ИИ в ончейн-анализе и будущее нейросетей в криптоаналитике
Роль ИИ в криптотрейдинге. Часть III.
Сегодня мы плавно перейдем к следующей метрике и завершим серию материалов о роли ИИ в криптотрейдинге.
Новичок, который только заходит в криптовалютную индустрию, всегда сталкивается с множеством непонятных терминов, что в разы усложняет его понимание рынка и анализа. Сразу все взять и запомнить, просто физически невозможно, и процесс следует обычным чередом - столкнулся прочитал, забыл, столкнулся-прочитал, забыл; пока новая информация не уложится в голове.
Все же, рано или поздно, человек начинает разбираться, но встречаются куда-более редкие термины, которые являются не менее фундаментальными, чем все, что уже успело сохраниться в наших нейронах.
Такую большую подводку я приготовил для «ончейна». Что это такое? Зачем нужен анализ ончейна? Как ИИ помогает ускорить все процессы?
Ончейн анализ блокчейн сетей - это социальный инжиниринг по сталкингу блокчейн паутины, его транзакций, количества переводов и их направлений. Несмотря на то, что децентрализованная система, это по большому счету, прозрачная и анонимная сеть, в ней есть свои нюансы. Существуют сервисы, которые полностью транслируют необработанные данные блокчейна. Такие, как etherscan, btcscan, solscan.
Для понимания пример. Я - кит, хорошо разбираюсь в рынке, есть дополнительная информация (инсайдерская, проекты с высокой волатильностью). И вот совершаю сделку. В этот момент все данные транзакции уже отображены в эксплоере. Вы (Челвоек, который видит в этом потенциал) решаете повторить ту же самую операцию. По итогу, проект оказался успешным и все заработали.
Это базисный пример для понимания. В ончейн анализе много метрик, которые необходимо учитывать: это массовые притоки и оттоки активов, динамика транзакций, активные кошельки и др.
NUPL (Net Unrealized Profit and Loss)
Эта метрика показывает, в каком состоянии находятся инвесторы - в прибыли или в убытках. Грубо говоря, если вы купили криптовалюту и ее цена выросла, вы в прибыли. Если упала - в убытке. NUPL помогает оценить настроение на рынке. Если большинство инвесторов фиксирует прибыль, возможно, приближается коррекция, так как часть игроков начнет продавать активы. Наоборот, если большинство в убытке, это может говорить о близости дна — инвесторы не торопятся продавать, ожидая роста цены.
MVRV (Market Value to Realized Value)
Эта метрика сравнивает рыночную стоимость актива с его справедливой ценой (основанной на том, сколько инвесторы фактически заплатили за актив). Если MVRV слишком высок - актив переоценен, и цена может начать падать, так как трейдеры стремятся зафиксировать прибыль. Если же MVRV ниже определенного уровня - актив недооценен, и на рынке может начаться скупка, что поднимет цену. Для инвесторов и трейдеров эта метрика — индикатор, когда стоит быть осторожным и когда можно искать точки для покупки
Майнеры - это те, кто обеспечивает безопасность сети, обрабатывая транзакции, и для них тоже важна прибыль. Puell Multiple оценивает доходы майнеров: если доходы высокие, они могут фиксировать прибыль, что создает давление на цену, так как они продают добытые биткоины. Если доходы низкие - майнеры могут удерживать биткоины, что способствует снижению давления на рынок. Эта метрика важна для понимания циклов майнинга и того, как действия майнеров могут влиять на цену.
Хотя это не совсем ончейн-метрика, Stock-to-Flow - это важная модель, часто используемая для анализа Биткоина. Она оценивает, насколько ресурс (в данном случае Биткоин) ограничен и насколько долго потребуется для его полного истощения. Модель изначально применялась к золоту, но для Биткоина она также актуальна - количество биткоинов, которое может быть добыто, ограничено, и это делает актив дефицитным, что поддерживает его долгосрочную ценность.
И здесь приходит на помощь наш незаменимый помощник, который все берет в свои и руки и разом обрабатывает модели, выдавая конечный результат на ладонях. Сегодня на рынке есть два крупных ончейн-обработчика:
На самих платформах, есть также бесплатные материалы для изучения и обучения ончейн-анализу.
Конечно, несмотря на красивые слова и многообещающие прибыли есть свои нюансы о которых мало, кто упоминает. Все инструменты требуют профессиональной подкованности. Иван-дурак, здесь точно не управится, потому что для использования ИИ-моделей необходим такой же навык, как и для любой другой работы.
Какая бы не была сфера деятельности результаты приходят через ежедневный труд. Для того, чтобы разобраться в нейросетях, требуется время, после этого оттачивается скил их применения на простых вещах: создание запросов у ботов, генерация картинок и видео, - после этого углубление в структуру и принципы работы ИИ. Затем поиск и анализ моделей, которые работают с рынком. Не все проекты соответствуют описываемым «дорожным картам». А если и соответствуют, то для понимания методики работы, снова необходимо время, тестирование и подбор личной стратегии.
Нет и не будет того инструмента, который сделает все за вас. Стоит зарубить себе на носу. Помимо информации о работе моделей, всегда стоит учитывать уязвимости в работе ИИ, которые трудно обнаружить в начале. А также социально-философский контекст «черного лебедя». Кто не знаком, советую прочитать работу-эссе Нассима Талеба «Черный лебедь» и «Антихрупкость» - это как база для трейдеров.
Ну и после плохого, вернемся к хорошему. В завершении серии работ, остается вопрос: А какие перспективы и будущее у ИИ в криптоаналитике?»
Текущие решения на базе ИИ, такие как алгоритмы для анализа больших данных, машинное обучение и нейросети, уже стали частью стратегий многих трейдеров и инвесторов. ИИ позволяет анализировать огромные объемы информации, выявлять скрытые закономерности и прогнозировать движения на рынке с большей точностью, чем человек способен это сделать самостоятельно.
Одним из ключевых направлений развития станет дальнейшая автоматизация процессов трейдинга. Уже сегодня существует множество торговых роботов(на некоторые я уже оставлял ссылки), которые используют ИИ для анализа данных и принятия решений в режиме реального времени.
Вместе с ростом роли ИИ возникает и вопрос этики. Насколько можно доверять алгоритмам принятия решений, особенно если они действуют без человеческого вмешательства?
Несмотря на впечатляющий прогресс, ИИ не заменит полностью человека в трейдинге. Интуиция, понимание контекста и эмоциональная составляющая — это те аспекты, которые пока сложно передать алгоритмам.