چند سال پیش و پس از اولین ریزش بزرگ بیتکوین، خرید و فروش ارزدیجیتال با ترس زیادی همراه شد و معامله‌گران ساعت‌ها قیمت‌ها را تحلیل و اخبار مختلف را دنبال می‌کردند تا شاید بتوانند تصمیمات درستی بگیرند. اما حالا با رشد این بازار در کنار پیشرفت تکنولوژی، بازیگر جدیدی وارد میدان شده است: هوش مصنوعی. این دستیار هوشمند می‌تواند عظیم‌ترین داده‌ها را به سرعت بررسی کرده و فرصت‌های معاملاتی جذابی را کشف کند. در این مقاله همراه ما باشید تا با نحوه‌ی خرید ارزدیجیتال با هوش مصنوعی بیشتر آشنا شویم.
نقش هوش مصنوعی در خرید و فروش ارزدیجیتال
هوش مصنوعی به‌عنوان یک معامله‌گر، برای خرید ارز دیجیتال در ابتدا همان سرفصل‌هایی را مورد بررسی قرار می‌دهد که یک معامله‌گر حرفه‌ای رعایت می‌کند. اما وجه تمایز هوش مصنوعی در مواردی همچون تحلیل احساسات معامله‌گران، رفتار کاربران در شبکه‌های اجتماعی، داده‌های درون‌زنجیره‌ای و ارتباط این موارد با یکدیگر بیشتر نمایان می‌شود.
تحلیل تکنیکال با الگوریتم‌های یادگیری ماشین
تحلیل تکنیکال با هوش مصنوعی جذابیت‌هایی دارد که می‌تواند توجه هر معامله‌گری را به خود جلب کند. AI می‌تواند اندیکاتورهای مختلف را در کنار هم تحلیل کند و حتی تنظیمات مختلف این اندیکاتورها را در شرایط مختلف بازار تغییر دهد. همچنین می‌تواند الگوهای تکنیکال کلاسیک را به‌وسیله‌ی الگوریتم بینایی ماشین (Computer Vision) و الگوریتم یادگیری عمیق مانند CNN تشخیص دهد. در نهایت، با این اطلاعات می‌توان تصمیم‌های مختلفی برای خرید یا فروش ارز دیجیتال در بهترین نقاط گرفت.
تحلیل فاندامنتال با استفاده از داده‌های متنی
در فرایند خرید و فروش ارزدیجیتال، تحلیل فاندامنتال نسبت به تحلیل تکنیکال چالش‌های بیشتری دارد. از آن‌جایی که عوامل زیادی در آن دخیل اند، لازم است میزان تاثیر این عوامل بر یکدیگر مشخص شوند. هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از مدل‌های پردازش زبان طبیعی(NLP)، این کار را انجام دهد و سناریوهای مختلف را با شفافیت بیشتر در اختیارمان قرار دهد.
بیشتر بخوانید: اولین میم کوین هوش‌مصنوعی توییتر عرضه شد
محاسبه‌ی میزان ریسک و پیشنهاد پورتفولیو توسط هوش مصنوعی
در کنار تحلیل بازار، محاسبه‌ی ریسک خرید هر ارز یا دارایی و سپس مقایسه‌ی آن‌ها در کنار یکدیگر، نقش مهمی در میزان بازدهی نهایی در ترید ارزدیجیتال ایفا می‌کند.
صرفا خرید یا فروش ارزدیجیتال بر اساس تحلیل تکنیکال یا فاندامنتال، تضمین‌کننده‌ی سود نیست؛ بلکه این مدیریت ریسک است که مشخص می‌کند در بلندمدت چقدر در بازار دوام می‌آورید. در ادامه خواهیم دید هوش مصنوعی در چند مرحله برای مدیریت ریسک در خرید و فروش ارزدیجیتال به ما کمک می‌کند.
جمع‌آوری داده‌های قیمتی
این فناوری هوشمند داده‌هایی از رفتار قیمت در ارزهای مختلف جمع‌آوری کرده و با بررسی وجود ارتباط بین ارزهای دیجیتال(Correlation) و وضعیت ارزها بر اساس داشتن سیکل‌های قیمتی منظم‌تر آن‌ها را اولویت‌بندی می‌کند.
همچنین داده‌های آن‌چین، حجم معاملات و نقدشوندگی نیز بررسی و مقایسه می‌شوند. در پایان ارزهایی که از نظر داده‌های قیمتی و بنیادی عملکرد بهتری دارند را به‌عنوان موقعیت‌هایی با ریسک کمتر پیشنهاد کند.
بررسی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
احساسات اجتماعی یکی از مهم‌ترین فاکتورهای تصمیم‌گیری در دنیای کریپتو محسوب می‌شود. این داده‌ها از منابعی مانند توییتر، ردیت، دیسکورد، یوتیوب و… جمع‌آوری می‌شوند و نشانگر نگرش‌ها و ترس‌های معامله‌گران نسبت به وضعیت بازار است. هوش مصنوعی به بررسی این داده‌ها پرداخته و آن‌ها را در دسته‌بندی‌های «احساسات مثبت» یا «احساسات منفی» قرار می‌دهد. با تحلیل های به‌دست‌آمده، همچنین می‌تواند ترندهای مارکت کریپتو و هشدارهای زودهنگام نسبت به تشکیل حباب‌های قیمتی را در خرید و فروش ارزدیجیتال ارائه کند.
تحلیل وضعیت توسعه‌ی پروژه‌ها
برای سنجیدن وضعیت فنی پروژه‌ها، باید میزان فعالیت‌های توسعه‌محور بررسی شوند. هوش مصنوعی با زیر نظر گرفتن گیت‌هاب، مشکلات و پیشنهادات ثبت‌جشده در پروژه و میزان فعالیت اعضای تیم، به اولویت‌بندی خاصی از بین پروژه‌ها دست پیدا می‌کند.
تعداد دفعات آپدیت پروژه، نشان‌دهنده‌ی پویایی آن است که باعث می‌شود تصویر واضح‌تری از پویایی و تعهد تیم توسعه داشته باشیم.
ساخت پورتفولیو برای خرید بهترین ارزهای دیجیتال
تنظیم پورتفولیو در مبحث سرمایه‌گذاری در ارزهای دیجیتال، به معنای خرید بهترین ترکیب از رمزارزهای مختلف است که بتواند بهترین بازدهی را با رعایت مفاهیم مدیریت ریسک محقق کند. هوش مصنوعی در نهایت با به‌کارگیری الگوریتم‌هایی مانند بهینه‌سازی میانگین-واریانس (Mean-Variance Optimization)، شبیه‌سازی مونت‌کارلو (Monte Carlo Simulation) و حتی مدل‌های پیچیده‌تر مانند یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، می‌تواند بین کریپتوکارنسی‌های مختلف، ترکیب متعادلی بر اساس موارد ذکر شده ایجاد کند. خروجی این فعالیت‌ها، یک پورتفولیو برای خرید و فروش ارزدیجیتال است که از فرصت‌های رشد مارکت بهره می‌برد و در برابر ریزش‌های سنگین، مقاومت قابل قبولی دارد.
پلتفرم‌های هوش مصنوعی در خرید ارزدیجیتال
اکنون وقت آن است تا با برخی از پلتفرم‌های هوش مصنوعی در این زمینه آشنا شویم. این پلتفرم‌ها، ابزارهای متنوعی دارند که می توانیم آن ها را متناسب با سطح نیاز خود انتخاب کنیم. برخی از محبوب‌ترین ابزارها برای خرید و فروش ارزدیجیتال با هوش مصنوعی موارد زیر هستند:
Kryll: این پلتفرم معاملاتی محیط گرافیکی و بدون نیاز به کدنویسی برای ساخت استراتژی‌های ترید داشته و همچنین قابلیت تست استراتژی یا استفاده از سیستم‌های معاملاتی دیگران را داراست.
- CryptoHero: یک پلتفرم ترید خودکار برای ارز دیجیتال است که به کاربران اجازه می‌دهد بدون نیاز به برنامه‌نویسی، استراتژی‌های معاملاتی خود را بسازند و اجرا کنند. این پلتفرم برای بازار اسپات و فیوچرز قابل استفاده است و ابزارهایی مثل ساخت ربات‌های شرطی، بک‌تست‌گیری و تنظیم مدیریت ریسک ارائه می‌دهد و برای تریدرهای مبتدی تا حرفه‌ای طراحی شده است.
- TradeSanta: این پلتفرم به کاربران اجازه می‌دهد تا ربات‌های تریدر را طراحی و اجرا کنند. این ربات‌ها پس از اتصال به صرافی‌های مختلف، به‌صورت اتوماتیک وارد معاملات خرید و فروش ارزدیجیتال شوند.
در این بستر، معامله‌گر می‌تواند استراتژی‌های متنوعی مثل Grid یا DCA را پیاده‌سازی کرده و یا با استفاده از سیگنال‌های حاصل از اندیکاتورها، دقت تحلیل خود را افزایش دهد. - TensorTrade: یک فریم‌ورک متن‌باز مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) است که برای طراحی سیستم‌های معاملاتی هوشمند در بازار ارزهای دیجیتال توسعه یافته است. این ابزار با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند DQN یا PPO، ربات‌هایی می‌سازد تا در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده تصمیم‌گیری کنند و استراتژی‌های خرید و فروش ارزدیجیتال را به‌صورت خودکار یاد بگیرند. همچنین به‌سادگی با کتابخانه‌هایی مثل TensorFlow یا PyTorch ادغام می‌شود تا مدیریت ریسک و تنظیم پورتفولیو را انجام دهد.
خطاهای هوش مصنوعی در خرید و فروش ارزدیجیتال
اگرچه هوش مصنوعی ابزار قدرتمندی برای تحلیل بازار است، اما همچنان نمی‌توان محدودیت ها و خطاهای آن را نادیده گرفت. شناخت این محدودیت‌ها به ما کمک می‌کند تا استفاده‌ی آگاهانه از این فناوری داشته باشیم.
وابستگی به داده‌های گذشته
الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر اساس داده‌های قبلی آموزش می‌بینند. اگر اتفاقی بی‌سابقه در بازار رخ دهد (مانند اعلام ممنوعیت استخراج یا حمله‌ی سایبری گسترده)، مدل‌های AI ممکن است نتوانند به‌درستی واکنش نشان دهند.تفسیر اشتباه داده‌های اجتماعی
در بخش تحلیل احساسات اجتماعی ، AI ممکن است نتواند طنز یا موج‌سواری‌های غیرواقعی کاربران را از تحلیل‌های واقعی تشخیص دهد. این موضوع در مارکت‌های پرنوسان مانند کریپتو می‌تواند منجر به خطاهایی در تصمیم‌گیری شود.
بهینه‌سازی بیش‌ازحد (Overfitting)
در بسیاری از موارد، الگوریتم‌ها به گونه‌ای آموزش داده می‌شوند که فقط برای داده‌های تاریخی خاص عملکرد بهینه دارند. این موضوع می‌تواند باعث شود در شرایط متفاوت بازار عملکرد ضعیفی داشته باشند.
ناتوانی در تحلیل بحران‌های سیاسی
هوش مصنوعی در فهم عوامل سیاسی و اثرات غیرمستقیم آن‌ها محدودیت دارد. مثلاً اگر تنش سیاسی بین دو کشور منجر به ریسک‌گریزی و کاهش ورود پول به بازار شود، ممکن است نتواند چنین مواردی را پیش‌بینی کند.
نتیجه گیری
در پایان باید یادآوری کرد که استفاده از هوش مصنوعی برای خرید و فروش ارزدیجیتال به‌معنی حذف انسان نیست. استفاده از قدرت تحلیل AI می‌تواند در شرایط پیچیده‌ی بازار، بهترین نتیجه را داشته باشد. در واقع هوش مصنوعی یک دستیار هوشمند است که با پردازش سریع داده‌ها دید گسترده‌تری به معامله‌گر می‌دهد، اما همچنان معامله‌گر است که با درک شرایط کلان و تجربه‌ی شخصی، تصمیم نهایی را می‌گیرد. بنابراین موفقیت واقعی زمانی حاصل می‌شود که فناوری و تخصص انسانی در کنار هم به‌کار گرفته شوند.
