آموزش استفاده از هوش مصنوعی برای کریپتو تریدینگ
نکات کلیدی:
- مدل‌های زبانی بزرگ، ابزارهای قدرتمندی برای تحقیق راجع به ارزهای دیجیتال هستند اما ممکن است پیش‌بینی‌ها و توصیه‌های کامل و بی‌نقصی نداشته باشند.
- با وجود قدرتمند بودن چت جی‌پی‌تی، جمینای و سایر مدل‌های هوش مصنوعی استفاده از چنین ابزارهایی مستلزم نظارت انسان است تا از ریسک‌های امنیتی، خطاهای API و خطرات دیگر جلوگیری شود.
- کیفیت گزارش‌های این ابزارها بستگی به کیفیت پرامپت‌های مورد استفاده کاربر دارد.
بازار کریپتو شبانه روز فعال است و همواره اطلاعات زیادی درباره این بازار در جریان هستند. در این بازار دائماً اخبار جدید منتشر شده، نظرات مختلف توئیت شده، نمودارها بالا و پایین می‌شوند، چهره‌های سرشناس کاربران را درگیر FOMO می‌کنند و غیره. در این هیاهوی خبری پیدا کردن اخبار مهم و پروژه‌های مناسب برای سرمایه‌گذاری سخت و زمانبر است.
کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ مثل جمینای، گروک و چت جی‌پی‌تی همین است. چنین ابزارهایی می‌توانند نقش دستیار تحقیقاتی شما را بازی کرده و با بررسی اخبار، آمارها، مطالب شبکه‌های اجتماعی و مقالات سفید، اطلاعات معتبر و قابل اطمینانی را در اختیار شما قرار دهند.
اما نمی‌توان این مدل‌های هوش مصنوعی را ابزاری جادویی برای پیش‌بینی قیمت‌ها، ارایه توصیه‌های معاملاتی و سیگنال‌های خرید/فروش دانست. پتانسیل و قابلیت اصلی این ابزارها، پردازش انبوه اطلاعات برای استخراج الگوها، تعیین جو احساسی بازار و ویژگی‌های بنیادی پروژه‌ها است.
در ادامه مطلب نگاهی دقیق‌تر داریم به نحوه استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای تحقیقات حوزه کریپتو و بهترین ابزارهای قابل استفاده در این زمینه.
نقش مدل‌های زبانی هوش مصنوعی به عنوان دستیار تحقیقاتی
در گذشته خود تریدرها محتوای شبکه‌های اجتماعی، اخبار، دیدگاه‌های تحلیلگران، نمودارها، مقالات سفید و منابع دیگر را بررسی می‌کردند تا جو احساسی بازار را ارزیابی کرده یا الگوهای موجود را شناسایی کنند. و با توجه به جریان پیوسته اخبار و اطلاعات در بازار کریپتو، ممکن بود به موقع به نتایج مفید نرسند.
حالا مدل‌های هوش مصنوعی مثل چت جی‌پی‌تی و جمینای روش‌های مطالعه بازار کریپتو را دستخوش تغییر کرده و امکان معامله هوشمندانه‌تر را فراهم کرده‌اند. بنابراین برای تحقق کامل پتانسیل چنین ابزارهای قدرتمندی، درک نحوه استفاده از آنها به عنوان دستیار تحقیقاتی لازم است.
1. تحلیل جو احساسی بازار
معمولاً تغییرات قیمت ارزهای دیجیتال منعکس کننده حس و حال و واکنش سرمایه‌گذاران نسبت به اخبار هستند. این پدیده که به آن جو احساسی بازار هم گفته می‌شود، حال و هوای کلی سرمایه‌گذاران و تریدرها را نشان می‌دهد. به عبارت دیگر، نگرش سرمایه‌گذاران نسبت به یک ارز دیجیتال به اندازه تحلیل تکنیکال یا بنیادی بازار مهم است.
بنابراین، می‌توان با ارزیابی جو احساسی بازار به اطلاعات خوبی درباره تغییرات بالقوه قیمت‌ها رسید. مدل‌های هوش مصنوعی امکان تحلیل دیتاست‌های بزرگ را فراهم می‌کنند از جمله پست‌های شبکه‌های اجتماعی، تحلیل‌های کارشناسان، مقالات خبری و غیره. چنین ابزارهایی می‌توانند از این اطلاعات برای مشخص کردن جو احساسی بازار استفاده کنند.
برای مشخص کردن جو احساسی بازار با استفاده از چنین مدل‌هایی، باید از پرامپت‌هایی دقیق‌تر استفاده کرده و به زمینه موضوع هم اشاره کنید. قطعاً با استفاده از پرامپتی مثل “وضع احساسی اتر چطوره؟” به پاسخ‌های مبهم و کلی می‌رسید.
برای مشخص کردن جو احساسی بازار با کمک مدل‌های هوش مصنوعی، این نکات را عایت کنید:
- مشخص کردن منبع: برای مشخص کردن جو احساسی جامعه کاربران، پلتفرم مورد نظر را تعیین کنید و برای ایجاد یک خلاصه جامع‌تر، از سایت‌های خبری به عنوان منبع استفاده کنید.
- ارجاع متقابل: برای اطمینان از صحت اطلاعات، چندین منبع مختلف را بررسی کنید. مثلاً جو احساسی X را با جو احساسی اخبار مقایسه کنید تا مغایرت‌های احتمالی مشخص شوند.
- مشخص کردن محدوده زمانی: با توجه به تغییرات سریع بازار کریپتو، لازم است که تایم فریم مورد نظرتان (مثلاً 24 ساعت، 48 ساعت یا یک هفته) را مشخص کنید تا الگوها به شکل دقیق‌تر شناسایی شوند.
تجمیع اخبار و جو احساسی
نمونه پرامپت:
“جو احساسی بازار نسبت به کاردانو را بر اساس مقاله‌های خبری اخیر تحلیل کن. 8 تا 12 مقاله اخیر منتشر شده در 48 ساعت قبل را جستجو کرده و این اطلاعات را نمایش بده:
- وضعیت احساسی کلی (منفی/ مثبت/ خنثی)
- موضوعات کلی تآثیرگذار بر جو احساسی
- عوامل تأثیرگذار احتمالی پیش رو
- شرایط گذشته برای الگوهای احساسی مشابه”
این پرامپت به هوش مصنوعی اعلام می‌کند که جدیدترین داده‌ها را جمع آوری کرده، احساسات را دسته بندی کرده، اطلاعات را سازماندهی کرده و تحلیل را خلاصه کند.
کدگشایی از هیاهوی شبکه‌های اجتماعی
نمونه پرامپت:
“احساسات بازار را نسبت به Pepe بر اساس پست‌های ایکس در سه روز اخیر تحلیل کن. جو احساسی غالب (منفی، مثبت، خنثی) را خلاصه کرده و موضوعات یا رویدادهای مهم تأثیرگذار بر این احساسات را مشخص کن. چند پست یا مثال خاص را که نشان دهنده این حس و حال هستند، نمایش بده. محتوای تبلیغاتی را نادیده بگیر.”
هوش مصنوعی گروک در پاسخ به این پرامپت، مجموعه‌ای از دیدگاه‌های غیرسازماندهی شده را به گزارشی ساختارمند تبدیل کرده و به شما برای درک جو احساسی بازار به شکل دقیق‌تر و مفصل‌تر کمک می‌کند.
مقایسه جو احساسی در پلتفرم‌های مختلف
نمونه پرامپت:
“الگوهای احساسی مربوط به ریپل (XRP) را برای 30 روز گذشته در پلتفرم‌های مختلف مقایسه کن
- پوشش حرفه‌ای رسانه‌ها (لحن و محدوده‌های تمرکز)
- بحث‌های فنی ردیت (علاقمندی‌ها/نگرانی‌های جامعه)
- دیدگاه‌های اینفلوئنسرهای توییتر
- دیدگاه تولید کنندگان محتوا در یوتیوب
همه تفاوت‌های مهم در جو احساسی پلتفرم‌های مختلف را مشخص کرده و دلایل احتمالی این تفاوت‌ها را توضیح بده.”
2. تحلیل تکنیکال و بنیادی
هنگام سرمایه‌گذاری در بازار کریپتو، باید توجه داشت که قیمت ارزهای دیجیتال بی‌دلیل افزایش یا کاهش پیدا نمی‌کند بلکه یکسری عوامل خاص باعث تغییر قیمت‌ها می‌شوند که می‌توان از آنها برای پیش‌بینی نوسان استفاده کرد. مثلاً تغییر در عرضه یک کوین می‌تواند تأثیر زیادی بر قیمت آن داشته باشد.
تحلیل تکنیکال و بنیادی می‌تواند با بررسی این عوامل و الگوهای تاریخی، به شما برای انتخاب کوین مناسب جهت سرمایه‌گذاری کمک کند. همچنین، با اینکه مدل‌های هوش مصنوعی برای محاسبه دقیق اندیکاتورهای تکنیکال مناسب نیستند، در زمینه ساده سازی مفاهیم، فرموله کردن استراتژی‌ها و تفسیر داده‌ها برتری دارند.
تحلیل بنیادی
هدف تحلیل بنیادی، تعیین ارزش یک ارز دیجیتال با ارزیابی فاکتورهای اقتصادی، مالی و سایر فاکتورهای کیفی و کمی مربوط به آن است. در این روش، ارزش‌های اصلی یک پروژه با ارزیابی فناوری به کار رفته در آن، تیم توسعه پروژه و کاربردهای واقعی پروژه مشخص می‌شود. مدل‌های هوش مصنوعی با خلاصه کردن اطلاعات پیچیده، این فرایند را ساده‌تر می‌کنند.
می‌توانید به جای انجام مستقیم تحلیل بنیادی با استفاده از چت جی‌پی‌تی یا جمینای، از این مدل‌ها برای درک مفاهیم، بررسی الگوهای گذشته و شناسایی انواع فاکتورهای بنیادی بالقوه استفاده کنید.
نمونه پرامپت:
“مثل یک تحلیلگر مطالعاتی کریپتو عمل کن. یک فریم ورک جامع برای تحلیل بنیادی اولنچ ایجاد کن که شامل بخش‌هایی برای توکنومیک، تیم پروژه، سابقه تیم پروژه، فناوری، کاربردها، رقبا، جامعه هواداران و سیستم حاکمیتی باشد. برای هر بخش، حداقل 3 سوال خاص را که باید به آن پاسخ داد، مشخص کن.”
تحلیل تکنیکال
معمولاً نسخه‌های پایه این ابزارها توانایی تحلیل مستقیم چارت‌های زنده کریپتو را ندارند. اما می‌توانید اندیکاتورها، الگوها و داده‌های گذشته را به عنوان ورودی به این ابزارها ارایه دهید تا اطلاعات و تحلیل‌های مفیدی را در اختیار شما قرار دهند.
ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند با بررسی معاملات گذشته شما (یا سایر داده‌های قبلی) و با در نظر گرفتن وضعیت بازار هنگام اجرای این مطالعات، اطلاعات مفیدی در اختیار شما قرار دهند. این ابزارها می‌توانند سیگنال‌های تکنیکال یا اندیکاتورهایی را که احتمالاً نادیده گرفته بودید، مشخص کنند.
علاوه بر این، می‌توانید از مدل‌های زبانی بزرگ برای درک مفاهیم تکنیکال یا پیچیده استفاده کنید. این ابزارها می‌توانند تحلیل‌هایی زمینه‌ای و جامع فراتر از تعاریف ساده انجام دهند.
نمونه پرامپت:
“مفهوم هاوینگ بیت کوین و تأثیر بالقوه آن بر قیمت را توضیح بده و شباهت‌های آن با مفاهیم اقتصاد سنتی مثل شوک عرضه را مشخص کن. سپس دیدگاه یک سرمایه‌گذار تازه کار را با یک تریدر مجرب در رابطه با هاوینگ مقایسه کن.”
3. مارکت کپ
مارکت کپ حاصل ساده عرضه و تقاضای یک دارایی نیست. بلکه می‌توان از آن به عنوان معیاری برای اندازه گیری اندازه نسبی یک پروژه و سلطه آن بر بازار استفاده کرد. مارکت کپ، مقیاس و ثبات پروژه را اندازه گیری می‌کند و اینکه عوامل مختلف چطور می‌توانند روی آن تأثیر بگذارند.
هوش مصنوعی می‌تواند برای درک تأثیرات مارکت کپ، به توضیح شرایط گردش توکن، تکنیک‌های ارزش گذاری و تحلیل مقایسه‌ای پروژه‌های مختلف کمک کند. از منظر مطالعات اقتصاد کلان، این ابزارها می‌توانند یک بررسی جامع از کل حوزه مربوطه ارایه داده و به شما امکان دهند بازیگران مهم بازار و نیروهای اثرگذار بر آنها را به سرعت شناسایی کنید. خلاصه اینکه، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند به راحتی داده‌های مقایسه‌ای را تحلیل کرده و اطلاعات مفیدی ارایه دهند.
نمونه پرامپت:
“جدولی از 5 ارز دیجیتال برتر از نظر مارکت کپ تا مهر 404 ایجاد کن. این جدول شامل موجودی در گردش، حجم معاملات 24 ساعته و تغییرات قیمت از ابتدای سال باشد. عوامل تأثیرگذار بر رتبه‌ها را توضیح بده.”
4. تحلیل پروژه
چه برای پروژه‌های شناخته شده (از جمله بلاک چین‌های بلوچیپ) و چه برای پروژه‌های نوظهور، همیشه انجام تحقیقات یکی از گام‌های مهمی است که باید قبل سرمایه‌گذاری طی کنید.
پس از مشخص کردن پروژه مورد نظر، فرایند تحقیق شروع می‌شود اما معمولاً اطلاعات موجود به خصوص برای پروژه‌های نوظهور پراکنده هستند و نیاز به راستی آزمایی دارند.
می‌توانید از ابزارهای هوش مصنوعی برای ارزیابی مقالات سفید، تبلیغات پروژه‌ها و ادعاهای مطرح شده راجع به آنها استفاده کنید. بعلاوه، می‌توانید از این ابزارها برای شناسایی ریسک یا فرصت‌های بالقوه یک پروژه استفاده کنید.
مثلاً می‌توانید از چت جی‌پی‌تی بخواهید نشانه‌های هشدار یک پروژه را مشخص کند تا دیدگاه واقع گرایانه‌تری نسبت به آن پیدا کنید.
نمونه پرامپت:
“فرض کن که یک سرمایه‌گذار بدبین هستی. بر اساس اطلاعات در دسترس، لیستی از 5 ریسک بالقوه سرمایه‌گذاری روی پروژه بیت کوین هایپر را ایجاد کن. این ریسک‌ها را دسته بندی کن (مثلاً ریسک‌های فنی، قانونی، رقابتی، مالی)”. برای هر ریسک، توضیح یک جمله‌ای از دلیل اهمیت آن بنویس.”
مقاله‌های سفید، داکیومنت‌هایی بنیادی هستند که فناوری و نقشه راه یک پروژه را توضیح می‌دهند و ماهیت پیچیده و فنی دارند. چت جی‌پی‌تی می‌تواند این مقاله‌ها را اسکن یا خلاصه کرده و گزاره ارزشی اصلی پروژه یا اطلاعات مورد نظر را راجع به آن ارایه دهد.
نمونه پرامپت:
“لطفاً مقاله سفید پروژه هدرا را تحلیل کن (https://files.hedera.com/SWIRLDS-TR-2016-01.pdf) و این کارها را انجام بده:
- خلاصه کردن مشکل اصلی که پروژه مدعی حل آن است، در قالب یک پاراگراف
- توضیح راهکار فنی پیشنهادی به زبان ساده و غیرفنی
- شناسایی هر ادعایی که غیرواقع گرایانه بوده یا جزئیات فنی موجود در متن آن را تأیید نمی‌کنند.”
راهنمایی گرفتن برای پرسیدن سوال
در صورتی که آشنایی کاملی با معاملات کریپتو نداشته و نمی‌توانید سوالات مناسب را انتخاب کنید، می‌توانید از هوش مصنوعی کمک بگیرید.
نمونه پرامپت:
“به عنوان یک تازه کار که به سرمایه‌گذاری روی توکن‌های کریپتو علاقه داره، باید چه ملاحظات و نکات مهمی را در نظر داشته باشم؟”
نکات توصیه شده برای تحقیق در زمینه ارزهای دیجیتال با هوش مصنوعی
برای استفاده از چت جی‌پی‌تی، جمینای یا گروک در تحقیقات کریپتو، این نکات را در نظر داشته باشید:
- مهارت پیدا کردن در تنظیم ساختار و کیفیت پرامپت‌ها
- مقایسه و بررسی اطلاعات و نکات مهم پاسخ‌های هوش مصنوعی با منابع اصلی
- استفاده از چند هوش مصنوعی مختلف و متکی نبودن به تنها یک ابزار
اشتباهاتی که باید از آنها اجتناب کرد
با وجود مزایای ابزارهای هوش مصنوعی برای تحقیق در زمینه کریپتو، لازم است به اشتباهات متداول برای استفاده از این ابزارها هم توجه باشید، از جمله:
- اتکا و اعتماد بیش از حد به پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی
- به روز نبودن یا به موقع نبودن اطلاعات
- احتمال تشدید سوگیری تأیید
نتیجه گیری
چت جی‌پی‌تی، گروک و سایر مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل معاملات گذشته، به شناسایی عوامل خطر و انتخاب زمانبندی بهینه کمک کنند. اما با توجه به تغییرات پیوسته بازار، همچنان استدلال و قضاوت انسان جایگاه مهمی در معاملات کریپتو دارد. در نهایت این شما هستید که قصد سرمایه‌گذاری دارید نه هوش مصنوعی! نقش هوش مصنوعی، کمک به شما برای تصمیم گیری است نه تصمیم گیری به جای شما.
