Partager cet article

AI може створити торгову перевагу на Крипто

Великі мовні моделі, такі як ChatGPT, можуть посилити аналіз настроїв, ключовий аспект торгівлі.

Par Misha Malyshev|Édité par Nick Baker
Mise à jour 24 mai 2023, 4:17 p.m. Publié 24 mai 2023, 4:00 p.m. Traduit par IA
(Michael Dziedzic/Unsplash)
(Michael Dziedzic/Unsplash)

Якщо ви запитаєте велику мовну модель (LLM), як-от ChatGPT, як вибрати LLM, вона дасть вам таку відповідь із GPT-4:

«Вибір найкращої великої мовної моделі дуже схожий на швидкісні побачення: ви ставите їй кілька запитань, сподіваєтеся, що вона вразить вас своєю дотепністю та інтелектом, а потім вирішуєте, чи хочете ви провести решту свого проекту разом!»
Продовження Нижче
Ne manquez pas une autre histoire.Abonnez vous à la newsletter Crypto Daybook Americas aujourd. Voir toutes les newsletters

У світі Фінанси принцип попиту та пропозиції є основоположним механізмом для визначення справедливої ​​ціни будь-якого класу активів у будь-який момент часу. Ця економічна концепція стверджує, що рівноважна ціна активу встановлюється, коли кількість, на яку вимагають покупці, відповідає кількості, яку пропонують продавці.

Фундаментальні фактори вже давно відіграють вирішальну роль в оцінці традиційних Ринки акцій, де інвестори аналізують фінансовий стан компанії, положення в галузі та загальний економічний клімат, щоб визначити її внутрішню вартість. Такі ключові показники, як прибуток, дохід і співвідношення боргу до власного капіталу, дають чітку картину діяльності компанії, дозволяючи інвесторам приймати рішення про купівлю/продаж. Однак такі показники поки що недоступні в світі криптовалют, що швидко розвивається.

Publicité

Ви читаєте Довгі та короткі Крипто, наш щотижневий інформаційний бюлетень, що містить інформацію, новини та аналіз для професійних інвесторів. Зареєструйтеся тут щоб отримувати його на свою поштову скриньку щосереди.

Відсутність фінансової звітності та складність оцінки впливу нових технологій ускладнюють оцінку криптовалюти за традиційними методами ціноутворення. Крім того, надзвичайна волатильність цін ще більше ставить під сумнів ефективність фундаментального аналізу в Крипто .

За відсутності традиційних методів оцінки, здається, що ціна часто визначається настроями навколо загального Крипто ринку та/або окремого токена. Сприйняття та емоційна реакція учасників ринку часто відіграють більш помітну роль у стимулюванні коливань цін і формуванні інвестиційних рішень.

Для раціонального трейдера така ірраціональність відкриває можливість на ринку – якби тільки він міг швидко й точно вловити настрій (він же почуття) ринку. Протягом багатьох років робота з почуттями здавалася непереборною проблемою. Денні трейдери здебільшого покладалися на заголовки Крипто новин, інсайдерські чати та оголошення Discord. І систематичним трейдерам довелося докласти чимало зусиль для розробки інструментів аналізу настроїв середньої якості. Обмеження Технології того часу ускладнювало ефективну обробку та розуміння величезних обсягів даних, створених глобальними ЗМІ.

Революція в трансформаторах і LLM, зокрема, дозволила трейдерам підходити до настроїв у масштабі, забезпечуючи неймовірне покращення в порівнянні з традиційними методами, які покладалися на ручну оцінку та моделі Word2Vec.

Publicité

Конкурентний ландшафт Технології компаній на основі програмного забезпечення, які змагаються за створення найкращого LLM, зараз швидко розвивається. Таблиця нижче надає вражаючу ілюстрацію цієї поточної гонки, демонструючи деяких ключових гравців та їхні відповідні внески в поле:

(Teza Technologies)
(Teza Technologies)

Ці LLM продовжують збільшуватися в розмірах і покращувати продуктивність, дивуючи навіть своїх творців. І поки люди сперечаються про те, чи є LLM першими ознаками штучного загального інтелекту (AGI) чи просто безглуздими папугами, їх використання в різних галузях промисловості та зокрема у Фінанси лише прискориться.

Потенційна революція, викликана трансформаторами та магістерськими програмами, може значно змінити ландшафт Крипто . Маючи можливість оцінювати ринкові настрої в більшому масштабі, трейдери могли б ефективніше використовувати ринкові нераціональності.

Ви можете Навчання більше про LLM, їх типи та застосування в нашому останньому офіційному документі тут.

Примітка: Погляди, висловлені в цьому стовпці, належать автору і не обов'язково відображають погляди CoinDesk, Inc. або її власників та афіліатів.

Plus pour vous

BitSeek: Децентралізована інфраструктура штучного інтелекту, яка революціонізує індустрію Web3

Plus pour vous

Ще одне тестування[Test C31-6926]

test alt