هوش مصنوعی می تواند یک مزیت تجاری در بازارهای رمزنگاری ایجاد کند

مشروح:

اگر از یک مدل زبان بزرگ (LLM) مانند ChatGPT بپرسید که چگونه یک LLM انتخاب کند، پاسخی مانند این از GPT-4 به شما می دهد:

در دنیای مالی، اصل عرضه و تقاضا به عنوان یک مکانیسم اساسی برای تعیین قیمت منصفانه هر طبقه دارایی در هر نقطه از زمان عمل می کند. این مفهوم اقتصادی بر این باور است که قیمت تعادلی یک دارایی زمانی ایجاد می شود که مقدار تقاضای خریداران با مقدار عرضه شده توسط فروشندگان مطابقت داشته باشد.

عوامل بنیادی مدت‌هاست که نقش مهمی در ارزیابی بازارهای سهام سنتی ایفا می‌کنند، جایی که سرمایه‌گذاران سلامت مالی، موقعیت صنعت و فضای اقتصادی کلی شرکت را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا ارزش ذاتی آن را تعیین کنند. معیارهای کلیدی مانند نسبت سود، درآمد و بدهی به حقوق صاحبان سهام تصویر واضحی از عملکرد یک شرکت ارائه می‌کند و سرمایه‌گذاران را قادر می‌سازد تا تصمیمات خرید/فروش را بگیرند. با این حال، چنین معیارهایی هنوز در دنیای به سرعت در حال تحول ارزهای دیجیتال در دسترس نیستند.

شما در حال خواندن Crypto Long & Short هستید، خبرنامه هفتگی ما حاوی اطلاعات بینش، اخبار و تجزیه و تحلیل برای سرمایه گذار حرفه ای. اینجا ثبت نام کنید تا هر چهارشنبه آن را در صندوق ورودی خود دریافت کنید.

عدم وجود صورت‌های مالی و دشواری تخمین تأثیر فناوری‌های نوظهور، ارزش‌گذاری ارزهای دیجیتال را با روش‌های قیمت‌گذاری سنتی دشوار می‌کند. علاوه بر این، نوسان شدید قیمت، کارایی تجزیه و تحلیل بنیادی را در فضای کریپتو به چالش می‌کشد.

در غیاب روش‌های ارزش‌گذاری سنتی، به نظر می‌رسد که قیمت اغلب بر اساس احساسات پیرامون بازار کلی کریپتو و/یا یک توکن خاص تعیین می‌شود. ادراک و واکنش های احساسی فعالان بازار اغلب نقش برجسته تری در نوسانات قیمت و شکل دادن به تصمیمات سرمایه گذاری ایفا می کند.

برای یک معامله گر منطقی، چنین غیرمنطقی فرصتی در بازار ایجاد می کند - اگر فقط می توانست به سرعت و با دقت حال و هوای بازار را به تصویر بکشد. برای سال های متمادی، کار با احساسات مانند یک چالش غیرقابل حل به نظر می رسید. معامله‌گران روزانه بیشتر به سرفصل‌های اخبار ارزهای دیجیتال، چت‌های داخلی Discord و اطلاعیه‌ها متکی بودند. و معامله گران سیستماتیک باید تلاش قابل توجهی را برای توسعه ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات با کیفیت متوسط ​​انجام می دادند. محدودیت‌های فناوری در آن زمان، پردازش کارآمد و درک حجم عظیمی از داده‌های تولید شده توسط رسانه‌های جهانی را دشوار می‌کرد.

انقلاب در ترانسفورماتورها و LLM ها، به طور خاص، به معامله گران اجازه داد تا به احساسات در مقیاس نزدیک شوند، و بهبودی باورنکردنی را نسبت به روش های سنتی که به امتیاز دهی دستی و مدل های Word2Vec متکی بودند، ارائه کرد.

چشم انداز رقابتی شرکت های فناوری مبتنی بر نرم افزار که برای ایجاد بهترین LLM رقابت می کنند اکنون به سرعت در حال تغییر است. جدول زیر تصویری چشمگیر از این مسابقه در حال انجام را ارائه می دهد که برخی از بازیکنان کلیدی و مشارکت های مربوطه آنها را در این زمینه نشان می دهد:

این LLM ها همچنان به افزایش اندازه و بهبود عملکرد ادامه می دهند و حتی سازندگان خود را شگفت زده می کنند. و در حالی که مردم در مورد اینکه آیا LLM ها اولین نشانه های هوش مصنوعی عمومی (AGI) هستند یا فقط طوطی های بی فکر بحث می کنند، استفاده از آنها در صنایع مختلف و به ویژه امور مالی تنها تسریع خواهد شد.

انقلاب بالقوه ایجاد شده توسط ترانسفورماتورها و LLM ها می تواند به طور قابل توجهی چشم انداز معاملات ارزهای دیجیتال را متحول کند. با توانایی ارزیابی احساسات بازار در مقیاس بزرگتر، معامله گران ممکن است بتوانند به طور موثرتری از غیرمنطقی های بازار سرمایه گذاری کنند.

شما می‌توانید در مورد LLM، انواع و کاربردهای آنها در جدیدترین مقاله سفید ما که در اینجا موجود است، اطلاعات بیشتری کسب کنید.