Sztuczna inteligencja coraz bardziej przekształca handel kryptowalutami, a giełdy i startupy rywalizują w wdrażaniu asystentów AI dla inwestorów.
Pod koniec 2024 roku Coinbase zaprezentowało zestaw narzędzi "Based Agent", pozwalający na stworzenie bota blockchain w mniej niż trzy minuty. Binance wprowadziło pomocnika "AI Chat" wspomagającego użytkowników detalicznych w analizie danych rynkowych, a Bybit uruchomiło TradeGPT, współpracującego pilota AI oferującego automatyczne analizy rynku. Nawet niszowe platformy takie jak BingX wprowadziły BingAI, towarzysza handlowego zapewniającego spersonalizowane porady i analizę 24/7.
Teraz, wreszcie niezależne badania wskazują, że 90% najlepszych traderów platformy memecoin Pump.Fun to boty w ostatnim rozwoju wydarzeń.
Te rozwój wskazuje na szerszy trend: integracja AI w kryptowalutach przechodzi od ogólnych botów do zaawansowanych agentów dostosowanych do indywidualnych traderów i ich portfeli. Niektórzy przedstawiciele branży przewidują, że ta transformacja będzie głęboka. James Ross z Mode Network twierdzi, że w ciągu roku, "ponad 80% wszystkich transakcji blockchain będzie wykonywana przez agentów AI".
Takie prognozy podkreślają ekscytację wokół autonomicznego handlu.
Jednakże, eksperci ostrzegają, że technologia jest wciąż w powijakach.
Większość projektów handlu AI pozostaje w stanie demonstracyjnym, z "bardzo małą liczbą gotowych do produkcji produktów" na rynku. Fascynacja rynków agentami AI może wyprzedzać ich dojrzewanie: Reuters Breakingviews ostrzega, że bez ludzkiego nadzoru systemy te "mogą łatwo się pomylić" – na przykład przez wykonanie ryzykownej transakcji, która umknie uwadze ludzkich nadzorców. Innymi słowy, choć agenci AI obiecują szybszy, oparty na danych handel, wprowadzają również nowe ryzyka i niepewności.
Jednocześnie personalizacja dodaje nowy wymiar do rewolucji AI w kryptowalutach. W przeciwieństwie do tradycyjnych botów, które stosują stałe strategie dla wszystkich, spersonalizowani agenci dostosowują się do celów, apetytu na ryzyko i zachowań jednostki.
Na przykład, startup TrueNorth reklamuje platformę, która "nieustannie skanuje" dane blockchain, kanały społecznościowe i wskaźniki makro, aby wyłowić "aktualne, wysokosygnałowe wnioski... spersonalizowane dla portfela, stylu handlu i przeszłych zachowań każdego użytkownika". Uspokajając szum informacyjny i koncentrując się na tym, co jest ważne dla konkretnego inwestora, platforma ma na celu umożliwienie użytkownikom "szybszego działania z większą pewnością". Ta podejście zaprojektowane dla użytkownika—łączące takie techniki jak modele językowe dużej skali, uczenie przez wzmocnienie i szczegółowy profil użytkownika—sprawia, że każdy agent AI de facto uczy się preferencji tradera.
Czym Jest Spersonalizowany Agent AI?
Spersonalizowany agent handlu AI to autonomiczny system oprogramowania, który handluje lub doradza w imieniu użytkownika, ale w przeciwieństwie do ogólnego bota, dostosowuje się do potrzeb indywidualnego użytkownika. W praktyce oznacza to, że agent jest szkolony lub dostosowywany do celów użytkownika, jego posiadanych aktywów, tolerancji na ryzyko, a nawet historii handlu.
Kluczowe technologie napędzające tych agentów to duże modele językowe (do interfejsów czatowych lub głosowych), uczenie przez wzmocnienie (do optymalizacji strategii) oraz zaawansowane algorytmy profilowania. Przykładowo, agent może zintegrować LLM jako interfejs konwersacyjny ("Hej, powiedz mi, który handel jest najlepszy dla mojego portfela"), a jednocześnie wykorzystywać uczenie przez wzmocnienie do nieustannego dostosowywania swojej strategii handlowej na podstawie wyników użytkownika i jego preferencji.
Wejścia danych dla tych agentów są różnorodne. Mogą monitorować ceny rynkowe w czasie rzeczywistym, dane transakcji na łańcuchu, nastroje na mediach społecznościowych, kanały informacyjne i wskaźniki ekonomiczne. Co ważniejsze, przetwarzają również informacje o użytkowniku: aktualny skład portfela, przeszłe transakcje, deklarowane cele (np. zysk kontra długoterminowy wzrost) i wszelkie inne osobiste ograniczenia.
To pozwala agentom dostosować swoją analizę. Jak wyjaśniają współzałożyciele TrueNorth, ich AI "nieustannie skanuje... łańcuchy, media społecznościowe i dane makro", ale potem filtruje wyniki, by pasowały do "stylu i zachowań użytkownika w czasie rzeczywistym". Innymi słowy, ten sam nagłówek wiadomości lub zmiana ceny może być oznaczona jako "wysokosygnałowa" dla jednego tradera, ale zignorowana przez innego, w zależności od kontekstu każdej osoby.
Kolejną cechą charakterystyczną tych agentów jest ciągłe sprzężenie zwrotne i nauka.
Spersonalizowany agent z czasem doskonali się: każda wynik transakcji lub interakcja z użytkownikiem służy jako sprzężenie zwrotne do poprawy modelu. Na przykład, jeśli zalecenie agenta regularnie kłóci się z preferencjami użytkownika co do ryzyka, może się on przekalibrować. Jak zauważa technologiczny lider TrueNorth, nowoczesna AI "działa w tle, aby wydobyć to, co jest najważniejsze" i jest stworzona do "stałego poprawiania podejmowania decyzji". Z czasem taki agent może nauczyć się subtelnych nawyków użytkownika (np. skłonności do wybierania określonych typów tokenów lub niechęci do określonych sektorów) i automatycznie dostosować swoją strategię. W przeciwieństwie do tego, bot "jedna wielkość dla wszystkich" nie wprowadziłby tego indywidualnego niuansu.
Zalety i Wady Korzystania ze Spersonalizowanych Agentów AI w Handlu Kryptowalutami
Spersonalizowane agent handlu AI oferują kilka wyraźnych zalet. Po pierwsze, mogą znacznie zwiększyć efektywność. Agent AI może monitorować setki rynków jednocześnie i wykonywać transakcje w milisekundach, skutecznie handlując 24/7 bez zmęczenia.
Oznacza to brak przegapionych okazji w nocy lub podczas weekendów. Po drugie, agenci operują bez ludzkich emocji z założenia. Podążają za obliczonymi strategiami bez paniki czy chciwości, potencjalnie unikając błędów spowodowanych obawą przed pominięciem lub FOMO. Jak zauważa jeden entuzjasta, dobrze wyszkolony agent może "działać jako współpilot handlowy", który nieustannie obserwuje rynek i ostrzega tradera bez paniki w trudnych sytuacjach.
Po trzecie, spersonalizowani agenci mogą przetwarzać znacznie więcej informacji niż jakakolwiek osoba indywidualna. Przez zbieranie danych z mediów społecznościowych, wiadomości, wskaźników on-chain i technicznych jednocześnie, mogą dostrzegać nadchodzące trendy lub anomalie, które człowiek może przeoczyć.
Na przykład, nowy asystent AI BingX obiecuje funkcje jak "AI News Briefing", który filtruje trendujące wiadomości i nastroje społeczności dla każdego użytkownika. Podobnie oferuje spersonalizowane narzędzia "Trend Forecasting" i "Position Analysis", dostarczając spersonalizowane porady dotyczące zarządzania ryzykiem na podstawie własnych pozycji użytkownika. W praktyce oznacza to, że agent może doradzać jednemu traderowi zacieśnienie poziomów stop-loss, a innemu trzymanie się spadku, zgodnie z jego indywidualnym profilem. Współzałożyciele TrueNorth podkreślają tę zaletę: ich AI "upraszcza" proces podejmowania decyzji, dostarczając wnioski, które rozwijają się z każdym użytkownikiem, dzięki czemu traderzy "mogą poruszać się szybciej z większą pewnością". Krótko mówiąc, personalizacja może przecinać szum rynkowy i zmniejszać przeciążenie poznawcze.
Inną kluczową zaletą jest ciągła dostępność i szybkość. Traderzy ludzie mogą skupić się tylko na pewnej liczbie monet lub strategii w jednym czasie. Spersonalizowany agent nieustannie skanuje wszystkie istotne dane i reaguje na nowe sygnały natychmiast. Na przykład, jeśli ulubiony token nagle wystrzeli bańka, agent może wykonać transakcję, zanim użytkownik nawet to zauważy. Ta "handsfree" egzekucja jest jednym z powodów, dla których giełdy takie jak Bybit przyciągnęły miliony użytkowników do swoich asystentów AI.
Szczególnie traderzy detaliczni korzystają z tych asystentów non-stop, ponieważ brak im zasobów działów instytucjonalnych. Jednocześnie, nawet fundusze hedgingowe lub firmy handlowe mogą używać spersonalizowanych agentów do automatyzacji rutynowych zadań, uwalniając ludzi do skupić się na strategiach wyższego poziomu.
Jednak są znaczące wady do rozważenia.
Być może największym problemem jest "czarna skrzynka" zaawansowanej AI. Wiele modeli machine-learningowych, szczególnie tych opartych na głębokich sieciach czy LLM, nie jest łatwych do interpretacji. Kiedy agent AI decyduje się na kupno lub sprzedaż dużej pozycji, może być trudno zrozumieć dlaczego. Ta nieprzejrzystość może prowadzić do trudności w zarządzaniu ryzykiem. Reuters Breakingviews ostrzega, że instytucje finansowe muszą ostrożnie stąpać: niepoprawny AI mógłby zatwierdzić wyjątkowo ryzykowną transakcję or pożyczkę, jeśli pozostanie bez nadzoru. W kryptowalutach to ryzyko jest dodatkowo potęgowane przez zmienność. Spersonalizowany agent mógłby pewnie wykonać strategię, która wcześniej sprawdzała się użytkownikowi, tylko po to, by spektakularnie zawalić, gdy rynki się zmienią lub wydarzą się nieprzewidziane zdarzenia.
Przeuczenie jest kolejnym problemem. Z założenia, spersonalizowani agenci dostosowują się do danych konkretnego użytkownika. Jeśli nie zostaną zaprojektowani ostrożnie, mogą po prostu nauczyć się przeszłych błędów użytkownika lub ich uprzedzeń. Na przykład, jeśli trader głównie trzymał memecoins, AI wyszkolone na tej podstawie mogłoby nadmiernie skoncentrować się na podobnych aktywach, ignorując lepsze możliwości. To ryzyko "nauki złych nawyków" oznacza, że agenci potrzebują ciągłego nadzoru i walidacji. Podobnie, pojawia się niepewność regulacyjna. Obecnie w większości jurysdykcji nie ma jasnych zasad dotyczących autonomicznych agentów handlowych. Pojawiają się pytania: kto ponosi odpowiedzialność, jeśli transakcja prowadzona przez AI narusza zasady rynku? Czy giełda może polegać na rekomendacji AI dla zgodności? Dopóki regulatorzy nie zajmą stanowiska, korzystanie z takich agentów może narazić traderów na nieoczekiwane problemy prawne.
Pojawiają się również kwestie bezpieczeństwa i etyczne.
Agent AI powiązany z portfelem kryptowalut podnosi stawkę: a Content: zhakowany agent lub skradzione klucze API mogą automatycznie wyczyścić konto. Etyczne obawy obejmują możliwość, że powszechnie stosowane strategie AI mogą wzmacniać trendy lub powodować błyski krachy, jeśli wiele agentów działa jednocześnie.
Wreszcie, jest czynnik ludzki: nadmierne poleganie na narzędziach AI może erodować umiejętności samych handlowców.
Jeśli inwestorzy detaliczni delegują wszystkie decyzje algorytmom, mogą stać się samozadowoleni, ufając nieprzejrzystym modelom bez zrozumienia rynków. Zauważalnie, obserwatorzy CoinDesk zwracają uwagę, że adopcja takiej technologii pozostaje „we wczesnych stadiach” z wieloma agentami prototypowymi i tylko garstką przebadanych systemów bojowych. Dopóki te problemy nie zostaną rozwiązane i nie zostanie zbudowane zaufanie, handlowcy powinni używać agentów AI jako asystentów, nie autopilotów.
5 Sposobów, w Jaki AI Może Zmienić Sposób, w Jaki Handlujemy Kryptowalutami
Analiza Sentymentu Rynkowego w Czasie Rzeczywistym Dostosowana do Ciebie
Jedną z kluczowych zalet spersonalizowanych agentów AI jest ich zdolność do przeprowadzania niestandardowej analizy sentymentu. Zamiast ogólnego strumienia wiadomości, agent może filtrować nagłówki i media społecznościowe, aby wyróżniać tylko te wydarzenia, które są dla Ciebie najbardziej istotne.
Na przykład, agent priorytetowo traktowałby wiadomości dotyczące monet w Twoim portfelu lub sektorów, które Cię interesują. Nowy asystent BingAI od BingX zapewnia "AI News Briefing", który wyróżnia trendy wiadomości o kryptowalutach i sentyment społeczności, aby kierować się w decyzjach handlowych. W praktyce oznacza to, że jeśli Twitter wybucha rozmowami na temat tokena, który posiadasz, agent natychmiast to zaznaczy, podczas gdy niezwiązany szum będzie ignorowany.
Jednak to nie wszystko.
Detalikowi handlowcy mogą używać tej funkcji, aby być na bieżąco bez przeszukiwania każdego kanału. Agent AI może ostrzegać Cię tylko wtedy, gdy pojawi się sygnał o wysokim prawdopodobieństwie (na przykład duże ruchy wielorybów lub wpływowe tweety dotyczące Twoich aktywów). Korzystają także instytucje: ich analitycy mogą wprowadzać własne portfele do silnika AI, który przeszukuje wiadomości i generuje unikalne wskaźniki sentymentu dla ich strategii. W obu przypadkach, agent ciągle się uczy, które źródła i sygnały korelują z udanymi transakcjami dla danego użytkownika. Z biegiem czasu AI dopracowuje swoje rozumienie "sentymentu", aby to, co ma dla Ciebie znaczenie - czy to wiadomości regulacyjne, aktualizacje technologiczne, czy zawirowania rynkowe - było wypchnięte na powierzchnię.
Adaptacyjne Zarządzanie Ryzykiem Opierające się na Historii Twojego Portfela
Spersonalizowani agenci AI mogą dynamicznie dostosowywać miary ryzyka w zależności od profilu każdego inwestora.
Na przykład, jeśli jesteś konserwatywnym inwestorem, Twój agent zasugeruje bardziej defensywne poziomy stop-loss, podczas gdy ryzykant dostanie agresywniejsze cele. BingAI z BingX ilustruje to za pomocą funkcji "Smart Position Analysis": ocenia Twoje otwarte transakcje i dostarcza niestandardowe zalecenia dotyczące zarządzania ryzykiem, aby pomóc Ci trzymać lub dostosować pozycje.
W efekcie agent pełni rolę osobistego analityka ryzyka, ciągle sprawdzając Twoją dźwignię, alokację aktywów i warunki rynkowe wobec ustawionych parametrów ryzyka.
Rzeczywiste platformy zaczynają oferować takie możliwości. TradeGPT od Bybit został opisany jako dostarczający handlowcom ukierunkowane informacje rynkowe, efektywnie prowadząc użytkowników do unikania złych transakcji i wykorzystywania dobrych. W praktyce może to wyglądać jak agent ostrzegający użytkownika, aby zmienił pozycję po nagłym skoku ceny lub sugerujący realizację zysków z monet, które osiągnęły własny próg zmienności użytkownika.
Dla użytkowników detalicznych oznacza to mniej zgadywania: AI w zasadzie egzekwuje wybrane przez Ciebie zasady ryzyka. Dla instytucji może się to integrować z automatyczną egzekucją. Agent funduszu może automatycznie zmniejszyć ekspozycję, jeżeli limity VaR (Wartość Ryzyka) zostaną przekroczone, coś, co ludzki handlowiec mógłby przeoczyć podczas zmiennej sesji. W obu przypadkach, spersonalizowani agenci wiążą kontrolę ryzyka bezpośrednio z Twoją historią i celami.
Hiperspersonalizowane Strategie Handlowe za pomocą Uczenia ze Wzmocnieniem
Spersonalizowani agenci mogą używać zaawansowanego uczenia maszynowego do tworzenia strategii dopasowanych indywidualnie do każdego użytkownika. Często stosuje się uczenie ze wzmocnieniem (RL): AI przeprowadza tysiące symulowanych transakcji i uczy się, które podejścia historycznie maksymalizują Twoje zyski i minimalizują żale.
TrueNorth na przykład wykorzystuje "eksperckie modele uczenia ze wzmocnieniem", które działają w tle, dostosowując strategie, aby przybliżyć portfel inwestora do zamierzonych wyników.
W praktycznych kategoriach mogłoby to wyglądać jak agent opracowujący strategię goniącą momentum, jeśli masz tendencję do kupowania rosnących monet, lub strategię powrotu do średniej, jeśli nawykowo kupujesz spadki.
Zaletą jest to, że strategia nie jest jedną miarą dla wszystkich: ewoluuje na podstawie indywidualnego zachowania. Wyobraź sobie dwóch inwestorów krypto: jeden preferuje stablecoiny i tokeny o dużej kapitalizacji, drugi szuka zmienności altcointów. Każdy z nich mógłby mieć agenta opartego na RL, trenującego na preferencjach tych inwestorów i dostarczającego spersonalizowane sygnały handlowe.
Użytkownicy detaliczni zyskują dzięki posiadaniu quasi-profesjonalnego silnika strategii do dyspozycji. Instytucje także mogą wdrażać niestandardowe algorytmy bez zatrudniania dużych zespołów kwantowych. Niektóre firmy, jak TokenMetrics, już oferują porady portfelowe napędzane przez AI – efektywnie będące spersonalizowaną strategią na wysokim poziomie – aby kierować klientami. Z biegiem czasu, gdy agent gromadzi więcej danych na temat wyników Twoich transakcji, jeszcze bardziej udoskonala swoje modele, ciągle optymalizując strategię dla Twojego specyficznego kompromisu między ryzykiem a zwrotem.
Bezobsługowe Wykonywanie Arbitrażu Między Giełdami
Ponieważ agenci AI są zawsze włączone, mogą systematycznie wykonywać strategie arbitrażu między giełdami, które byłyby niepraktyczne dla ludzkich handlowców. Na rynku kryptowalut często występują małe rozbieżności cenowe dla tej samej monety na różnych giełdach, a uchwycenie tych różnic wymaga natychmiastowej reakcji.
Spersonalizowany agent AI może monitorować wiele platform jednocześnie i automatycznie przenosić fundusze, aby uchwycić każdą lukę. Może to robić bez opóźnień i niezdecydowania, które mogą doświadczyć ludzie, efektywnie przeprowadzając skanowanie 24/7.
Na przykład, przypuśćmy, że Twój agent zauważa, że Bitcoin jest notowany nieznacznie wyżej na Giełdzie A niż na Giełdzie B.
Mógłby natychmiast kupić na B i sprzedać na A, zgarniając różnicę, zgodnie z Twoimi skonfigurowanymi limitami i opłatami. Ten „bezobsługowy arbitraż” jest szczególnie użyteczny dla handlowców instytucjonalnych z kontami na wielu rynkach; mogą ustawić AI, aby optymalizować zyski z tych mikro-niezdolności.
Handlowcy detaliczni również zyskują: codzienny użytkownik z agentem na zintegrowanym interfejsie może automatycznie korzystać z możliwości arbitrażu, nie przeskakując między aplikacjami. W istocie, spersonalizowany agent staje się dla Ciebie automatycznym twórcą rynku, zapewniając, że Twój portfel zawsze jest tak zoptymalizowany pod kątem zysków, jak to możliwe w ramach Twoich ustawień ryzyka.
Handel Sterowany Głosem za pośrednictwem AI Co-Pilotów
Wreszcie, spersonalizowani agenci AI otwierają drzwi do prawdziwie bezobsługowego handlu. Za pomocą języka naturalnego i poleceń głosowych, możesz po prostu powiedzieć botowi handlowemu co zrobić.
Na przykład, w przyszłych aplikacjach mobilnych możesz powiedzieć „kup 50% Ethereum za saldo moją stablecoinów,” a agent natychmiast to wykona. Ten paradygmat już się wyłania: startup TraderFlow z Singapuru rozwija „pilotów współpracujących” AI, którzy obserwują nawyki użytkownika i wydają kontekstowe alerty handlowe, a nawet wykonują działania na żądanie. Na blockchain, giełda SynFutures uruchomiła Synthia, agenta AI, gdzie użytkownicy mogą wpisywać lub mówić komendy, jak np. „zamień 100 USDC na ETH”, a agent wykonuje zamianę przez swoją DEX.
Dla inwestorów detalicznych, agenci sterowani głosem upraszczają handel do interakcji z asystentem. Nowicjusz mógłby poprosić swojego agenta o najlepszą transakcję, biorąc pod uwagę warunki rynkowe i osobiste cele, zamiast ręcznie przeszukiwać wykresy. Handlowcy instytucjonalni mogli by również zintegrować tych co-pilotów w swoje zespoły, używając ich do szybkiej realizacji transakcji spotowych lub zleceń opcji przez proste zapytania. W każdym przypadku, wygoda i dostępność są bezprecedensowe: handlowcy na każdym poziomie doświadczenia efektywnie noszą w kieszeni inteligentnego asystenta handlowego.
Jak zauważają komentatorzy Fintech, tacy co-piloty mogą minimalizować czas spędzany przed ekranem i usprawniać przepływy pracy, fundamentalnie zmieniając naszą interakcję z rynkami.
Zamknięcie
Spersonalizowani agenci AI mają potencjał zrewolucjonizować handel kryptowalutami, łącząc ludzką strategię z wydajnością maszynową. Teoretycznie mogą przyspieszać zyski: realizując strategie z szybkością światła, wykorzystując możliwości 24/7 i dostarczając niestandardowe kontrole ryzyka oraz wglądy, jakich żaden uniwersalny bot nie mógłby dostarczyć.
Duże firmy kryptowalutowe już intensywnie inwestują w te narzędzia; według niektórych źródeł, handel z wykorzystaniem agentów AI ma eksplodować w nadchodzącym roku.
Jednak technologia nie jest cudownym rozwiązaniem. Jak podkreślają analitycy, wciąż jesteśmy w fazie eksperymentalnej. Systemy te mogą być nieprzejrzyste i bez odpowiednich zabezpieczeń mogą popełniać błędy lub nadmiernie handlować. Pozostają niepewności dotyczące bezpieczeństwa, etyki i regulacji. Na razie handlowcy powinni traktować spersonalizowanych agentów jako potężnych asystentów – nie zamienników doradców – i pozostać czujni.