AI och kryptohandel: Hur maskininlärning stör finansmarknaderna

Från 1970-talet och framåt övergick aktiemarknaden från traditionell golvhandel till helt digitala plattformar, vilket revolutionerade hur vi köper och säljer aktier. På den mest grundläggande nivån blomstrar finansmarknaderna på transaktioner. Datorer utmärker sig på att automatisera, skala upp och påskynda transaktioner, så det är lätt att se varför teknologi och finansmarknader är en perfekt matchning.

Idag kolliderar ytterligare två världar och stör de finansiella marknaderna – kryptovaluta och artificiell intelligens (AI). I ett kraftfullt exempel på innovationsstapling, där olika innovationer kombineras för att skapa något nytt, inleder krypto och AI en ny finansiell revolution.

Det här inlägget ger en översikt över AI inom kryptohandel och en uppdatering om vad som händer just nu. Låt oss börja med en snabb genomgång av grunderna, med början i vad AI innebär inom kryptohandel.

AI och maskininlärning inom kryptohandel

För att förstå maskininlärning måste vi först titta på det övergripande AI-landskapet. Termen AI omfattar några olika nivåer. Du kan hoppa över det här avsnittet om du redan kan din AI från din maskininlärning och maskininlärning.

Artificial Intelligence (AI)

AI är simulering av mänsklig intelligens i maskiner som är programmerade att tänka och lära sig som människor. Den omfattar ett brett spektrum av teknologier och tekniker som gör det möjligt för maskiner att utföra uppgifter som vanligtvis kräver mänsklig intelligens, såsom problemlösning, språkförståelse och beslutsfattande.

Maskininlärning (ML)

Maskininlärning är en delmängd av AI som fokuserar på att utveckla algoritmer och statistiska modeller som gör det möjligt för datorsystem att förbättra sina prestanda för en specifik uppgift över tid.
Istället för att vara explicit programmerade för att utföra en specifik uppgift lär sig maskininlärningssystem från den data de bearbetar.

Systemen tränas på stora datamängder för att identifiera mönster och fatta förutsägelser eller fatta beslut. Två vanliga tillämpningar av maskininlärning inom finans är kundrekommendationer och bedrägeriupptäckt.

Deep Learning

Djupinlärning är en specialiserad delmängd av maskininlärning som involverar neurala nätverk med många lager (därav termen "djup"), som kan lära sig från stora mängder data.

Djupinlärningsalgoritmer försöker härma den mänskliga hjärnans struktur och funktion genom att skapa komplexa neurala nätverk. Djupinlärning har varit särskilt framgångsrikt i uppgifter som mönsterigenkänning och bild- och taligenkänning.

För att sammanfatta:

• AI kontra maskininlärning kontra djupinlärning: AI är det breda begreppet maskiner som utför uppgifter som vanligtvis kräver mänsklig intelligens. Maskininlärning är en delmängd av AI där algoritmer lär sig av data. Djupinlärning är en delmängd av maskininlärning som involverar neurala nätverk med många lager, vilket möjliggör komplex mönsterigenkänning.

• Maskininlärning kontra regelbaserade system: Maskininlärningssystem lär sig av data och förbättrar sin prestanda över tid, medan regelbaserade system följer fördefinierade instruktioner utan att anpassa sig till ny data. Maskininlärningssystem är mer anpassningsbara och kan hantera förändrade mönster, medan regelbaserade system är lämpliga för uppgifter med fasta, väldefinierade regler.

Att förstå dessa skillnader hjälper till att förstå utvecklingen och tillämpningen av AI-tekniker, där var och en erbjuder unika möjligheter att lösa olika problem.

Låt oss nu titta på hur detta relaterar till kryptomarknaderna.

Fördelar med att använda AI i kryptohandel

I grund och botten handlar maskininlärning (ML) om att träna algoritmer för att lära sig mönster från data, vilket gör det möjligt för dem att göra förutsägelser eller fatta beslut utan att vara explicit programmerade. Inom kryptovalutahandel genererar marknader stora mängder data varje sekund, inklusive prisrörelser, handelsvolymer och marknadssentiment.
Maskininlärningsalgoritmer kan bearbeta dessa data för att ge insikter i hastigheter som är ofattbara för mänskliga handlare. Nedan följer några sätt som maskininlärning påverkar kryptohandel.

• Hastighet och effektivitetAI-drivna handelssystem kan genomföra affärer på millisekunder och reagera på marknadsförändringar mycket snabbare än någon mänsklig handlare eller äldre system.

• RiskhanteringMaskininlärningsalgoritmer analyserar historisk data för att identifiera potentiella risker och trender, tillhandahåller riskbedömningar i realtid och föreslår lämpliga strategier.

• Pattern RecognitionAI utmärker sig på att känna igen komplexa mönster inom stora datamängder. Inom kryptovalutahandel kan dessa mönster indikera marknadstrender, vilket gör det möjligt för handlare att fatta välgrundade beslut baserat på historiska beteenden.

• Prediktiv analysI samband med mönsterigenkänning kan maskininlärningsmodeller förutsäga framtida prisrörelser genom att analysera historisk och aktuell marknadsdata. Även om prediktiv analys kan vara ovärderlig för handlare som söker lönsamma möjligheter, är det bra att komma ihåg att vi är i AI:s allra första dagar. Botarna lär sig fortfarande, och vi kommer sannolikt att... fortsätt att se några kolossala maskininlärningsmisstag eftersom vi ofta förstorar dessa felaktiga dataproblem exponentiellt.

• Spårning av bedrägerierAI kan avslöja bedrägerier och varna myndigheter för misstänkta mönster eller trender.

• personaliseringAI kan anpassa handelsstrategier till enskilda investerares mål och personifiera investeringsrekommendationer.

• Minskad känslomässig partiskhetI åratal har investerares känslor ofta grumlat omdömet, vilket lett till impulsiva och irrationella handelsbeslut. Krypto är ökänt för hög volatilitet, och känslor är ofta orsaken. Sedan Bitcoins tidiga dagar har det funnits passionerade investerare i kryptorörelsen.

Alla som spårar högprofilerade personer crypto bluffar vet att vissa kryptohandlare lutar sig lika mycket på känslor som logik när de placerar sina spel. Det ska bli intressant att se om AI:s brist på känslor äntligen kommer att jämna ut marknadsvolatiliteten genom att säkerställa att handelsstrategier bygger på data och logik snarare än sentiment.

Verkliga tillämpningar av AI inom kryptovalutahandel

År 2022 publicerade Nvidia en rapport om AI:s tillstånd inom finansiella tjänster. Finansiella tjänsteföretag av alla slag, TradFi och krypto, tittar på flera AI-användningsfall för att förbättra sina affärsresultat.

Algoritmisk handel botsystem använder fördefinierade algoritmer för att genomföra affärer baserat på marknadsförhållanden. De kan analysera flera kryptovalutor samtidigt och slutföra transaktioner över olika börser, vilket optimerar handelsstrategier i realtid.

Dussintals AI-handelsrobotstartups ger sig in på marknaden. Kryptobotstartup 3Commas anlitade TJ Miller som talesperson för att producera en humoristisk tolkning av kryptobrorpersonan i en serie videor med komikern klädd i en dollarteckentäckt kostym.

• SentimentanalysAI-algoritmer analyserar inlägg på sociala medier, nyhetsartiklar och annan textdata för att mäta marknadssentimentet. Genom att förstå allmänhetens uppfattning kan handlare förutse marknadsrörelser och anpassa sina strategier därefter.

• Prediktiv prisprognosMaskininlärningsmodeller använder historiska prisdata och tekniska indikatorer för att förutsäga framtida prisrörelser. Dessa prognoser hjälper handlare att fatta snabba köp- eller säljbeslut och maximera sina vinster.

• PortföljoptimeringAI-algoritmer hjälper till att diversifiera och optimera investeringsportföljer. Genom att analysera olika kryptovalutor, deras historiska resultat och riskfaktorer hjälper dessa system handlare att skapa balanserade och lönsamma portföljer.

Utmaningar och risker med AI inom kryptohandel

Det finns alltid två sidor av innovation och disruption – nytta och risk. Nedan följer några av farorna med AI inom kryptohandel.

VolatilitetDen inneboende volatiliteten och osäkerheten på kryptomarknaderna utgör utmaningar för AI-algoritmer på grund av plötsliga prissvängningar och oväntade händelser som kan leda till felaktiga handelsbeslut om dessa system inte är korrekt kalibrerade.

Mänskligt omdömeEn anmärkningsvärd begränsning är avsaknaden av mänsklig bedömning i AI-drivna handelssystem. Faktorer som sentimentanalys, nyhetshändelser, marknadspsykologi och investerarpreferenser kräver ofta en mänsklig touch.

Teknisk komplexitetModern finans är redan mycket komplex. Att utveckla och underhålla AI-algoritmer, bearbeta data och robusta handelssystem förbättrar teknisk expertis och infrastruktur.

ÖveroptimeringKan optimering bli för mycket av det goda? Om vi ​​skräddarsyr AI-algoritmer för noggrant till historisk data blir de mindre anpassningsbara till nya eller oförutsedda marknadsförhållanden, vilket kan leda till dålig prestanda.

DatakvalitetDatakvalitet är en kritisk faktor eftersom kvaliteten på en AI-algoritms prestanda är beroende av korrekta och tillförlitliga data. Felaktiga eller partiska data kan avsevärt påverka prestandan hos AI-system, vilket kan leda till felaktiga handelsbeslut.

Regulatorisk riskI maj 2023, OpenAI:s VD Sam Altman vittnade inför den amerikanska kongressen, där de uppmanar lagstiftare att överväga regleringar för AI. Regleringsprocessen för AI har precis börjat. Hur det kommer att påverka kryptohandelsmarknaderna återstår att se.

Framtiden för AI inom kryptohandel

Mycket av AI:s framtid inom kryptohandel beror på hur kryptoregleringar utvecklas. Det amerikanska finansdepartementet tar emot kommentarer fram till oktober på sina 300 sidor med föreslagna regler för krypto. Om ändringarna antas i befintligt skick kan de avsevärt störa amerikansk kryptovaluta och DeFi.

I takt med att regeringar äntligen införlivar kryptovaluta i regelverket kommer fler etablerade investerare att komma in på marknaden, och AI-applikationer för kryptohandel kommer sannolikt att accelerera snabbt.

Använder du en AI-bot för dina kryptoaffärer? I så fall kan du se en ökning av antalet och komplexiteten hos dina transaktioner. ZenLedger kan hjälpa dig att organisera allt inför skattedeklarationen.

Plattformen aggregerar automatiskt transaktioner mellan börser och plånböcker, beräknar din kapitalvinst eller kapitalförlust och genererar de skatteblanketter du måste lämna in årligen. Du kan också hitta sätt att minska din skattebörda genom skatteintäkter.

Kom igång gratis idag!

Detta material har endast utarbetats i informationssyfte och bör inte tolkas som professionell eller juridisk rådgivning. Vänligen sök oberoende juridisk, ekonomisk, skattemässig eller annan rådgivning som är specifik för din specifika situation.