Искусственный интеллект всё больше преобразует торговлю криптовалютой, с биржами и стартапами, которые стремятся внедрять ИИ для трейдеров.
В конце 2024 года Coinbase представила набор инструментов "Based Agent", позволяющий любому создать блокчейн-бота на основе ИИ менее чем за три минуты. Binance аналогично ввела помощника "AI Chat" для анализа рыночных данных для розничных пользователей, а Bybit запустила TradeGPT, ко-пилота на базе ИИ, предлагающего автоматизированные рыночные подсказки. Даже нишевые платформы, такие как BingX, запустили BingAI, торгового компаньона, который предоставляет персонализированные рекомендации и анализ 24/7.
Теперь независимое исследование указывает, что 90% лучших трейдеров Pump.Fun - это боты.
Эти достижения показывают более широкую тенденцию: интеграция ИИ в криптовалюту выходит за пределы простых ботов, предлагая сложные агенты, настроенные под индивидуальных трейдеров и их портфели. Некоторая индустрия считает, что это преобразование будет глубоким. Джеймс Росс из Mode Network утверждает, что в течение года "более 80% всех блокчейн-транзакций будут осуществляться агентами ИИ".
Однако эксперты предупреждают, что технология всё ещё находится в зачаточном состоянии.
Большинство проектов ИИ-торговли остаются демонстрациями, с "очень немногими продуктами, готовыми к производству" на рынке. Увлечение агентной ИИ может опережать его развитие: Reuters Breakingviews предупреждает, что без человеческого контроля эти системы "могут легко ошибиться" — например, выполнив опасно рискованную сделку, невидимую для человеческого контроля.
Одновременно персонализация добавляет новое измерение к революции ИИ в криптовалюте. В отличие от традиционных ботов, применяющих фиксированные стратегии ко всем, персонализированные агенты адаптируются к целям, рисковому восприятию и поведению конкретного человека.
Например, стартап TrueNorth рекламирует платформу, которая "постоянно сканирует" данные блокчейна, социальные потоки и макроиндикаторы для предоставления "своевременных, высокосигнальных инсайтов... персонализированных для [каждого] пользователя".
Что такое персонализированный ИИ-агент?
Персонализированный ИИ-торговый агент — это автономная программная система, которая торгует или предоставляет рекомендации от имени пользователя, но в отличие от стандартного бота, она адаптируется к индивидуальным потребностям. На практике это означает, что агент обучен или настроен под цели пользователя, портфельные активы, риск-аппетит и даже историю торгов.
Ключевые технологии, управляющие этими агентами, включают большие языковые модели (для чат- или голосовых интерфейсов), обучение с подкреплением (для оптимизации стратегий) и сложные алгоритмы профилирования. Например, агент может интегрировать LLM как разговорный интерфейс ("Эй, скажи мне, какая лучшая сделка для моего портфеля"), используя обучение с подкреплением для постоянного улучшения своей торгующей стратегии на основе результатов и предпочтений пользователя.
Входные данные для этих агентов разнообразны. Они могут отслеживать в реальном времени цены на рынке, данные транзакций в сети, настроения в социальных сетях, новостные ленты и экономические индикаторы. Важно, что они также получают информацию о пользователе: текущий состав портфеля, прошлые сделки, заявленные цели (например, доходность против долгосрочного роста), и любые другие личные ограничения.
Это позволяет агентам адаптировать свой анализ. Как объясняют соучредители TrueNorth, их ИИ "постоянно сканирует... цепочки, социальные потоки и макро данные", а затем фильтрует выводы, чтобы соответствовать "стилю и поведению пользователя в реальном времени". Иными словами, один и тот же заголовок новостей или колебание цены может быть отмечен как "высокосигнальный" для одного трейдера, но проигнорирован для другого, в зависимости от контекста каждого человека.
Еще одна отличительная черта этих агентов — постоянная обратная связь и обучение.
Персонализированный агент усовершенствуется со временем: каждый исход торговли или взаимодействие пользователя служит обратной связью для улучшения модели. Например, если рекомендация агента постоянно противоречит предпочтению риска пользователя, он может откалиброваться. Технический руководитель TrueNorth отмечает, что современный ИИ "работает за кулисами, чтобы выявить самое важное" и создан для "непрерывного улучшения принятия решений". Со временем такой агент может изучать тонкие привычки пользователя (например, склонность к определённым типам токенов или избегание определённых секторов) и автоматически подстраивать свою стратегию. В отличие от этого, универсальный бот не сможет учесть эту индивидуальность.
Плюсы и минусы использования персонализированных ИИ-агентов в торговле криптовалютой
Персонализированные ИИ-торговые агенты предлагают несколько явных преимуществ. Во-первых, они могут значительно повысить эффективность. ИИ-агент может одновременно отслеживать сотни рынков и выполнять сделки за миллисекунды, эффективно торгуя 24/7 без усталости.
Это означает, больше не пропускаются возможности на протяжении ночи или в выходные дни. Во-вторых, по замыслу, такие агенты работают без человеческих эмоций. Они следуют расчётным стратегиям без паники или жадности, что потенциально позволяет избежать ошибок, вызванных страхом упустить или FOMO. Как отмечает один изэнтузиазистов, хорошо обученный агент может "выступать как торговый копилот", который постоянно наблюдает за рынком и предупреждает трейдера без паники в стрессовой ситуации .
В-третьих, персонализированные агенты могут обрабатывать гораздо больше информации, чем любой индивидуальный человек. Путём сбора социальных медиа, новостей, метрик в сети и технических индикаторов одновременно, они могут замечать появляющиеся тренды или аномалии, которыепользователь мог бы не заметить.
Например, новый ИИ-помощник BingX обещает такие функции, как "ИИ-брейфинг по новостям", который фильтрует трендовые новостик и мьюнити-настроения для каждого пользователя. Точно так же он предлагает персонализированные инструменты "Прогноза трендов" и "Анализа позиций", которые дают индивидуальные рекомендации по управлению рисками на основе собственных позиций пользователя. На практике это может означать, что агент советует одному трейдеру затянуть уровни стоп-лосс, в то время как советует другому держаться во время просадки, исходя из их индивидуальных профилей. Соучредители TrueNorth подчеркивают эту выгоду: их ИИ "упрощает" процесс принятия решений, предоставляя инсайты, которые развиваются с каждым пользователем, так что трейдеры "могут двигаться быстрее с большей уверенностью". Вкратце, персонализация может прорезать рыночный шум и уменьшать когнитивную нагрузку.
Еще одно существенное преимущество — это постоянная доступность и скорость. Человеческие трейдеры могут сосредоточиться только на ограниченном количестве монет или стратегий одновременно. Персонализированный агент будет неустанно сканировать все релевантные данные и немедленно реагировать на новые сигналы. Например, если предпочитаемый токен внезапно подскакивает или рушится, агент может инициировать сделку до того, как пользователь даже заметит. Эта "бесконтактная" эксплуатация — одна из причин, почему платформы типа Bybit привлекли миллионы пользователей к своим ИИ-помощникам.
Розничные трейдеры, в частности, извлекают выгоду из этих круглосуточных помощников, поскольку у них нет ресурсов институциональных десков. Тем временем даже хедж-фонды или торговые фирмы могут использовать персонализированные агенты для автоматизации рутинных задач, освобождая людей для сосредоточения на более высокоуровневой стратегии.
Однако, есть и значительные недостатки, которые следует учитывать.
Возможно, самая большая проблема — это "черный ящик" сложного ИИ. Многие модели машинного обучения, особенно те, что основаны на глубокихсетях или LLM, не легко интерпретируемы. Когда ИИ-агент решает купить или продать крупную позицию, может быть трудно понять почему. Эта непрозрачность может усложнить управление рисками. Reuters Breakingviews предупреждает, что финансовые фирмы должны осторожно подходить: ошибочный ИИ может одобрить катастрофически рискованную сделку или кредит, если его оставить без проверок. В криптовалюте этот риск увеличивает волатильность. Персонализированный агент может уверенно исполнить стратегию, которая ранее давала прибыль пользователю, только чтобы потерпеть сокрушительный провал при изменении рынков или появлении событий без прецедентов.
Перенастройка — еще одна проблема. По определению, персонализированные агенты адаптируются под конкретные данные пользователей. Если они не разработаны тщательно, они могут просто выучить прошлые ошибки или предвзятости пользователя. Например, если трейдер в основном владел мемекоинами, ИИ, обученный на этой истории, может чрезмерно концентрироваться на похожих активах, игнорируя лучшие возможности. Этот риск "изучения плохих привычек" означает, что агентам требуется постоянныйнадзор и валидация. Точно так же существует неопределенность регулирования. В настоящее время нет ясных правил относительно автономных торговых агентов в большинстве юрисдикций. Возникают вопросы: кто несет ответственность, если сделка, управляемая ИИ, нарушает рыночные правила? Может ли биржа полагаться на рекомендацию ИИ для соблюдения норм? До того, как регуляторы выскажутся, использование таких агентов может ваманивать трейдеров к неожиданным юридическим проблемам.
Возникают также вопросы безопасности и этики.
Связь ИИ-агента с вашим крипто-кошельком повышает ставки:
Взломанный агент или украденные API-ключи могут автоматически обнулить аккаунт. Этические проблемы включают в себя возможность того, что широко используемые AI стратегии могут усилить тренды или вызвать внезапные обвалы, если многие агенты действуют в унисон.
Наконец, есть человеческий фактор: чрезмерное доверие инструментам AI может подорвать собственные навыки трейдеров.
Если частные инвесторы делегируют все решения алгоритмам, они могут стать самодовольными, доверяя непрозрачным моделям без понимания рынков. Как отмечают наблюдатели CoinDesk, внедрение таких технологий остается "на ранних стадиях", с множеством прототипов агентов и лишь несколькими проверенными системами. Пока эти недостатки не будут устранены и доверие не будет установлено, трейдеры должны использовать AI агентов в качестве ассистентов, а не автопилотов.
## 5 способов, как AI может изменить торговлю криптовалютой
### Адаптивный анализ настроений рынка в реальном времени
Ключевое преимущество персонализированных AI агентов — это их способность выполнять кастомизированный анализ настроений. Вместо общего новостного фида агент может фильтровать заголовки и социальные сети, выделяя только события, наиболее актуальные для вас.
Например, агент будет приоритировать новости о монетах в вашем портфеле или секторах, которые вас интересуют. BingX’s новый BingAI помощник явно [предоставляет](https://www.tahawultech.com/home-slide/bingx-launches-bingai-to-deliver-ai-assistance/) "Краткий обзор AI новостей", который выделяет актуальные новости о криптовалютах и настроения в сообществе для каждого трейдера. На практике это означает, что если Twitter взрывается разговорами о токене, которым вы владеете, агент тут же сигнализирует об этом, в то время как несвязанный хайп игнорируется.
Но есть и другие преимущества.
Частные трейдеры могут использовать это, чтобы быть в курсе событий, не проверяя каждый канал. AI агент может предупредить вас только тогда, когда есть сигнал высокой вероятности (например, крупные перемещения китов или влиятельные твиты, затрагивающие ваши активы). Учреждения также получают выгоду: их аналитики могут ввести собственные портфели в AI движок, который исследует новости и рассчитывает уникальные для их стратегии оценки настроений. В обоих случаях агент непрерывно учится, какие источники и сигналы коррелируют с успешными сделками для этого конкретного пользователя. Со временем AI уточняет своё понимание "настроений", так что то, что имеет значение для вас — будь то новости о регулировании, обновления технологии или слухи на рынке — это то, что всплывает на поверхность.
### Адаптивное управление рисками на основе личной истории портфеля
Персонализированные AI агенты могут динамически настраивать меры риска в соответствии с профилем каждого трейдера.
Например, если вы консервативный инвестор, ваш агент предложит более жесткие уровни стоп-лосс, тогда как любитель риска может получить более агрессивные цели. BingX’s BingAI иллюстрирует это с помощью функции "Анализ умного положения": он оценивает ваши открытые сделки и предоставляет персонализированные рекомендации по управлению рисками, чтобы помочь удерживать или корректировать позиции.
По сути, агент выполняет работу личного аналитика риска, постоянно проверяя ваше плечо, распределение активов и рыночные условия относительно заданных вами параметров риска.
Реальные платформы начинают предлагать такие возможности. Bybit’s TradeGPT открыто описывался как предоставляющий трейдерам целевые рыночные инсайты, эффективно руководя пользователями, чтобы избегать плохих сделок и извлекать выгоду из хороших. На практике это может выглядеть как агент, предупреждающий пользователя о необходимости ребалансировки позиции после внезапного скачка цен, или предлагающий взять прибыль на монетах, которые достигли собственного волатильного порога пользователя.
Для частных пользователей это означает меньше догадок: AI фактически соблюдает выбранные вами правила риска. Для учреждений это может интегрироваться с автоматизированным исполнением. Агент фонда может автоматически уменьшать экспозицию, если превышены ограничения VaR (значение под угрозой), что человеческий трейдер может упустить.
### Гиперперсонализированные торговые стратегии через обучение с подкреплением
Персонализированные агенты могут использовать расширенное машинное обучение для создания стратегий, уникально подходящих для каждого пользователя. Часто используется обучение с подкреплением (RL): AI выполняет тысячи симулированных торгов и учится, какие подходы исторически максимизируют ваши доходы и минимизируют сожаления.
TrueNorth, например, используют "экспертно-дистиллированные модели обучения с подкреплением", которые работают в фоновом режиме, настраивая стратегии, чтобы привести портфель трейдера к желаемым результатам.
На практике это может проявиться как агент, разрабатывающий стратегию преследования импульса, если вы склонны покупать растущие монеты, или стратегию средневозвратности, если вы привычно покупаете падения.
Главное преимущество в том, что стратегия не одна на всех: она эволюционирует, основываясь на поведении индивида. Представим двух криптоинвесторов: один предпочитает стабильные монеты и токены с большой капитализацией, другой ищет волатильность альткоинов. Каждому может быть назначен RL-агент, обучающийся на этих предпочтениях и предоставляющий индивидуальные торговые сигналы.
Частные пользователи получают выгоду, получая в своём распоряжении квазипрофессиональный стратегический движок. Учреждения таким же образом могут развертывать индивидуализированные алгоритмы без необходимости найма больших команд количественных специалистов. Некоторые компании, такие как TokenMetrics, уже предлагают AI-руководство по составлению портфеля – это фактически персонализированная стратегия высокого уровня – для управления клиентами. Со временем, по мере того как агент собирает больше данных о ваших результатах торговли, он ещё более оптимизирует свои модели, постоянно адаптируя стратегию к вашей конкретной компромиссной линии риска и доходности.
### Безручное выполнение арбитража между биржами
Поскольку AI агенты всегда включены, они могут систематически выполнять арбитражные стратегии между биржами, которые были бы непрактичны для человеческих трейдеров. Криптовалютный рынок часто имеет небольшие разметки цены для одной и той же монеты на разных биржах, и поймать их требует почти молниеносной реакции.
Персонализированный AI агент может одновременно отслеживать несколько платформ и автоматически переводить средства для захвата любого разрыва. Он может делать это без задержек и нерешительности, которые могут возникнуть у человека, эффективно выполняя 24/7 сканирование.
> Например, представьте, что ваш агент замечает, что Bitcoin торгуется несколько выше на Бирже A, чем на Бирже B.
Он может мгновенно купить на B и продать на A, зарабатывая на разнице, в пределах установленных вами лимитов и комиссий. Этот "безручной арбитраж" особенно полезен для институциональных трейдеров с аккаунтами на многих платформах; они могут настроить AI для оптимизации доходов от этих микро-неэффективностей.
Частные трейдеры тоже выигрывают: обычный пользователь с агентом на унифицированном интерфейсе может автоматически извлекать пользу из арбитражных возможности, не переключаясь постоянно между приложениями. По сути, персонализированный агент становится вашим автоматизированным маркет-мейкером, обеспечивая, чтобы ваш портфель всегда был максимально оптимизирован по прибыли в рамках ваших настроек риска.
### Голосовая торговля через AI помощников
Наконец, персонализированные AI агенты открывают дверь к по-настоящему безручной торговле. Используя естественный язык и голосовые команды, вы можете просто сказать своему торговому боту, что делать.
Например, будущие мобильные приложения могут позволить вам сказать "купить 50% Ethereum на мой стабилькойновый баланс", и агент выполнит это немедленно. Этот парадигма уже появляется: сингапурская стартап Traderflow разрабатывает AI "помощники", которые наблюдают за привычками пользователя и выдают контекстные торговые предупреждения или даже выполняют действия по команде. On-chain, SynFutures биржа запустила Synthia, AI агент, где пользователи могут написать или сказать команды, например "обменять 100 USDC на ETH", и агент [выполняет](https://www.coindesk.com/business/2025/02/20/base-dex-synfutures-rolls-out-ai-trading-agent) обмен через свою DEX.
Для частных инвесторов, голосовые агенты упрощают торговлю до взаимодействия с ассистентом. Новичок может спросить у агента, какой из сделок лучше всего соответствует рыночным условиям и личным целям, вместо того чтобы вручную сканировать графики. Учрежденческие трейдеры могут интегрировать этих помощников в свои рабочие места также, используя их для быстрой исполнения спотовых торгов или опционных ордеров через простые запросы. В любом случае, удобство и доступность не имеют себе равных: трейдеры с любым уровнем опыта фактически носят с собой умного торгового помощника.
Как отмечают комментаторы в Fintech, такие помощники могут минимизировать время нахождения за экраном и упрощать рабочие процессы, фундаментально изменяя наш подход к взаимодействию с рынками.
## Заключительные мысли
Персонализированные AI агенты обещают трансформировать торговлю криптовалютой, объединяя человеческую стратегию с машинной эффективностью. В теории, они могут увеличить прибыль: выполняя стратегии со скоростью света, используя возможности круглосуточно, и предоставляя индивидуальные контрольные меры риска и инсайты, которые не может предложить ни один универсальный бот.
Крупные криптофирмы уже активно инвестируют в эти инструменты; по некоторым данным, торговля через агентный AI должна сильно вырасти в следующем году.
Тем не менее, технологии не являются волшебной палочкой. Как подчеркивают аналитики, мы до сих пор находимся в экспериментальной стадии. Эти системы могут быть непрозрачными, и без должных направляющих они могут совершать ошибки или чрезмерно торговать. Неопределенности в отношении безопасности, этики и регулирования остаются. На данный момент, трейдеры должны рассматривать персонализированные агенты как мощных помощников, а не заменяющих советников, и оставаться настороженными.