РОЛЬ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В КРИПТОВАЛЮТНОМУ РИНКУ - Scientific conference
Main page
UA RU EN

Congratulation from Internet Conference!

Hello

Рік заснування видання - 2014

РОЛЬ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В КРИПТОВАЛЮТНОМУ РИНКУ

25.04.2024 12:48

[1. Economic sciences]

Author: Ковальчук Юрій Русланович, аспірант кафедри управлінських технологій, ВНЗ «Університет «КРОК», м. Київ, Україна



Незважаючи на зростаючу популярність, інвестиції в криптовалюти супроводжується певними складнощами, однією з яких є складність технологій, що лежать в їх основі. З огляду на розвиток штучного інтелекту (ШІ) та його все більше впровадження у фінансовій сфері, є доцільним розглянути можливості, які може надати використання ШІ. Щодня до ринку криптовалют приєднуються значні фінансові установи, такі як хедж-фонди, банки, пенсійні фонди та сімейні офіси. Зазвичай ці компанії використовують значно складніші торговельні моделі, ніж індивідуальні інвестори.  Проте застосування ШІ вже не обмежується лише корпораціями. Інвестування в біткоїн вимагає високого рівня знань та уважності. З доступністю все більшої кількості даних, інвестори та трейдери все частіше звертаються до ШІ та машинного навчання для аналізу ринків [1].

З постійно зростаючим інтересом великих фінансових інституцій до криптовалют, технології, такі як ШІ і машинне навчання, виявляються дуже корисними. Завдяки базовій технології блокчейну, що лежить в основі криптовалют, ШІ може допомогти вирішити численні проблеми. Штучний інтелект перетворює підходи трейдерів та інвесторів до використання аналітичних інструментів для ухвалення обґрунтованих рішень щодо купівлі та продажу криптовалют, а також визначення оптимального часу для цих операцій. Зокрема, запуск чат-бота на базі ШІ, ChatGPT, надихнув розробників на створення різноманітних нових торговельних інструментів та додатків, які базуються на алгоритмах [2].

Метою даного дослідження є визначити напрямки та рівень впливу штучного інтелекту на економічний розвиток та оптимізацію управління криптовалют.

Екстремальна волатильність на ринках криптовалют може ускладнити аналіз та виявлення вигідних інвестиційних можливостей. Традиційний аналіз ринку може бути часомістким, особливо для нових учасників ринку, які можуть не отримувати всю необхідну інформацію для прийняття точних рішень. Однак системи ШІ навчаються збирати та вивчати величезні набори даних за допомогою алгоритмів машинного навчання (ML), обробки природної мови (NLP) та статистичних моделей. Ці системи в майбутньому можуть робити прогнози або навіть приймати рішення на основі вхідних даних [3].

Глибоке навчання — це тип ML, який використовує багаторівневі нейронні мережі для вивчення даних більш складними способами, ніж людські аналітики. Інструменти на базі цієї технології можуть допомогти трейдерам аналізувати ринкові дані, підтверджувати тенденції та ідентифікувати торговельні патерни, які вони можуть не помічати, щоб скористатися ринковими можливостями та максимізувати свої доходи. Вони також можуть надавати сповіщення про потенційні ринкові зміни та загрози, які можуть негативно вплинути на їхні позиції, дозволяючи вжити заходів для уникнення втрат.

Інструменти ШІ можуть моніторити ринки у режимі реального часу постійно, використовуючи дані з криптовалютних бірж, новин, соціальних мереж та інших джерел. Це дозволяє трейдерам та інвесторам стежити за ринками навіть у той час, коли вони зайняті іншими завданнями, та швидко реагувати на можливості [4].

Крім того, трейдери та інвестори можуть використовувати інструменти ШІ для аналізу ризиків, пов'язаних з різними потенційними криптовалютними інвестиціями, та отримувати рекомендації щодо управління та балансування своїх портфелів.

Системи ШІ також можуть автоматизувати процес купівлі та продажу криптовалют, виконуючи торги на основі їхнього моніторингу ринку, економлячи час та зусилля та зменшуючи ризик людської помилки. [5]

Підсумовуючи сказане вище, чотири найпоширеніші способи використання ШІ у криптовалютному інвестуванні включають:

1. Аналіз даних. Здобуття інсайтів щодо динаміки ринку, ідентифікація патернів.

2. Моніторинг ринку у реальному часі. Неперервне відстеження коливань цін, оновлень новин, настроїв у соціальних медіа та інших драйверів ринку для швидкої реакції на можливості та тренди, які можуть інформувати торгові рішення.

3. Оцінка ризиків. Аналіз рівнів ризику, асоційованих з різними криптовалютами, та надання рекомендацій для управління портфелем.

4. Автоматизація. Моніторинг у реальному часі дозволяє алгоритмам автоматично виконувати торги, що економить час та зменшує людську помилку.

Існує кілька різних способів інтеграції ШІ в інструменти для торгівлі криптовалютами. На даний час використовуються торгові боти на базі штучного інтелекту, такі як ChatGPT, портфелі інвестицій, складені ШІ-ботами, та конкурси на прогнозування ринку [6].

Торгові боти. Автоматизовані торгові боти можуть бути розміщені на криптовалютній біржі або інтегровані з біржею за допомогою інтерфейсу програмування застосунків (API). Боти зазвичай використовуються для короткострокової торгівлі, і трейдери можуть налаштувати їх на виконання певної стратегії, відстежуючи певні патерни в доступних даних. Але є також криптоботи, які можуть впроваджувати стратегію середньозваженого доларового вкладення (DCA) у довгострокові інвестиції. Вони часто набагато простіші, але вважаються менш ризикованими. ChatGPT додає нові функції до торгових ботів, оскільки він може генерувати комп'ютерний код. Це означає, що трейдери можуть використовувати його для генерації коду для певних торгових стратегій, наприклад, для торгівлі біткойнами за допомогою моментум-торгівлі на певних біржах, таких як Binance. Він також пояснює, які параметри в коді потрібно налаштувати та джерело його цінових даних.

Інтеграція соціальних медіа. Деякі торговельні платформи вже пропонують "функції соціальної торгівлі", які дозволяють користувачам копіювати торги інших трейдерів, яких вони слідкують. ШІ може піти далі, постійно аналізуючи настрої з соціальних медіа платформ, таких як Twitter та Reddit, де криптотрейдери найактивніші. Він може визначити, чи є ринковий настрій бичачим або ведмежим, та відповідно приймати торгові рішення.

Прогнозування цін. Спроби передбачити високо волатильні ціни на криптовалюти є відомо складним завданням для людських аналітиків. Але здатність ШІ синтезувати величезні обсяги даних і ідентифікувати складні патерни краще підходить для прогнозування.

Управління ризиками. Інвестори та трейдери можуть використовувати ШІ для оцінки ризику інвестування в різні криптовалюти і використовувати цю інформацію для побудови та перебалансування своїх портфелів. Наприклад, Coinbase, найбільша криптовалютна біржа у США, тестує ChatGPT для допомоги в аналізі ризиків при відборі монет або токенів перед їх лістингом для торгівлі.

Важливо пам'ятати, що навіть ChatGPT, одна з найвражаючих моделей ШІ, все ще робить помилки, явище, яке називається "галюцинації ШІ". Він робить ці помилки так само впевнено, як і правильно виконує завдання, тому варто бути обережними.

Здатність швидко обробляти великі обсяги даних є однією з сильних сторін штучного інтелекту (ШІ). Це особливо корисно для аналізу ринкових настроїв щодо певної криптовалюти або токена на основі соціальних медіа, новинних веб-сайтів, форумних дискусій, блогів та інших інтернет-джерел. Алгоритми ШІ можуть використовувати обробку природної мови для визначення того, чи є контент цих джерел позитивним чи негативним на основі використаної мови. Цей аналіз настроїв допомагає трейдерам отримати уявлення про загальну позицію ринку та визначити, чи більшість учасників ринку оптимістично, песимістично налаштовані або нейтральні. Ринкові настрої відображають основи ринку і часто можуть впливати на ціни способами, які не завжди очевидні з технічного аналізу. Якщо існує значна кількість позитивних згадок про певну криптовалюту з різних джерел, ШІ трактує це як індикацію бичачого настрою, тоді як велика кількість негативних згадок вказуватиме на ведмежий настрій. На основі свого аналізу даних алгоритм може надати трейдерам оцінку настроїв, яка сприятиме прийняттю рішень [7].

Машинне навчання (ML), підрозділ ШІ, є потужним інструментом, який бізнес все більше використовує для збільшення прибутковості. Його здатність до розпізнавання шаблонів дозволяє моделям розрізняти об'єкти — наприклад, відрізнити яблуко від груші. Застосування цього до фінансових ринків дозволяє ШІ виявляти шаблони на графіках цін, щоб передбачати майбутні коливання цін. Коли шаблон ідентифіковано, інвестори можуть використовувати цю інформацію, щоб потенційно скористатися рухами ринку та отримати прибуток. Майбутнє Біткоїна, а також ширший ринок криптовалют, може бути значно впливовішим за допомогою розвитку ШІ. Сектор криптовалют стрімко розширювався в останні роки, залучаючи аудиторію з усього світу і спрощуючи новачкам вхід у ринок. Ця легкість входу є однією з причин зростаючої популярності крипторинку, оскільки детальне знання криптовалютної торгівлі більше не є бар'єром. Багато криптовалютних бірж тепер підтримують алгоритмічну торгівлю, надаючи значну перевагу тим, хто не може постійно стежити за ринком або не має достатньо знань або досвіду в торгівлі. Ринки криптовалют на базі ШІ працюють цілодобово, дозволяючи безперервно спостерігати за коливаннями цін на криптовалюти. ШІ аналізує величезні обсяги історичних даних для прогнозування майбутніх тенденцій цін, що призводить до більш точних та швидких прогнозів цін. Це знижує ризик людської помилки у розрахунках.

Управління інвестиціями в криптовалюти та розуміння динаміки ринку вимагають значних зусиль та навичок. З появою більш технологічних інструментів, інвестори та трейдери все частіше звертаються до ШІ та ML для кращого розуміння фінансових процесів. Зі збільшенням кількості інституційних інвесторів, які починають використовувати криптофінансування, ШІ та машинне навчання можуть допомогти на ринках криптовалют.

Оскільки технологія блокчейн забезпечує функціонування криптовалют, штучний інтелект може співпрацювати з блокчейном для вирішення багатьох проблем.

Список літератури:

1. Finio M., Downie A. Artificial intelligence in finance [Електронний ресурс] // IBM. — 2023. — 8 груд. — Режим доступу до ресурсу: https://www.ibm.com/topics/artificial-intelligence-finance.

2. Amirzadeh R., Nazari A., Thiruvady D. Applying Artificial Intelligence in Cryptocurrency Markets: A Survey // Algorithms. — 2022. — Vol. 15, Issue 11. — P. 428. — Режим доступу: https://doi.org/10.3390/a15110428. — DOI: 10.3390/a15110428.

3. Dosso M., Aysan A.F. The technological impact in finance: a bibliometric study of fintech research / M.H. Bilgin, H. Danis, E. Demir, G. Mustafa (eds.) // Eurasian Business and Economics Perspectives: Proceedings of the 35th Eurasia Business and Economics Society Conference. — Cham: Springer International Publishing, 2022. — Pp. 193–209. — Режим доступу: https://doi.org/10.1007/978-3-030-94672-2_12. — DOI: 10.1007/978-3-030-94672-2_12.

4. Hosen M., Cham T.H., Eaw H.C, Vasanthan S., Thaker H.M.T. The influence of FinTech on Financial Sector and Economic growth: An analysis of recent literature // Lecture Notes in Networks and System. — 2022. — Pp. 1–13.

5. Kumar S., Lim W.M., Sivarajah U., Kaur J. Artificial intelligence and blockchain integration in business: trends from a bibliometric-content analysis // Inform. Syst. Front. — 2022. — Pp. 1–26. — Режим доступу: https://doi.org/10.1007/s10796-022-10279-0. — DOI: 10.1007/s10796-022-10279-0.

6. Himeur Y. Blockchain-based recommender systems: applications, challenges and future opportunities // Comput. Sci. Rev. — 2022. — Vol. 43. — 100439.

7. Varian H. Artificial intelligence, economics, and industrial organization // Econ. Artif. Intell. Agenda. — 2018. — Vol. 24, Issue 1. — Pp. 25–39.

_______________________

Науковий керівник: Румик Ігор Іванович, доктор економічних наук, доцент, ВНЗ «Університет «КРОК», м. Київ, Україна



Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Another articles in this section

Сonferences

Conference 2024

Conference 2023

Conference 2022

Conference 2021

Conference 2020

Conference 2019

Conference 2018

Conference 2017

Conference 2016

Conference 2015

Conference 2014

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукові конференції

Економіко-правові дискусії. Спільнота