Trí tuệ nhân tạo đang ngày càng tái định hình việc giao dịch tiền mã hóa, với cả sàn giao dịch và các công ty khởi nghiệp đều đua nhau triển khai các trợ lý AI cho các nhà giao dịch.
Cuối năm 2024, Coinbase ra mắt bộ công cụ "Based Agent", cho phép bất kỳ ai khởi tạo một bot AI blockchain trong chưa đầy ba phút. Binance tương tự cũng giới thiệu trợ lý "AI Chat" để giúp người dùng phân tích dữ liệu thị trường, trong khi Bybit triển khai TradeGPT, một trợ lý AI đồng hành cung cấp thông tin thị trường tự động. Ngay cả những nền tảng ngách như BingX cũng ra mắt BingAI, một trợ giúp giao dịch cung cấp hướng dẫn cá nhân hóa và phân tích suốt 24/7.
Giờ đây, nghiên cứu độc lập gần đây chỉ ra 90% các nhà giao dịch hàng đầu của nền tảng meme Pump.Fun là bot.
Những phát triển này thể hiện một xu hướng rộng hơn: tích hợp AI vào tiền điện tử không chỉ dừng lại ở các bot thông thường mà đang chuyển sang các đại lý tinh vi, được tùy chỉnh phù hợp với từng nhà giao dịch và danh mục đầu tư của họ. Thực sự, một số nhân vật trong ngành dự đoán sự biến đổi này sẽ rất sâu sắc. James Ross của Mode Network đã tuyên bố rằng trong vòng một năm, "hơn 80% các giao dịch blockchain sẽ được thực hiện bởi các đại lý AI".
Những dự đoán như vậy nhấn mạnh sự phấn khích quanh giao dịch tự động.
Tuy nhiên, các chuyên gia cảnh báo rằng công nghệ này vẫn còn ở giai đoạn sơ khai.
Hầu hết các dự án giao dịch AI vẫn là bản demo, với "rất ít sản phẩm sẵn sàng cho thương mại" trên thị trường. Sự say mê của thị trường với AI đại lý có thể đã vượt quá với sự trưởng thành của nó: Reuters Breakingviews cảnh báo rằng nếu không có sự giám sát của con người thì các hệ thống này "có thể dễ dàng đi sai hướng" - ví dụ như thực hiện một giao dịch rủi ro thảm khốc không bị giám sát bởi những người quản lý con người. Nói cách khác, trong khi các đại lý AI hứa hẹn giao dịch nhanh chóng và dựa trên dữ liệu, chúng cũng mang lại các rủi ro và sự không chắc chắn mới.
Đồng thời, cá nhân hóa mang đến một chiều hướng mới cho cuộc cách mạng AI trong tiền điện tử. Không giống như các bot truyền thống áp dụng các chiến lược cố định cho tất cả mọi người, các đại lý cá nhân hóa thích ứng với các mục tiêu, khẩu vị rủi ro và hành vi của từng cá nhân.
Chẳng hạn, startup TrueNorth quảng cáo một nền tảng "liên tục quét" dữ liệu blockchain, các nguồn xã hội và các chỉ số vĩ mô để tìm ra "những thông tin nhận định kịp thời, có ý nghĩa cao... được cá nhân hóa cho danh mục đầu tư, phong cách giao dịch và hành vi quá khứ của [mỗi] người dùng". Bằng cách lọc bỏ tiếng ồn và tập trung vào những gì quan trọng cho một nhà đầu tư cụ thể, nền tảng này hướng tới việc để người dùng "di chuyển nhanh hơn với sự tự tin hơn". Phương pháp theo nhu cầu người dùng này—kết hợp các kỹ thuật như mô hình ngôn ngữ lớn, học củng cố và hồ sơ người dùng chi tiết—nghĩa là mỗi đại lý AI căn bản học tập sở thích của người giao dịch. Như một nhà nghiên cứu AI nhận xét, AI hiện đại có thể “hiểu ngữ cảnh, thích ứng với người dùng, và liên tục cải thiện việc quyết định” ẩn sau hoạt động. Nói tóm lại, các đại lý AI cá nhân hóa hứa hẹn một trải nghiệm giao dịch đặc thù hơn, có thể giảm bớt sự phức tạp trong một thị trường thay đổi nhanh chóng.
Đại Lý AI Cá Nhân Hóa Là Gì?
Một đại lý AI giao dịch cá nhân hóa là một hệ thống phần mềm tự trị giao dịch hoặc cung cấp lời khuyên thay mặt cho một người dùng, nhưng khác với bot thông thường, nó thích ứng với nhu cầu của cá nhân đó. Trong thực tế, điều này có nghĩa là đại lý được đào tạo hoặc điều chỉnh theo mục tiêu, danh mục đầu tư, khả năng chấp nhận rủi ro và thậm chí cả lịch sử giao dịch của người dùng.
Các công nghệ cốt lõi thúc đẩy những đại lý này bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (dành cho giao diện hội thoại hoặc giọng nói), học củng cố (để tối ưu hóa chiến lược), và các thuật toán hồ sơ phức tạp. Ví dụ, một đại lý có thể tích hợp một LLM làm giao diện hội thoại ("Này, hãy cho tôi biết giao dịch tốt nhất cho danh mục đầu tư của tôi"), trong khi sử dụng học củng cố để liên tục điều chỉnh chiến lược giao dịch cơ bản của nó dựa trên kết quả và sở thích của người dùng.
Dữ liệu đầu vào cho các đại lý này rất đa dạng. Chúng có thể giám sát giá thị trường theo thời gian thực, dữ liệu giao dịch trên chuỗi, cảm xúc trên mạng xã hội, nguồn tin tức và các chỉ số kinh tế. Quan trọng, chúng cũng thu thập thông tin về người dùng: cấu trúc danh mục đầu tư hiện tại, các giao dịch trong quá khứ, mục tiêu đã khai báo (ví dụ: lợi tức so với tăng trưởng dài hạn), và bất kỳ hạn chế cá nhân nào khác.
Điều này cho phép các đại lý điều chỉnh phân tích của họ. Như những người sáng lập của TrueNorth giải thích, AI của họ "liên tục quét... chuỗi, mạng xã hội và dữ liệu vĩ mô" nhưng sau đó lọc các kết quả đầu ra để phù hợp với "phong cách và hành vi của người dùng trong thời gian thực." Nói cách khác, cùng một tiêu đề tin tức hoặc sự biến động giá có thể được đánh dấu là "có ý nghĩa cao" cho một nhà giao dịch nhưng bị bỏ qua cho một người khác, tùy thuộc vào từng ngữ cảnh cá nhân.
Một điểm đặc biệt khác của các đại lý này là phản hồi và học tập liên tục.
Một đại lý cá nhân hóa cải thiện bản thân theo thời gian: mỗi kết quả giao dịch hoặc tương tác của người dùng đóng vai trò là phản hồi để cải thiện mô hình. Chẳng hạn, nếu khuyến nghị của một đại lý thường xuyên mâu thuẫn với sự ưa chuộng rủi ro của người dùng, nó có thể hiệu chỉnh lại. Như lãnh đạo kỹ thuật của TrueNorth lưu ý, AI hiện đại “hoạt động ngầm để tìm ra những gì quan trọng nhất” và được xây dựng để “liên tục cải thiện việc đưa ra quyết định”. Qua thời gian, một đại lý như vậy có thể học được thói quen tinh tế của người dùng (ví dụ: xu hướng ưa thích các loại token nhất định, hoặc sự ác cảm với các ngành cụ thể) và tự động điều chỉnh chiến lược của mình. Ngược lại, một bot áp dụng chung chung sẽ không thể kết hợp những yếu tố khám phá này.
Các Ưu Điểm Và Nhược Điểm Khi Sử Dụng Các Đại Lý AI Cá Nhân Hóa Trong Giao Dịch Tiền Điện Tử
Các đại lý giao dịch AI cá nhân hóa mang lại nhiều lợi ích rõ ràng. Đầu tiên, chúng có thể tăng đáng kể hiệu quả. Một đại lý AI có thể giám sát hàng trăm thị trường cùng lúc và thực hiện giao dịch trong mili giây, giao dịch hiệu quả 24/7 mà không bị mệt mỏi.
Điều này có nghĩa là không còn bỏ lỡ cơ hội qua đêm hay cuối tuần. Thứ hai, về thiết kế, các đại lý như vậy hoạt động mà không bị ảnh hưởng bởi cảm xúc của con người. Chúng tuân theo các chiến lược tính toán mà không hoảng sợ hay tham lam, có khả năng tránh được các sai lầm do nỗi sợ bị hụt mất (FOMO) gây ra. Như một người đam mê nhận xét, một đại lý được đào tạo tốt có thể “hành động như một trợ lý giao dịch đồng hành” theo dõi thị trường và cảnh báo người giao dịch mà không sợ hãi dưới áp lực.
Thứ ba, các đại lý cá nhân hóa có thể xử lý nhiều thông tin hơn bất kỳ cá nhân nào. Bằng cách quét các phương tiện truyền thông xã hội, tin tức, các chỉ số trên chuỗi và các chỉ số kỹ thuật cùng một lúc, chúng có thể phát hiện các xu hướng nổi lên hoặc các bất thường mà con người có thể bỏ qua.
Ví dụ, trợ lý AI mới của BingX hứa hẹn các tính năng như “Tóm tắt Tin tức AI” lọc các tin tức và cảm xúc công đồng nổi bật cho từng người dùng, và cũng cung cấp các công cụ "Dự đoán Xu hướng" và "Phân tích Vị trí", cung cấp lời khuyên dựa trên đánh giá rủi ro cho vị trí riêng của người dùng. Trong thực tế, điều này có thể nghĩa là một đại lý tư vấn cho một nhà giao dịch để thắt chặt mức dừng lỗ trong khi tư vấn cho một người khác để giữ vị trí qua lúc giảm, tùy theo từng hồ sơ cá nhân. Các nhà sáng lập của TrueNorth nhấn mạnh lợi ích này: AI của họ “đơn giản hóa” quá trình ra quyết định bằng cách đưa ra những nhận định phát triển cùng từng người dùng, để các nhà giao dịch “có thể di chuyển nhanh hơn với sự tự tin hơn”. Tóm lại, cá nhân hóa có thể cắt giảm tiếng ồn thị trường và giảm tình trạng quá tải nhận thức.
Một ưu điểm lớn khác là sẵn sàng và tốc độ liên tục. Các nhà giao dịch con người chỉ có thể tập trung vào một số đồng tiền hoặc chiến lược cùng một lúc. Một đại lý cá nhân hóa sẽ không nghỉ ngơi quét tất cả các dữ liệu liên quan và hành động ngay khi có tín hiệu mới. Chẳng hạn, nếu một token ưa thích bất ngờ tăng hoặc giảm, đại lý có thể kích hoạt một giao dịch trước khi người dùng kịp nhận ra. Việc thực hiện “không cần can thiệp” này là một lý do khiến các sàn giao dịch như Bybit đã thu hút hàng triệu người dùng cho các trợ lý AI của họ.
Đặc biệt, các nhà giao dịch bán lẻ được lợi từ những trợ lý luôn sẵn sàng này vì họ thiếu các nguồn lực của bàn giao dịch tổ chức. Đồng thời, thậm chí các quỹ đầu tư phòng hộ hoặc các công ty giao dịch có thể sử dụng các đại lý cá nhân hóa để tự động hóa các tác vụ thường xuyên, giải phóng con người để tập trung vào chiến lược cấp cao hơn.
Tuy nhiên, có những nhược điểm đáng kể cần xem xét.
Có lẽ vấn đề lớn nhất là tính chất “hộp đen” của AI tiên tiến. Nhiều mô hình học máy, nhất là những mô hình dựa trên các mạng sâu hoặc LLMs, không dễ hiểu. Khi một đại lý AI quyết định mua hoặc bán một vị trí lớn, có thể khó hiểu lý do tại sao. Sự mờ mịt này có thể làm cho việc quản lý rủi ro trở nên khó khăn. Reuters Breakingviews cảnh báo rằng các công ty tài chính phải thận trọng: một AI lỗi có thể chấp thuận một giao dịch hoặc khoản vay rủi ro thảm khốc nếu không được kiểm tra. Trong tiền điện tử, rủi ro đó bị phóng đại bởi sự biến động. Một đại lý cá nhân hóa có thể thực hiện một chiến lược thành công trong quá khứ cho người dùng đó, nhưng thất bại nghiêm trọng khi thị trường thay đổi hoặc các sự kiện chưa từng có xảy ra.
Sự tối ưu hóa quá mức là một mối quan tâm khác. Theo định nghĩa, các đại lý cá nhân hóa tự tùy chỉnh theo dữ liệu đặc thù của người dùng. Nếu không được thiết kế cẩn thận, họ có thể chỉ đơn giản học các lỗi hoặc thành kiến trong quá khứ của người dùng. Ví dụ, nếu một nhà giao dịch giữ nhiều memecoins, một AI được huấn luyện trên lịch sử đó có thể tập trung quá mức vào các tài sản tương tự, bỏ qua các cơ hội tốt hơn. Rủi ro “học thói quen xấu” này đồng nghĩa với việc các đại lý cần có sự giám sát và xác nhận liên tục. Tương tự, có sự bất định về quy định. Hiện tại không có quy tắc rõ ràng về các đại lý giao dịch tự động trong hầu hết các khu vực pháp lý. Câu hỏi đặt ra: Ai chịu trách nhiệm nếu một giao dịch do AI điều khiển vi phạm các quy tắc thị trường? Liệu các sàn giao dịch có thể tin tưởng vào khuyến nghị của AI để tuân thủ không? Cho đến khi các nhà quản lý có quyết định, việc sử dụng các đại lý như vậy có thể khiến các nhà giao dịch đối diện với những vấn đề pháp lý không mong muốn.
Vấn đề bảo mật và đạo đức cũng nổi lên.
Một đại lý AI liên kết với ví tiền điện tử của bạn sẽ nâng cao. Nội dung: một agent bị hack hoặc khóa API bị đánh cắp có thể tự động rút cạn tài khoản. Các quan ngại đạo đức bao gồm khả năng rằng các chiến lược AI được sử dụng rộng rãi có thể khuếch đại các xu hướng hoặc gây ra những cú sốc chớp nhoáng nếu nhiều agent hành động đồng nhất.
Cuối cùng, có yếu tố con người: sự phụ thuộc quá mức vào các công cụ AI có thể làm xói mòn kỹ năng của chính các nhà giao dịch.
Nếu các nhà đầu tư bán lẻ ủy thác tất cả quyết định cho thuật toán, họ có thể trở nên tự mãn, tin tưởng vào những mô hình mờ mịt mà không hiểu thị trường. Đáng chú ý, các quan sát của CoinDesk chỉ ra rằng việc áp dụng công nghệ này vẫn đang ở “giai đoạn đầu”, với nhiều agent mẫu thử nghiệm và chỉ có một số ít hệ thống đã được thử nghiệm trong thực tế. Cho đến khi những vấn đề này được giải quyết và sự tin tưởng được xây dựng, các nhà giao dịch nên sử dụng các agent AI như những trợ lý, không phải tự động lái.
5 Cách AI Có Thể Thay Đổi Cách Chúng Ta Giao Dịch Tiền Mã Hóa
Phân Tích Tình Cảm Thị Trường Thời Gian Thực Được Cá Nhân Hóa Cho Bạn
Một lợi ích chính của các agent AI cá nhân hóa là khả năng thực hiện phân tích tình cảm tùy chỉnh. Thay vì một nguồn tin tức chung, một agent có thể lọc tiêu đề và mạng xã hội để chỉ làm nổi bật các sự kiện liên quan nhất đến bạn.
Ví dụ, một agent sẽ ưu tiên tin tức về các đồng xu trong danh mục đầu tư của bạn hoặc các ngành bạn quan tâm. Trợ lý BingAI mới của BingX rõ ràng cung cấp một “bản tin AI” làm nổi bật tin tức tiền mã hóa đang thịnh hành và tình cảm cộng đồng để hướng dẫn mỗi nhà giao dịch. Trong thực tế, điều này có nghĩa là nếu Twitter bùng nổ với thông tin về một token mà bạn sở hữu, tác nhân sẽ đánh dấu nó ngay lập tức, trong khi sự cường điệu không liên quan sẽ bị bỏ qua.
Nhưng đây là điểm thêm nữa.
Các nhà giao dịch bán lẻ có thể sử dụng điều này để được thông báo mà không cần phải xem xét từng kênh. Một agent AI có thể thông báo cho bạn chỉ khi có một tín hiệu xác suất cao (ví dụ, những chuyển động của cá voi lớn hoặc các tweet có ảnh hưởng đến tài sản của bạn). Các tổ chức cũng được hưởng lợi: các nhà phân tích của họ có thể cung cấp các danh mục đầu tư độc quyền vào một động cơ AI truy tìm tin tức và đưa ra các điểm tình cảm riêng biệt theo chiến lược của họ. Trong cả hai trường hợp, tác nhân liên tục học được các nguồn và tín hiệu nào tương quan với các giao dịch thành công cho người dùng cụ thể. Qua thời gian, AI tinh chỉnh quan điểm của nó về “tình cảm” để những gì quan trọng với bạn - dù đó là tin tức pháp lý, cập nhật công nghệ, hay những rung chuyển thị trường - là những gì được đẩy lên bề mặt.
Quản Lý Rủi Ro Thích Ứng Dựa Trên Lịch Sử Danh Mục Cá Nhân
Các tác nhân AI cá nhân hóa có thể điều chỉnh các biện pháp rủi ro động theo hồ sơ của mỗi nhà giao dịch.
Ví dụ, nếu bạn là một nhà đầu tư bảo thủ, tác nhân của bạn sẽ đề xuất mức dừng lỗ chặt chẽ hơn, trong khi một người mạo hiểm có thể nhận được các mục tiêu tích cực hơn. BingAI của BingX minh họa điều này với tính năng “Phân Tích Vị Thế Thông Minh”: nó đánh giá các giao dịch mở của bạn và đưa ra những khuyến nghị quản lý rủi ro tùy chỉnh để giúp bạn giữ hoặc điều chỉnh các vị trí.
Trên thực tế, tác nhân thực hiện công việc của một nhà phân tích rủi ro cá nhân, liên tục kiểm tra đòn bẩy, phân bổ tài sản và điều kiện thị trường của bạn so với các tham số rủi ro bạn đã đặt.
Các nền tảng thực tế đang bắt đầu cung cấp những khả năng này. TradeGPT của Bybit được mô tả rõ ràng là mang đến cho các nhà giao dịch các thông tin chi tiết về thị trường có mục tiêu, hướng dẫn người dùng tránh những giao dịch xấu và tận dụng những giao dịch tốt. Trong thực tế, điều này có thể giống như một tác nhân cảnh báo người dùng cân bằng lại vị trí sau một biến động giá đột ngột hoặc gợi ý chốt lời trên các đồng xu đã đạt đến ngưỡng biến động cá nhân của người dùng.
Đối với người dùng bán lẻ, điều này có nghĩa là ít phải phỏng đoán hơn: AI về cơ bản thực thi các quy tắc rủi ro mà bạn đã chọn. Đối với các tổ chức, nó có thể tích hợp với việc thực thi tự động. Một tác nhân của quỹ có thể tự động giảm tiếp xúc nếu giới hạn VaR (Giá Trị Có Nguy Cơ) bị vượt qua, điều mà một nhà giao dịch con người có thể bỏ lỡ trong một phiên giao dịch biến động. Trong cả hai trường hợp, các tác nhân cá nhân hóa kết nối kiểm soát rủi ro trực tiếp với lịch sử và mục tiêu của bạn.
Chiến Lược Giao Dịch Siêu Cá Nhân Hóa Qua Học Tăng Cường
Các agent cá nhân hóa có thể sử dụng máy học tiên tiến để tạo ra các chiến lược phù hợp độc đáo cho mỗi người dùng. Học tăng cường (RL) thường được sử dụng: AI thực hiện hàng nghìn giao dịch mô phỏng và học cách tiếp cận nào tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu hối tiếc cho bạn lịch sử.
TrueNorth, ví dụ, sử dụng “mô hình học tăng cường chưng cất từ chuyên gia” hoạt động âm thầm trong nền, điều chỉnh các chiến lược để đưa danh mục đầu tư của một nhà giao dịch về phía các kết quả dự định của họ.
Trong thực tế, điều này có thể biểu hiện như một agent phát triển một chiến lược theo đuổi động lực nếu bạn có xu hướng mua các đồng xu đang tăng, hoặc một chiến lược đảo ngược trung bình nếu bạn thường mua ở đáy.
Ưu điểm là chiến lược không phải là một cỡ vừa cho tất cả: nó phát triển dựa trên hành vi của cá nhân. Hãy tưởng tượng hai nhà đầu tư tiền mã hóa: một người thích stablecoins và các token vốn hóa lớn, người kia tìm kiếm sự biến động của altcoin. Cả hai đều có thể có một agent dựa trên RL đang huấn luyện dựa trên những sở thích đó và cung cấp các tín hiệu giao dịch tùy chỉnh.
Người dùng bán lẻ được hưởng lợi bởi có một công cụ chiến lược nửa chuyên nghiệp trong tay. Các tổ chức cũng có thể triển khai các thuật toán tùy chỉnh mà không cần tuyển dụng các nhóm lượng lớn. Một số công ty như TokenMetrics đã cung cấp lời khuyên về danh mục đầu tư điều khiển bởi AI – thực chất là chiến lược cá nhân hóa cao cấp – để hướng dẫn khách hàng. Theo thời gian, khi tác nhân thu thập thêm dữ liệu về các kết quả giao dịch của bạn, nó sẽ tinh chỉnh các mô hình hơn nữa, liên tục tối ưu hóa chiến lược cho sự đánh đổi rủi ro-lợi nhuận cụ thể của bạn.
Thực Hiện Chênh Lệch Giá Tự Động Không Cần Bàn Tay Trên Các Sàn Giao Dịch
Vì các tác nhân AI luôn hoạt động, họ có thể thực thi có hệ thống các chiến lược chênh lệch giá trên các sàn mà sẽ không thực tế đối với những nhà giao dịch con người. Thị trường tiền mã hóa thường có những sự khác biệt nhỏ về giá cho cùng một đồng xu trên các sàn khác nhau, và để bắt
kịp những điều này cần có sự phản ứng gần như tức thì.
Một tác nhân AI cá nhân hóa có thể giám sát nhiều nền tảng đồng thời và tự động chuyển quỹ để nắm bắt bất kỳ khoảng trống nào. Nó có thể thực hiện điều này mà không gặp các độ trễ và sự không quyết đoán mà một con người có thể trải qua, về cơ bản thực hiện quét 24/7.
Ví dụ, giả sử tác nhân của bạn nhận thấy Bitcoin đang giao dịch cao hơn một chút trên Sàn A so với Sàn B.
Nó có thể mua ngay trên B và bán trên A, bỏ túi sự khác biệt, tùy thuộc vào các giới hạn và phí bạn đã cấu hình. Chênh lệch giá tự động này đặc biệt hữu ích cho các nhà giao dịch tổ chức có tài khoản trên nhiều sàn; họ có thể đặt AI tối ưu hóa lợi nhuận từ những hiệu số vi mô này.
Các nhà giao dịch bán lẻ cũng có lợi: một người dùng thường ngày với một agent trên một giao diện hợp nhất có thể tự động hưởng lợi từ các cơ hội chênh lệch giá mà không cần phải liên tục chuyển đổi giữa các ứng dụng. Thực chất, tác nhân cá nhân hóa trở thành một nhà tạo lập thị trường tự động cho bạn, đảm bảo danh mục đầu tư của bạn luôn được tối ưu hóa lợi nhuận trong phạm vi cài đặt rủi ro của bạn.
Thực Hiện Giao Dịch Kích Hoạt Bằng Giọng Nói Qua Các Đồng Hành AI
Cuối cùng, các tác nhân AI cá nhân hóa mở ra cánh cửa cho việc giao dịch thực sự không cần dùng tay. Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và lệnh bằng giọng nói, bạn có thể đơn giản ra lệnh cho bot giao dịch của mình phải làm gì.
Ví dụ, các ứng dụng di động trong tương lai có thể cho phép bạn nói “mua 50% Ethereum với số dư stablecoin của tôi,” và tác nhân thực hiện ngay lập tức. Mô hình này đã bắt đầu nổi lên: công ty khởi nghiệp Traderflow của Singapore đang phát triển những “đồng hành” AI để quan sát thói quen của người dùng và phát ra các cảnh báo giao dịch theo ngữ cảnh hoặc thậm chí thực hiện hành động theo lệnh. On-chain, sàn giao dịch SynFutures đã ra mắt Synthia, một tác nhân AI mà người dùng có thể gõ hoặc nói lệnh như “hoán đổi 100 USDC cho ETH,” và tác nhân thực hiện việc hoán đổi trên DEX của nó.
Đối với các nhà đầu tư bán lẻ, các tác nhân kích hoạt bằng giọng nói đơn giản hóa giao dịch thành một tương tác với trợ lý. Một người mới có thể hỏi agent của mình về giao dịch tốt nhất dựa trên điều kiện thị trường và mục tiêu cá nhân, thay vì tự mình quét các biểu đồ. Các nhà giao dịch tổ chức cũng có thể tích hợp những đồng hành này vào bàn làm việc của họ, sử dụng chúng để nhanh chóng thực hiện các giao dịch spot hoặc lệnh tùy chọn thông qua các truy vấn đơn giản. Trong mọi trường hợp, sự tiện lợi và khả năng tiếp cận là không thể sánh kịp: các nhà giao dịch ở mọi trình độ kinh nghiệm thực sự đang mang theo một trợ lý giao dịch thông minh trong túi.
Như các nhà bình luận Fintech lưu ý, những đồng hành này có thể tối thiểu hóa thời gian dán vào màn hình và hợp lý hóa quy trình làm việc, đang thay đổi cơ bản cách chúng ta tham gia vào thị trường.
Những Suy Nghĩ Kết Thúc
Các tác nhân AI cá nhân hóa mang lại hứa hẹn biến đổi cách giao dịch tiền mã hóa bằng cách kết hợp chiến lược con người với hiệu suất của máy móc. Về mặt lý thuyết, chúng có thể tăng tốc độ lợi nhuận: thực hiện các chiến lược với tốc độ ánh sáng, khai thác cơ hội suốt ngày đêm, và cung cấp các kiểm soát rủi ro và thông tin chi tiết tùy chỉnh mà không có bot nào cùng cỡ có thể cung cấp.
Các công ty tiền mã hóa lớn đã đầu tư mạnh vào những công cụ này; theo một số báo cáo, giao dịch thông qua AI tác động được dự đoán sẽ bùng nổ trong năm tới.
Tuy nhiên, công nghệ này không phải là một giải pháp toàn diện. Như các nhà phân tích nhấn mạnh, chúng ta vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm. Các hệ thống này có thể mờ mịt, và nếu không có bảo vệ thích hợp, chúng có thể mắc lỗi hoặc giao dịch quá mức. Vẫn còn nhiều điều chưa chắc chắn về an ninh, đạo đức và quy định. Hiện tại, các nhà giao dịch nên xem các tác nhân cá nhân hóa như những trợ lý mạnh mẽ – không phải là những cố vấn thay thế – và vẫn phải cảnh giác.