L'intelligenza artificiale potrebbe aiutare a costruire Mercati Cripto più efficienti

L'intelligenza artificiale (IA) ha guadagnato una trazione enorme negli ultimi due mesi. Dalla fine del 2022, l'IA è diventata un argomento di uso comune a causa dell'adozione diffusa del chatbot "ChatGPT" di OpenAI e del suo impatto immediato e mondiale su settori e vite delle persone.

Nel 2022, i consulenti di McKinseyho scoperto cheL'adozione dell'IA è rimasta stagnante negli ultimi anni. Tuttavia, con l'arrivo di ChatGPT, l'adozione è aumentata in modo significativo. Secondo il fondatore di OpenAI, Sam Altman, ChatGPT ha superato i 100 milioni di utenti in soli due mesi, un traguardo che Facebook ha impiegato 4,5 anni, Instagram 2,5 anni e Twitter 5 anni per raggiungere.

Questo articolo fa parte di CoinDesk"Settimana BUIDL." Marcello Mari è amministratore delegato di SingularityDAO e Rafe Tariq è ricercatore Quant senior presso SingularityDAO Labs.

Mentre iniziamo il 2023, vediamo che Microsoft e Google sono impegnate in una feroce battaglia per il predominio dell'intelligenza artificiale. Stanno competendo con chatbot rivali, ottimizzazione della ricerca e altro ancora, e sembra che Microsoft stia aprendo la strada. Il gigante del software ha dato a OpenAI 1 miliardo di dollari nelle fasi iniziali dello sviluppo di ChatGPT, prendendo una quota del 46% nella società, e prevede di integrare ChatGPT nel suo browser web Edge e nel motore di ricerca Bing, entrambi destinati a rivoluzionare la ricerca e la navigazione in Internet.

Se ci pensi, l'IA potrebbe finalmente consentire a Microsoft di superare Google in uno spazio che quest'ultima ha dominato per anni. OpenAI prevede che ChatGPT genererà un fatturato di 200 milioni di dollari entro la fine del 2023 e 1 miliardo di dollari entro la fine del 2024. È abbastanza possibile che entro il 2030 l'IA diventerà il settore numero ONE in termini di generazione di fatturato e capitalizzazione di mercato.

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Mentre ci muoviamo verso un futuro in cui l'intelligenza artificiale è ovunque, sostituendo inevitabilmente molti lavori Human , è interessante considerare come questa potente forma di elaborazione possa essere utilizzata per massimizzare le opportunità nel settore Cripto . L'intelligenza artificiale può essere applicata per rendere le Cripto più efficienti e le tecnologie blockchain possono anche essere utilizzate per risolvere problemi unici dell'apprendimento automatico.

Metodi tradizionali di intelligenza artificiale applicati alle Cripto

Analisi del sentiment e rilevamento della distorsione cognitiva nei social media

L'analisi del sentiment è una tecnica in cui gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono in grado di analizzare il testo e attribuirgli un significato, aiutando gli esseri umani a capire se esiste un sentimento positivo o negativo riguardo a una particolare classe di asset.

Nella Finanza tradizionale, l'analisi del sentiment veniva solitamente eseguita sui media. Tuttavia, nel mercato Cripto , quando un aggiornamento raggiunge la notizia, di solito è già troppo tardi per fare soldi con il trading. Questo potrebbe spiegare il detto "compra la voce, vendi la notizia", ​​ovvero che un nuovo trend di mercato deve essere individuato sui social media mentre accade o addirittura prima che accada.

Come sappiamo, i Mercati Cripto senza volatilità T sarebbero così attraenti. I movimenti imprevedibili nel mercato Cripto svolgono un ruolo cruciale nelle sue dinamiche. Pertanto, c'è bisogno di un ulteriore sviluppo dell'intelligenza artificiale e dei framework dei dati per facilitare gli studi e le applicazioni di previsione dei prezzi.

Questi framework dovrebbero essere in grado di raccogliere dati sui sentimenti da vari canali, siano essi correlati alle criptovalute o meno, e dovrebbero avere un framework analitico AI in grado di integrare gli ultimi sviluppi nella ricerca sull'analisi dei sentimenti. Dovrebbe anche essere in grado di distinguere una persona reale da un bot e conversazioni reali da quelle orchestrate.

Questi framework saranno in grado di rilevare le cosiddette distorsioni cognitive sui social media, come la catastrofizzazione (esagerare l'importanza di un evento negativo: "per questo tutto crollerà"), la predizione del futuro (fingersi di conoscere il futuro: "questo accadrà sicuramente") e la lettura del pensiero (fingersi di sapere cosa pensano gli altri: "lo sanno tutti").

Prevedere i movimenti del mercato

L'intelligenza artificiale è stata utilizzata per decenni nella Finanza tradizionale per rilevare le dinamiche di mercato prima che si verificassero. Tradizionalmente, questo è stato ottenuto tramite l'analisi del sentiment. Tuttavia, nel campo delle Criptovaluta, possiamo fare affidamento sulla correlazione statistica tra le principali monete o categorie di monete. Ad esempio, in ecosistemi localizzati come l'exchange decentralizzato Curve o SingularityNET incentrato sull'intelligenza artificiale, che hanno più token, vediamo emergere modelli di trading in ritardo e correlativi.

Grazie ai rapidi progressi tecnologici nell'hardware utilizzato per proteggere e minare reti decentralizzate (ad esempio, l'aumento del calcolo basato su GPU), l'uso di modelli di apprendimento profondo su larga scala è diventato sempre più prezioso per comprendere le fluttuazioni dei prezzi. L'espansione dei metodi di apprendimento automatico e apprendimento profondo utilizzati nella Finanza tradizionale per prevedere le fluttuazioni dei prezzi o identificare i regimi di mercato (ad esempio se ci troviamo in un mercato ribassista o rialzista) è ONE delle aree chiave di esplorazione per i casi d'uso dell'IA nelle Cripto.

Un'ulteriore area di ricerca riguarda l'applicazione del reinforcement learning, una tecnica di intelligenza artificiale che apprende senza supervisione da parte degli esseri umani (noto anche come apprendimento non supervisionato) per comprendere meglio l'impatto delle sue azioni. Ciò ha applicazioni per prevedere lo slittamento e l'impatto sui prezzi quando vengono scambiati asset.

Robot di trading/market making basato sull'intelligenza artificiale

Il team AI di SingularityDAO ha condotto studi esplorativi nel campo della simulazione di mercato e del backtesting per migliorare lo stato dell'arte nella quantificazione delle dinamiche di mercato. ONE Tecnologie promettente che abbiamo esplorato è l'"agente multi-strategia adattivo" (AMSA) per il market making. Questo fornisce fondamentalmente un ambiente in cui diversi algoritmi AI possono acquistare e vendere asset e backtestare tali scambi, valutando al contempo le prestazioni e l'effetto che il trading ha sul mercato.

Questi algoritmi di trading auto-rinforzanti possono essere visti come l'evoluzione successiva dei tradizionali bot di trading già ampiamente adottati da trader e market maker su exchange centralizzati. In altre parole, l'intelligenza artificiale viene sviluppata per aiutare a creare sistemi di market Maker automatizzati più sofisticati. Ciò contribuisce all'adozione di sistemi di trading decentralizzati più robusti e può aiutare i trader a riequilibrare i loro portafogli multi-asset.

Problemi di intelligenza artificiale nativa Cripto

Monitoraggio efficace della posizione dinamica e del rischio dell'entità

A causa della crescente frequenza nei Mercati Cripto di cigni neri ( Eventi imprevedibili con conseguenze potenzialmente gravi), i metodi tradizionali per valutare il rischio nelle posizioni di trading sono diventati obsoleti. Nelle Cripto, gli analisti devono valutare il rischio associato ai movimenti di liquidità tra i protocolli e questo è praticamente impossibile da fare manualmente data la grande quantità di dati da analizzare.

Un approccio basato sull’intelligenza artificiale, ancora una volta, può estendere le decisioni Human creazione.AI gli algoritmi possono essere utilizzati insieme ad altri metodi comunemente usati per monitorare la salute delle posizioni on-chain su tutti i protocolli, come l'analisi dei grandi detentori di wallet e il rischio di liquidazione. Acquisendo competenza ed esperienza sia nell'AI che nella Finanza decentralizzata (DeFi), è possibile creare nuove metriche che possono fornire segnali di facile lettura sull'esposizione al rischio assunta su diversi protocolli.

Inoltre, l'intelligenza artificiale offre una quantità sostanziale di valore e supporto agli analisti Human , poiché l'industria Cripto sta diventando sempre più multiprotocollo (con uno sviluppo attraverso le blockchain che avviene anche nel mercato ribassista), portando a un aumento significativo della complessità. Le metodologie di rischio predittivo e correlazionale sono essenziali per prevenire futuri Eventi cigno nero, come quelli che si sono verificati con lo scambio Cripto FTX e la piattaforma di prestito Celsius Network.

Un'enfasi sull'analisi FLOW , sulla correlazione e sull'analisi predittiva

In seguito alle ricadute di Celsius e FTX, è aumentata l'esigenza di sviluppare metodologie per monitorare Eventi e fattori che potrebbero portare a casi simili. Gli analisti Cripto e gli scienziati dei dati hanno esplorato una gamma di approcci, dai classici segnali di allerta basati su portafogli ed entità alle aggregazioni FLOW capitale più avanzate basate sull'intelligenza artificiale.

Vigilanti di Twitter stanno già utilizzando piattaforme di analisi basate sull'intelligenza artificiale per scoprire le notizie prima che raggiungano il grande Cripto . Tuttavia, si può fare molto per semplificare ed espandere questi strumenti in modo che siano adottati dal mercato più ampio.

Tecniche di intelligenza artificiale per l'etichettatura e il rilevamento di entità dannose on-chain

Nel mercato Cripto , c'è un gioco costante di identificazione di entità dannose on-chain, che richiede l'uso di set di dati estremamente grandi. L'intelligenza artificiale svolge un ruolo cruciale in questo sforzo di trasparenza, utilizzando clustering all'avanguardia, programmazione genetica e reti neurali per individuare queste entità dannose sui loro alias on-chain.

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Man mano che gli utenti malintenzionati diventano più abili nel nascondere i propri obblighi nei confronti di un'entità, ci affidiamo ad algoritmi di intelligenza artificiale avanzati, insieme a dati geografici e comportamentali, per identificare questi portafogli.

Lontano e qui oggi

Sebbene l'AGI (intelligenza artificiale generale) o un'IA senziente sia ancora lontana, i progressi nel campo negli ultimi anni sono stati notevoli. Credo fermamente che in futuro l'intelligenza artificiale gestirà i nostri fondi Cripto e garantirà la sicurezza e la salute dei nostri portafogli.

L'integrazione con grandi modelli linguistici come ChatGPT ha accelerato notevolmente questo processo e lo renderà facile e accessibile a chiunque. Le Cripto hanno il potenziale per creare un nuovo ecosistema finanziario inclusivo e abbiamo un'opportunità irripetibile di guidare la strada in questo e competere con le grandi aziende tecnologiche.