Поділитися цією статтею
Момент «iPhone» машинного навчання у криптосфері наближається, оскільки AI-агенти торгують на ринку
Recall Labs, компанія, яка провела близько 20 арени для торгівлі на основі штучного інтелекту, зіставила базові великі мовні моделі (LLM) із налаштованими торговими агентами.
13 груд. 2025 р., 1:00 пп Перекладено AI
Що варто знати:
- Спеціально налаштовані інструменти для торгівлі на основі штучного інтелекту перевершили LLM, такі як GPT-5, DeepSeek та Gemini Pro.
- Замість того, щоб просто використовувати прибуток і збиток для оцінки успіху, агенти штучного інтелекту балансуюють ризики та винагороди у складних ринкових умовах.
- Як і в TradFi, хедж-фонди та сімейні офіси з ресурсами для інвестування у розробку індивідуальних торгових інструментів на базі штучного інтелекту будуть першими, хто отримає вигоду.
Торгівля на основі штучного інтелекту ще не досягла «моменту iPhone», коли кожен носить у кишені алгоритмічного менеджера портфеля з підкріплювальним навчанням, проте, за словами експертів, щось подібне наближається.
Насправді, потужність штучного інтелекту знаходить свого опонента у динамічній, протиставній арені торгівельних ринків. На відміну від агента ШІ, який навчений на безкінечних циклах автономних автомобілів, що точно розпізнають дорожні знаки, жодна кількість даних та моделей ніколи не зможе передбачити майбутнє.
Продовження Нижче
Не пропустіть жодної історії.Підпишіться на розсилку Crypto Daybook Americas вже сьогодні. Переглянути всі розсилки
Це робить удосконалення моделей торгівлі на основі штучного інтелекту складним і вимогливим процесом. Мірою успіху зазвичай був показник прибутку та збитку (P&L). Проте вдосконалення у налаштуванні алгоритмів сприяють створенню агентів, які постійно навчаються балансувати між ризиком і винагородою в умовах різноманітних ринкових ситуацій.
Дозволяючи використовувати метрики з коригуванням на ризик, такі як Коефіцієнт Шарпа для інформування навчального процесу примножує складність тесту, заявив Майкл Сена, директор з маркетингу в Recall Labs, компанія, яка провела близько 20 AI торгових арен, де спільнота подає AI торгових агентів, і ці агенти змагаються протягом чотирьох або п'яти днів.
“Коли йдеться про сканування ринку в пошуках альфи, наступне покоління розробників досліджує налаштування та спеціалізацію алгоритмів, враховуючи вподобання користувачів,” — сказав Сена в інтерв’ю. “Оптимізація під певне співвідношення, а не лише під сукупний прибуток і збиток, більше схожа на підхід провідних фінансових установ на традиційних ринках. Тож важливо звертати увагу на такі показники, як максимальне падіння капіталу, скільки було вартісних ризиків для отримання цього прибутку чи збитку?”
Зробивши крок назад, недавнє торговельне змагання на децентралізованій біржі Hyperliquid, що охоплює кілька великих мовних моделей (LLM), таких як GPT-5, DeepSeek і Gemini Pro, певною мірою встановлює базовий рівень розвитку штучного інтелекту у світі торгівлі. Усі ці LLM отримали однаковий запит і виконували завдання автономно, приймаючи рішення. Проте, за словами Сени, вони не були дуже ефективними, ледве перевищуючи показники ринку.
«Ми використали моделі штучного інтелекту, що застосовувалися в конкурсі Hyperliquid, і дозволили учасникам подавати свої торгові агенти, яких вони створили, щоб змагатися з цими моделями. Ми хотіли з’ясувати, чи торгові агенти є кращими за фундаментальні моделі завдяки доданій спеціалізації», — зазначив Сена.
Три перші місця у конкурсі Recall зайняли моделі, що були адаптовані під індивідуальні потреби. «Деякі моделі були неприбутковими та показували низьку ефективність, але стало очевидно, що спеціалізовані торгові агенті, які беруть ці моделі та застосовують додаткову логіку, висновки, джерела даних та інші елементи, перевершують базовий ШІ», — зазначив він.
Демократизація торгівлі на основі штучного інтелекту піднімає цікаві питання щодо того, чи залишиться взагалі якийсь альфа-прибуток для покриття, якщо всі використовуватимуть однаковий рівень складних технологій машинного навчання.
«Якщо всі використовують одного й того самого агента, і цей агент реалізує одну й ту саму стратегію для всіх, чи не призводить це до самоусунення?» — сказав Сена. «Чи зникає альфа, яку він виявляє, тому що намагається виконати її у масштабі для всіх інших?»
Ось чому найбільш вигідне положення для тих, хто бажає скористатися перевагами, які зрештою принесе штучний інтелект у торгівлі, мають ті, хто має ресурси для інвестування у розробку спеціалізованих інструментів, — зазначив Сена. Як і у традиційних фінансах, найякісніші інструменти, що генерують найбільшу альфу, зазвичай не є публічними, додав він.
«Люди прагнуть зберігати ці інструменти якомога приватнішими, оскільки хочуть захистити цей альфа-ефект», — зазначив Сена. «Вони багато за це заплатили. Це видно на прикладі хедж-фондів, які купують набори даних. Це також помітно на прикладі власних алгоритмів, розроблених сімейними офісами.»
«Я вважаю, що ідеальна «золота середина» — це продукт, який є менеджером портфеля, але користувач при цьому зберігає вплив на свою стратегію. Вони можуть сказати: «Ось як я люблю торгувати і ось мої параметри, давайте реалізуємо щось подібне, але зробимо це краще.»»
Більше для вас
Що варто знати:
- As of October 2025, GoPlus has generated $4.7M in total revenue across its product lines. The GoPlus App is the primary revenue driver, contributing $2.5M (approx. 53%), followed by the SafeToken Protocol at $1.7M.
- GoPlus Intelligence's Token Security API averaged 717 million monthly calls year-to-date in 2025 , with a peak of nearly 1 billion calls in February 2025. Total blockchain-level requests, including transaction simulations, averaged an additional 350 million per month.
- Since its January 2025 launch , the $GPS token has registered over $5B in total spot volume and $10B in derivatives volume in 2025. Monthly spot volume peaked in March 2025 at over $1.1B , while derivatives volume peaked the same month at over $4B.
Більше для вас
Криптовалютна компанія Tether заявляє про бажання взяти під контроль італійський футбольний клуб Ювентус
Емітент найпопулярнішого стейблкоїна заявив, що у разі успішності пропозиції готується інвестувати 1 мільярд доларів у футбольний клуб.
Що варто знати:
- Tether заявила про намір взяти під контроль популярний італійський футбольний клуб Juventus FC.
- Компанія запропонувала придбати 65,4% акцій Exor за готівку та має намір зробити публічну пропозицію щодо придбання решти акцій.
- Tether повідомила про чистий прибуток, що перевищує 10 мільярдів доларів цього року, тоді як її провідний токен USDT є домінуючим стейблкоїном у світі з ринковою капіталізацією в 186 мільярдів доларів.
Головне
