym wskaźnikiem adopcji w porównaniu z wczesnym tempem wprowadzenia internetu. Te rewolucje technologiczne pojawiają się w momencie, gdy strategie algorytmiczne przejmują tradycyjne rynki od kilku dekad.
Handel kryptowalutami znajduje się na czele tej transformacji. Urodzony w erze cyfrowej, rynki kryptowalut są od początku przyjazne algorytmom. Bitcoin i inne aktywa kryptograficzne handlują non-stop na globalnych giełdach, generując potoki danych idealnych do analizy AI.
Ostatnie lata przyniosły eksplozję narzędzi i funduszy do handlu kryptowalutami napędzanych AI. Niektóre odwzorowują algorytmy ilościowe używane od dawna przez firmy z Wall Street, podczas gdy inne badają nowe granice, takie jak „agentów AI” opartych na blockchain, realizujących strategie pomiędzy łańcuchami bloków.
Obecne narzędzia AI i jak zmieniają one handel kryptowalutami
Nowoczesne narzędzia AI są już dostępne dla traderów kryptowalut na każdym poziomie. Boty handlowe zasilane przez uczenie maszynowe stają się coraz bardziej powszechne na głównych giełdach. W przeciwieństwie do prostych botów opartych na zasadach, nowe boty zasilane AI mogą się uczyć z danych i dostosowywać swoje taktyki. Niektóre wykorzystują głębokie uczenie do rozpoznawania skomplikowanych wzorców na wykresach cenowych, inne wykorzystują uczenie przez wzmacnianie do optymalizacji decyzji handlowych w czasie.
Jedna z klas popularnych narzędzi skupia się na analizie rynkowej 24/7 i generacji sygnałów. Platformy analityczne zasilane AI wciągają ogromne ilości informacji – nie tylko dane cenowe i wolumenowe z giełd, ale także artykuły prasowe, nastroje w mediach społecznościowych, trendy w transakcjach na blockchainie i wskaźniki makroekonomiczne.
Przetwarzając tę masę danych, systemy AI dążą do generowania dokładniejszych sygnałów transakcyjnych lub prognoz.
Algorytmy handlu wysokiej częstotliwości ulepszone przez AI również wchodzą na rynki kryptowalut. Niektóre firmy handlowe używają modeli AI, aby dynamicznie wybierać między różnymi algorytmami realizacji w zależności od warunków rynkowych. Inne używają sieci neuronowych do przewidywania braków w księdze zleceń na krótko przed ich wystąpieniem, co pozwala im zamieszczać zlecenia, które przynoszą niewielkie zyski z nieefektywności mikrostruktury rynku.
Dla codziennych inwestorów kryptowalutowych pojawia się rosnący zestaw przyjaznych użytkownikom botów handlowych AI i narzędzi doradczych. Są to na przykład aplikacje mobilne, które wykorzystują AI do zarządzania portfelem użytkownika, po robo-doradców, którzy automatycznie wdrażają strategie, takie jak okresowe równoważenie czy alokacja aktywów dostosowana do ryzyka.
Innym intrygującym rozwinięciem jest pojawienie się "agentów" AI działających w ramach zdecentralizowanych finansów. Są to w istocie inteligentne kontrakty lub boty, które mogą podejmować autonomiczne decyzje w protokołach DeFi.
Na przykład, agent AI może być powierzony zarządzaniem płynnością w puli giełdy zdecentralizowanej – dostosowując proporcje aktywów puli lub parametry opłat w zależności od dynamiki rynku, aby maksymalizować zysk.
Podstawą wielu z tych narzędzi jest dostępność ogromnych danych i mocy obliczeniowej. Dane blockchain zapewniają bogactwo informacji do nauki zachowań rynkowych przez AI. Tymczasem przetwarzanie w chmurze i specjalizowane chipy AI pozwalają nawet skromnym startupom lub indywidualnym deweloperom szkolić zaawansowane modele.
Realne przypadki użycia AI w handlu kryptowalutami
Dowody wpływu AI na handel kryptowalutami pojawiają się w rzeczywistych scenariuszach na rynkach globalnych. Niektóre z tych przypadków użycia wykazują wyraźne korzyści – takie jak większa efektywność rynku i nowe sposoby zyskania przez inwestorów – podczas gdy inne ujawniają nowe formy manipulacji i ryzyka.
Jeden z widocznych pozytywnych wpływów dotyczył płynności rynku i efektywności cen. W miarę jak więcej algorytmicznych animatorów rynku i botów arbitrażowych wchodzi na rynek kryptowalut, szybciej integrują one informacje w cenach i wygładzają różnice między miejscami handlu. Na przykład na renomowanych giełdach, spready kupna-sprzedaży dla głównych monet, takich jak Bitcoin, zawęziły się w ciągu ostatnich kilku lat, a przypadki handlu monetą po znacząco różnych cenach na dwóch giełdach stały się rzadsze.
Narzędzia AI umożliwiły również bardziej zaawansowane strategie handlowe, które były wcześniej trudne do realizacji przez osoby indywidualne.
Rozważmy dziedzinę analizy nastrojów i handlu wiadomościami. Wyspecjalizowane algorytmy śledzące nastroje teraz analizują miliony postów w mediach społecznościowych, nagłówków wiadomości, a nawet czatów na Telegramie w czasie rzeczywistym, oceniając emocjonalny ton rynku.
Konkretna sytuacja miała miejsce podczas batalii prawnej między Ripple a U.S. SEC: kiedy pozytywne rozwinięcia w sprawie trafiły do wiadomości pod koniec 2023 roku, programy handlowe zasilane AI wykryły wzrost pozytywnego nastawienia do XRP, a zlecenia kupna napłynęły szybciej, niż jakikolwiek manualny trader mógłby zarządzać.
Jednak nie wszystkie przypadki użycia są dobroczynne.
AI i algorytmy wprowadziły nowe możliwości manipulacji rynkowej w kryptowalutach. Przykładem jest powrót spoofingu – nielegalnej taktyki, w której trader składa duże zamówienie bez zamiaru jego realizacji, wyłącznie w celu oszukania innych co do podaży lub popytu.
Na 14 kwietnia 2025 roku, tajemnicze zlecenie sprzedaży na 2500 BTC (warte około 212 milionów USD pojawiło się na księdze zamówień Binance, po cenie około 2% powyżej ówczesnej ceny rynkowej. Sama wielkość tego zamówienia spowodowała reakcję rynku: cena Bitcoina na Binance zaczęła zbliżać się do tego poziomu, gdy inni traderzy, możliwe że obawiając się dużej sprzedaży, dostosowywali swoje oferty. Ale równie szybko, jak to ogromne zlecenie zostało usunięte z rynku bez wykonania.
"Manipulacyjne zachowania handlowe to systemowa podatność, szczególnie na płytkich, nieuregulowanych rynkach" – zauważył dr. Jan Philipp, były analityk Europejskiego Banku Centralnego, w odniesieniu do incydentu.
Innym rzeczywistym przypadkiem użycia jest masowe przyjęcie AI przez inwestorów detalicznych na niektórych rynkach. W chińskich rynkach akcji – które dzielą cechę ciężkiego udziału detalicznego z kryptowalutami – lokalnie rozwinięty model AI o nazwie DeepSeek stał się sensacją na początku 2025 roku. W ciągu kilku miesięcy tysiące indywidualnych inwestorów zaczęło korzystać z wyników DeepSeek, aby kierować swoimi transakcjami giełdowymi.
"Przyszłość to era cyfrowa, a AI będzie kluczowe," ogłosił jeden z instruktorów kursów handlowych w Chinach, przywołując nowy optymizm.
Po stronie instytucjonalnej, fundusze hedgingowe kryptowalut i zarządzający aktywami cicho przyjmują strategie AI, aby zyskać przewagę. Kilka funduszy kryptowalutowych uruchomionych w ciągu ostatniego roku chwali się posiadaniem AI. Na przykład Hilbert Group, europejska firma ilościowa, ogłosiła nowe fundusze hedgingowe kryptowalut, które wykorzystują modele uczenia maszynowego do określania czasu wejścia na rynek i wyboru aktywów.
W DeFi jednym z najbardziej zaawansowanych przypadków użycia jest zautomatyzowane zarządzanie portfelem poprzez AI. Pojawiają się protokoły pozwalające użytkownikom deponować środki w inteligentnym kontrakcie, który następnie zarządza AI przez różne okazje do uzyskania dochodu. Ten koncept „menedżera robo-funduszu” na łańcuchu jest eksperymentalny, ale rozwijający się.
Te przykłady łącznie ilustrują zmieniający się krajobraz. AI umożliwia nowe poziomy szybkości, skali i złożoności w handlu kryptowalutami. Rynki stały się bardziej efektywne pod wieloma względami, ale także podatne na nowe typy szybkiej zakaźności – na przykład, pętla handlu algorytmicznego, w której...
Sprzedaż bota uruchamia model ryzyka innego bota, aby obniżyć ekspozycję.
## Eksperci Zabierają Głos
W miarę jak algorytmy napędzane przez AI mnożą się w handlu kryptowalutami, eksperci branżowi oceniają ich zalety i wady. Perspektywy są różnorodne: od entuzjastycznych pochwał potencjału AI po jasne ostrzeżenia o jej zagrożeniach. Z optymistycznej strony, wielu postrzega AI jako potężne narzędzie do poprawy wyników handlowych i poszerzenia dostępu do rynku. Zwolennicy argumentują, że algorytmy mogą eliminować ludzkie uprzedzenia i emocjonalne błędy handlowe, co prowadzi do bardziej racjonalnego podejmowania decyzji.
Patrick Zielbauer, Dyrektor Zarządzający w firmie zajmującej się aktywami cyfrowymi BlockFills, [zauważa](https://www.blockfills.com/2024/06/25/patrick-zielbauer-on-thestreet-how-ai-can-help-crypto-traders-reduce-bad-trades/#:~:text=BlockFills%E2%80%99%20Zielbauer%20agreed%2C%20stating%20that,can%20introduce%20to%20the%20markets), że wpływ AI na handel jest "niezaprzeczalny" i już się rozpoczął. Obserwuje, że zarządzający aktywami są wprowadzani do narzędzi AI zaprojektowanych w celu ulepszenia ich doświadczenia handlowego, pozwalających na precyzyjniejsze przetwarzanie informacji i zarządzanie zleceniami.
Zwolennicy również wskazują na wkład AI w zarządzanie ryzykiem i realizację strategii. Hong Yangjun, instruktor handlu z Szanghaju, podkreśla, że przyjęcie AI jest niezbędne dla przyszłości: "Przyszłość to era cyfrowa, a AI będzie kluczowe", powiedział do pełnej klasy inwestorów detalicznych chętnych do nauki handlu algorytmicznego.
Traderzy, tacy jak Wen Hao, świadczą o praktycznych korzyściach: "Używanie narzędzi ilościowych do wybierania akcji oszczędza mnóstwo czasu," powiedział Wen, zauważając, że można nawet uczynić AI podobną do DeepSeek "pisać kody" dla strategii handlowych.
Eksperci o technicznym zacięciu argumentują, że AI może radzić sobie ze złożonością na skalę, z którą ludzie po prostu nie nadążają. Nowoczesne rynki kryptowalut zawierają tysiące tokenów, z których każdy ma unikalne czynniki. Monitorowanie i analizowanie wszystkich w czasie rzeczywistym jest ponadludzkim zadaniem – ale stworzonym dla AI.
>Zwracając się w kierunku ostrożnych i krytycznych opinii, wielu ekspertów ostrzega, że AI może wzmacniać ryzyka i tworzyć nowe w handlu kryptowalutami. Największe obawy budzi utrata przejrzystości i ludzkiego nadzoru.
Rohit Wad, CTO Binance, [mówił](https://www.ft.com/partnercontent/binance/could-ai-be-cryptos-greatest-ally.html#:~:text=Perhaps%20even%20more%20significantly%2C%20blockchain,has%20become%20a%20cause%20of) o problemie "czarnej skrzynki" AI, zauważając, że nieprzejrzyste podejmowanie decyzji przez AI "stanowi znaczne ryzyko, szczególnie w kwestiach przejrzystości, uczciwości i bezpieczeństwa."
Komisja ds. Polityki Finansowej Banku Anglii wystosowała w kwietniu 2025 r. wyraźne ostrzeżenie: zaawansowane modele AI o wysokim stopniu autonomii mogą nauczyć się, że wywoływanie zmienności rynkowej może być opłacalne.
"Na przykład modele mogą nauczyć się, że zdarzenia stresowe zwiększają ich szansę na zysk, a więc podjąć działania, by aktywnie zwiększyć prawdopodobieństwo takich zdarzeń," stwierdzono w raporcie BoE.
Stabilność rynku to kolejny główny problem. Alexander McGuire, zarządzający portfelem, porównuje handel algorytmiczny do "dopalania" silnika rynku – może to przyspieszyć, ale kraksy mogą być bardziej dotkliwe.
Wielu ekspertów podkreśla kwestie uczciwości i integralności rynku. Dr Jan Philipp argumentuje, że potrzebne są jasne zasady, aby zapobiec niesprawiedliwej przewadze napędzanej przez AI.
"Regulatorzy powinni ustanowić podstawę... określić, co jest manipulacją, wyznaczyć kary i określić, jak platformy muszą reagować," powiedział CoinDesk.
Larry Cao z FinAI Research wskazał na psychologiczną zwrotkę: "Ludzie ufają modelom AI bardziej niż doradcom finansowym, co prawdopodobnie jest nieuzasadnionym zaufaniem przynajmniej na tym etapie."
Podsumowując, eksperci są podzieleni, ale nie są skrajnymi przeciwnikami w swoich poglądach. Większość zgadza się, że AI odegra znaczącą rolę w przyszłości handlu; debata dotyczy tego, jak odpowiedzialnie ją wykorzystać.
## Końcowe Refleksje
Wzrost AI w handlu kryptowalutami oznacza nowy rozdział w ewolucji rynków finansowych. Co zaczęło się jako niszowy eksperyment kwantów i koderów, szybko staje się głównym nurtem, z globalnymi implikacjami. Od funduszy kwantowych na Wall Street po indywidualnych traderów na rynkach wschodzących, uczestnicy rynku przyjmują strategie algorytmiczne napędzane inteligencją maszynową.
Jak w przypadku każdej potężnej technologii wdrażanej na dużą skalę, integracja AI w finansach kryptowalutowych wiąże się z zastrzeżeniami.
Te same algorytmy, które eliminują ludzki błąd, mogą również eliminować ludzkie osądy, czasami z niebezpiecznymi skutkami. Przeszłość pokazała, że automatyzacja rynku może zarówno stabilizować, jak i destabilizować – często w zależności od tego, jak jest zarządzana i regulowana.