Штучний інтелект все частіше змінює ринок криптовалют, адже біржі та стартапи змагаються у впровадженні AI-допоміжників для трейдерів.
Наприкінці 2024 року Coinbase представила інструментарій "Based Agent", який дозволяє будь-кому запустити блокчейн AI-бота менш ніж за три хвилини. Binance аналогічно ввела "AI Chat" асистента для допомоги роздрібним користувачам в аналізі ринкових даних, в той час як Bybit запустила TradeGPT, AI-пілота, що надає автоматизовану ринкову інформацію. Навіть нішеві платформи, такі як BingX, випустили BingAI, торгового компаньйона, що надає персоналізовані поради та аналіз 24/7.
В нещодавньому розвитку незалежні дослідження відзначають 90% топ-трейдерів на платформі memecoin Pump.Fun як ботів.
Ці події ілюструють ширшу тенденцію: інтеграція AI в криптотрейдинг рухається далі від загальних ботів до складних агентів, орієнтованих на індивідуальних трейдерів і їх портфелі. Дійсно, деякі представники індустрії прогнозують, що ця трансформація буде глибокою. Джеймс Росс з Mode Network стверджує, що протягом року "понад 80% всіх транзакцій у блокчейні будуть виконані AI-агентами".
Такі прогнози підкреслюють захоплення автономною торгівлею.
Однак експерти застерігають, що ця технологія все ще на початковій стадії.
Більшість AI проектів торгівлі залишаються демоверсіями, з "дуже небагатьма готовими до впровадження продуктами" на ринку. Захоплення ринком агентським AI може випереджати його дозрівання: Reuters Breakingviews попереджає, що без людського контролю ці системи "можуть легко піти не так" – наприклад, виконуючи ризиковану торгівлю, не помічену людьми. Іншими словами, хоча AI-агенти обіцяють швидшу, засновану на даних торгівлю, вони також вводять нові ризики та невизначеності.
В той же час, персоналізація додає новий вимір до революції AI в криптотрейдингу. На відміну від традиційних ботів, які застосовують фіксовані стратегії для всіх, персоналізовані агенти адаптуються до індивідуальних цілей, ризикованості та поведінки.
Наприклад, стартап TrueNorth рекламує платформу, яка "постійно сканує" дані блокчейна, соціальні стрічки та макроекономічні показники, щоб виявити "своєчасну, високо-сигнальну інформацію... персоналізовану під портфель, стиль торгівлі та минулу поведінку кожного користувача". Фільтруючи шум і фокусуючись на тому, що важливо для конкретного інвестора, платформа спрямована на те, щоб дозволити користувачам "рухатись швидше з більшою впевненістю". Цей індивідуальний підхід, що поєднує техніки, такі як великі мовні моделі, підкріплювальне навчання та детальне профілювання користувачів, означає, що кожен AI-агент по суті вчиться на уподобаннях трейдера. Як каже один дослідник AI, сучасний AI може тепер "розуміти контекст, адаптуватись до користувачів та постійно вдосконалювати прийняття рішень" у фоновому режимі. Коротко кажучи, персоналізовані AI-агенти обіцяють більш індивідуальний досвід торгівлі, потенційно прорізуючись крізь складність на швидко змінюваному ринку.
Що таке персоналізований AI-агент?
Персоналізований AI трейдинговий агент – це автономна програмна система, що торгує або надає поради від імені користувача, але на відміну від загального бота, він адаптується до потреб цієї людини. На практиці це означає, що агент навчається або адаптується до цілей користувача, складових портфеля, толерантності до ризику і навіть історії торгівлі.
Ключові технології, що забезпечують роботу цих агентів, включають великі мовні моделі (для чат- або голосових інтерфейсів), підкріплювальне навчання (для оптимізації стратегій) і складні алгоритми профілювання. Наприклад, агент може інтегрувати ВММ в якості інтерфейсу для спілкування ("Привіт, скажи мені найкращу угоду для мого портфеля"), в той час як підкріплювальне навчання постійно підлаштовує своє основне торгове підсвідомість, ґрунтуючись на результатах і вподобаннях користувача.
Дані для цих агентів є різноманітними. Вони можуть моніторити реальні ціни на ринках, дані про транзакції в блокчейні, настрої в соціальних мережах, новинні стрічки та економічні показники. Важливою частиною також є отримання інформації про користувача: поточний склад портфеля, минулі торги, заявлені цілі (наприклад, дохід проти довгострокового зростання) та будь-які інші особисті обмеження.
Це дозволяє агентам адаптувати свій аналіз. Як пояснюють засновники TrueNorth, їх AI "постійно сканує... ланцюги, соціальні мережі та макродані", але потім фільтрує вихідні дані, щоб відповідати стилю та поведінці користувача в реальному часі. Іншими словами, одне й те саме новинне заголовк або коливання цін може бути відзначено як "високо-сигнальне" для одного трейдера, але бути проігнорованим для іншого, в залежності від контексту кожної особи.
Ще однією характерною ознакою цих агентів є постійний зворотній зв'язок і навчання.
Персоналізований агент вдосконалюється з часом: кожен результат торгівлі або взаємодія з користувачем служить зворотним зв'язком для поліпшення моделі. Наприклад, якщо рекомендація агента неодноразово суперечить ризикованим уподобанням користувача, він може переналаштуватися. Як зазначає технічний керівник проекту TrueNorth, сучасний AI "працює у фоновому режимі, щоб висвітлити найважливіше" і створений для "безперервного вдосконалення прийняття рішень". З часом такий агент може навчитися тонким звичкам користувача (наприклад, схильність до певних типів токенів або відраза до певних секторів) і автоматично підлаштувати свою стратегію. Навпаки, універсальний бот не міг би врахувати цю індивідуальну нюансність.
Переваги та недоліки використання персоналізованих AI агентів у криптотрейдингу
Персоналізовані AI торгові агенти пропонують кілька явних переваг. По-перше, вони можуть значно підвищити ефективність. AI агент може одночасно моніторити сотні ринків і здійснювати торгівлю за мілісекунди, фактично торгуючи 24/7 без втоми.
Це означає, що більше ніяких втрачених можливостей на ніч або у вихідні. По-друге, такі агенти працюють без емоцій людини. Вони слідують розрахованим стратегіям без паніки чи жадоби, потенційно уникаючи помилок, викликаних страхом упущення або FOMO. Як зауважує один ентузіаст, добре підготовлений агент може "працювати як торговий співпілот", що постійно відслідковує ринок і сповіщає трейдера без паніки при стресі.
По-третє, персоналізовані агенти можуть обробляти набагато більше інформації, ніж будь-яка окрема людина. Скануючи соціальні мережі, новини, внутрішньоланцюгові показники і технічні індикатори одночасно, вони можуть виявляти нові тренди або аномалії, які людина може пропустити.
Наприклад, новий AI-помічник BingX обіцяє такі функції, як "AI News Briefing", який фільтрує актуальні новини та настрої спільноти для кожного користувача. Аналогічно, він пропонує персоналізовані інструменти "Прогнозування трендів" та "Аналіз позицій", надаючи обрані поради щодо управління ризиками на основі власних позицій користувача. На практиці це може означати, що агент радить одному трейдеру посилити стоп-лосс-рівні, а іншому триматися в падінні, залежно від їх індивідуальних профілів. Засновники TrueNorth наголошують на цій перевазі: їх AI "спрощує" процес прийняття рішень, надаючи інсайди, що еволюціонують з кожним користувачем, тому трейдери "можуть рухатись швидше з більшим рівнем впевненості". Коротко кажучи, персоналізація може прорізатися крізь шум ринку і зменшити когнітивне навантаження.
Ще однією великою перевагою є постійна доступність і швидкість. Людські трейдери можуть зосереджуватися лише на обмеженій кількості монет або стратегій одночасно. Персоналізований агент невтомно сканує всі відповідні дані і діє на нові сигнали негайно. Наприклад, якщо улюблений токен раптом злітає або обрушується, агент може ініціювати торгівлю до того, як користувач навіть помітить. Ця "вільно-рукова" реалізація є однією з причин, чому біржі, такі як Bybit, привернули мільйони користувачів до своїх AI-допоміжників.
Роздрібні трейдери, зокрема, отримують користь від цих завжди наявних допоміжників, оскільки їм бракує ресурсів інституційних платформ. В той же час, навіть хедж-фонди або торгові фірми можуть використовувати персоналізовані агенти для автоматизації рутинних завдань, звільняючи людей для концентрації на більш важливій стратегії.
Однак, існують значні недоліки, які варто враховувати.
Можливо, найбільшою проблемою є "чорний ящик" природи передових AI. Багато моделей машинного навчання, особливо ті, що базуються на глибоких мережах або ВММ, не є легко інтерпретованими. Коли AI агент вирішує купити або продати велику позицію, може бути важко зрозуміти, чому. Ця непрозорість може ускладнити управління ризиками. Reuters Breakingviews попереджає, що фінансові компанії повинні бути обережними: непередбачений AI може затвердити катастрофічно ризиковану угоду або позику, якщо не контролювати його. У криптовалюті цей ризик посилюється волатильністю. Персоналізований агент може самовпевнено виконувати стратегію, яка історично приносила користь цьому користувачеві, тільки щоб провалитися відразу, коли ринки змінюються або відбуваються безпрецедентні події.
Перебудова – ще одна проблема. За визначенням, персоналізовані агенти налаштовуються на дані конкретного користувача. Якщо вони не розроблені обережно, вони можуть просто вивчити минулі помилки або упередження користувача. Наприклад, якщо трейдер більшість часу тримав мемкойни, AI, навчене на цій історії, може перепродукційуватися в подібні активи, ігноруючи кращі можливості. Цей ризик "вивчення поганих звичок" означає, що агенти потребують постійного контролю та перевірки. Аналогічно, існує регуляторна невизначеність. На даний момент немає чітких правил щодо автономних торгових агентів у більшості юрисдикцій. Питання залишаються: Хто несе відповідальність, якщо угода, керована AI, порушує ринкові правила? Чи може біржа покладатися на рекомендації AI у питаннях відповідності? Поки регулятори не ухвалять, використання таких агентів може піддати трейдерів несподіваним юридичним ризикам.
Також виникають проблеми безпеки та етики.
AI агент, прив'язаний до вашого криптогаманця, підвищує ризики.
Вміст: зламаний агент або вкрадені API-ключі можуть автоматично спустошити рахунок. Етичні проблеми включають можливість того, що широко використовувані стратегії штучного інтелекту можуть посилювати тенденції або викликати різкі коливання, якщо багато агентів діють спільно.
Нарешті, є людський фактор: надмірна залежність від інструментів штучного інтелекту може розмивати власні навички трейдерів.
Якщо роздрібні інвестори делегують всі рішення алгоритмам, вони можуть стати самовдоволеними, довіряючи непрозорим моделям без розуміння ринків. Зокрема, спостерігачі CoinDesk зазначають, що впровадження такої технології залишається «на ранніх етапах», з багатьма прототипними агентами та лише кількома системами, які пройшли практичні випробування. Поки ці недоліки не будуть виправлені і не буде встановлено довіру, трейдерам слід використовувати агентів штучного інтелекту як помічників, а не автопілотів.
## 5 способів, як штучний інтелект може змінити спосіб торгівлі криптовалютою
### Аналіз ринкового настрою в режимі реального часу, адаптований для вас
Однією з ключових переваг персоналізованих агентів штучного інтелекту є їхня здатність проводити індивідуальний аналіз настрою. Замість загального новинного потоку агент може фільтрувати заголовки та соціальні медіа, щоб висвітлювати лише події, які найбільш важливі для вас.
Наприклад, агент віддав би пріоритет новинам про монети у вашому портфелі або секторах, які вас цікавлять. Новий асистент BingAI від BingX спеціально [надає](https://www.tahawultech.com/home-slide/bingx-launches-bingai-to-deliver-ai-assistance/) "Брифінг AI News", який підкреслює новини про криптовалюти, що швидко поширюються, і настрої спільноти, які мають спрямувати кожного трейдера. На практиці це означає, що якщо в Twitter відбувається шалений обговорення токена, яким ви володієте, агент позначить це негайно, тоді як не пов'язане з цим ажіотаж залишиться без уваги.
Але є ще більше.
Роздрібні трейдери можуть використовувати це для інформованості без необхідності обробляти кожен канал. Агент штучного інтелекту може повідомити вас лише тоді, коли існує високовірогідний сигнал (наприклад, великі рухи китів або впливові твітти, що впливають на ваші активи). Інституції також отримують користь: їхні аналітики можуть завантажувати власні портфелі в движок штучного інтелекту, який переглядає новини і виконує оцінки настроїв, унікальні для їхньої стратегії. В обох випадках агент постійно вчиться, які джерела та сигнали корелюють з успішними торгівлями для цього конкретного користувача. З часом штучний інтелект вдосконалює своє уявлення про "настрій", так що те, що важливо для вас - будь то регуляторні новини, технологічні оновлення чи коливання ринку - це те, що виводиться на поверхню.
### Адаптивне управління ризиками на основі особистої історії портфеля
Персоналізовані агенти штучного інтелекту можуть динамічно коригувати міри ризику в залежності від профілю кожного трейдера.
Наприклад, якщо ви консервативний інвестор, ваш агент запропонує жорсткіші рівні примусової зупинки, тоді як ризиковий інвестор може отримати агресивніші цілі. BingX’s BingAI ілюструє це за допомогою функції "Аналіз розумного становища": він оцінює ваші відкриті торги та надає індивідуальні рекомендації з управління ризиками, щоб допомогти вам тримати або коригувати позиції.
По суті, агент виконує роботу персонального аналітика ризиків, постійно перевіряючи ваше важеле відношення, розподіл активів та ринкові умови на предмет відповідності ними параметрам ризику, які ви встановили.
Реальні платформи починають пропонувати такі можливості. TradeGPT Bybit спеціально описано як платформу, що надає трейдерам точні ринкові проникнення, ефективно керувати користувачів, уникати поганих торгів та користуватися доброю торгівлею. На практиці це може виглядати як агент, який рекомендує користувачеві змінити баланс після різкого цінового звороту або запропонувати зафіксувати прибуток на монетах, які досягли встановленого користувачем рівня волатильності.
Для роздрібних користувачів це менше гадання: штучний інтелект фактично забезпечує дотримання вибраних вами правил ризику. Для установ це може інтегруватися з автоматизованим здійсненням. Агент фонду може автоматично зменшити експозицію, якщо перевищуються межі VAR, чого людський трейдер може не помітити під час нестабільної сесії. В обох випадках персоналізовані агенти напряму зв'язують контролі ризику з вашою історією та цілями.
### Гіперперсоналізовані торгові стратегії за допомогою підкріплювального навчання
Персоналізовані агенти можуть використовувати передові методи машинного навчання для створення стратегій, унікально підходящих dla кожного користувача. Часто використовується підкріплювальне навчання (RL): штучний інтелект запускає тисячі симульованих торгів і вчиться, які підходи історично максимізують ваші прибутки та зменшують каяття.
TrueNorth, наприклад, застосовує "експертно дистильовані моделі підкріплювального навчання," які тихо працюють на задньому плані, коригуючи стратегії для досягнення бажаних результатів портфеля трейдера.
На практиці це може проявитися як агент, що розробляє стратегію гонитви за моментом, якщо у вас є тенденція купувати зростаючі монети, або стратегію повернення до середнього, якщо ви звичайно купуєте на падінні.
Перевага полягає в тому, що стратегія не є універсальною: вона розвивається на основі індивідуальної поведінки. Уявіть двох інвесторів у криптовалюту: один віддає перевагу стабільним монетам і токенам з великою капіталізацією, інший шукає волатильність альткойнів. Кожен міг би мати агента на базі RL, що навчається цих переваг і надає персоналізовані торгові сигнали.
Роздрібні користувачі отримують вигоду, маючи у своєму розпорядженні майже професійний движок стратегій. Установи також можуть розгортати персоналізовані алгоритми без залучення великих груп аналітиків. Деякі компанії, як TokenMetrics, вже пропонують консультування з портфеля на базі штучного інтелекту – фактично це персоналізована стратегія високого рівня – щоб керувати клієнтами. З часом, як агент збирає більше даних про ваші торгові результати, він далі вдосконалює свої моделі, постійно оптимізуючи стратегію відповідно до вашого конкретного компромісу між ризиком і прибутковістю.
### Автономне виконання арбітражу на різних біржах
Оскільки агенти штучного інтелекту завжди активні, вони можуть систематично виконувати стратегії арбітражу між біржами, які були б непридатні для людських трейдерів. Ринок криптовалют часто має невеликі цінові розбіжності для однієї й тієї ж монети на різних біржах, і для вловлення цих розбіжностей потрібна майже миттєва реакція.
Персоналізований агент штучного інтелекту може одночасно відстежувати декілька платформ і автоматично переводити кошти, щоб вловити будь-який розрив. Він може робити це без затримок і нерішучості, як це може бути у людини, ефективно здійснюючи сканування протягом доби 24/7.
>Наприклад, припустимо, ваш агент помічає, що Bitcoin торгується трохи вище на біржі A, ніж на біржі B.
Він міг би миттєво купити на B і продати на A, отримавши різницю, дотримуючись ваших налаштованих обмежень і комісій. Цей "автономний арбітраж" особливо корисний для інституційних трейдерів з рахунками на багатьох майданчиках; вони можуть налаштувати штучний інтелект на оптимізацію прибутків від цих мікронеффективностей.
Роздрібні трейдери також отримують вигоду: звичайний користувач з агентом на єдиному інтерфейсі може автоматично отримувати користь від арбітражних можливостей, не постійно переходячи між додатками. Фактично, персоналізований агент стає автоматичним маркет-мейкером для вас, забезпечуючи, щоб ваш портфель був максимально оптимізованим з погляду прибутковості в межах ваших налаштувань ризику.
### Голосова активація торгівлі за допомогою AI-копілотів
Нарешті, персоналізовані агенти штучного інтелекту відкривають шлях до справжньої безручної торгівлі. Використовуючи природну мову та голосові команди, ви могли б просто сказати своєму торговому боту, що робити.
Наприклад, у майбутньому мобільні додатки можуть дати вам можливість сказати "купити 50% Ethereum за мій баланс стабільної монети," і агент виконає це негайно. Ця парадигма вже постає: сингапурський стартап Traderflow розробляє AI "копілотів", які спостерігають за звичками користувача і видають контекстуальні торгові сповіщення або навіть виконують дії на команду. На ланцюзі, біржа SynFutures запустила Synthia, агента штучного інтелекту, де користувачі можуть ввести або замовити команди типу "обміняти 100 USDC на ETH," і агент [виконує](https://www.coindesk.com/business/2025/02/20/base-dex-synfutures-rolls-out-ai-trading-agent) своп через свою DEX.
Для роздрібних інвесторів голосові агенти спрощують торгівлю до взаємодії з асистентом. Початківець може запитати у свого агента кращу торгівлю з урахуванням ринкових умов та особових цілей, замість ручного аналізу графіків. Інституційні трейдери можуть інтегрувати цих копілотів у свої торговельні дески, використовуючи їх для швидкого виконання спотових торгів або опціонів через прості запити. В усіх випадках зручність та доступність є безпрецедентними: трейдери будь-якого рівня досвіду фактично мають у своєму кишені розумного торгового помічника.
Як зазначають коментатори Fintech, такі копілоти можуть мінімізувати час роботи з екраном і спростити робочі процеси, фундаментально змінюючи, як ми взаємодіємо з ринками.
## Заключні думки
Персоналізовані агенти штучного інтелекту обіцяють трансформацію торгівлі криптовалютою, зливаючи людські стратегії з ефективністю машин. В теорії, вони можуть прискорити продуктивність: виконуючи стратегії зі швидкістю світла, використовувати можливості безперервно і надаючи індивідуальні засоби контролю ризиків і інсайти, яких жоден бот універсального вирішення не зміг би запропонувати.
Великі криптовалютні компанії вже активно інвестують у ці інструменти; за деякими оцінками, торгівля за допомогою агентного штучного інтелекту очікується вибуховим зростанням у найближчому році.
Проте технологія не є панацеєю. Як наголошують аналітики, ми все ще знаходимося на експериментальному етапі. Ці системи можуть бути непрозорими, і без належних запобіжних заходів вони можуть робити помилки або перенавантажувати торгівлю. Залишаються невизначеності щодо безпеки, етики та регулювання. Поки що трейдерам слід вважати персоналізованих агентів потужними помічниками — не замінниками радників — і залишатися пильними.