ارزهای دیجیتال، پدیده این روزهای دنیای فناوری و سرمایه‌گذاری هستند و توانسته‌اند در مدتی کوتاه، هواداران پرشماری را برای خود دست‌وپا کنند. این دارایی‌های نوظهور با رشدهای نجومی خود طی یک دهه اخیر، ثروتمندان نوخاسته‌ای را به جهان معرفی کرده‌اند که با معامله‌گری یا سرمایه‌گذاری درازمدت روی پروژه‌های آینده‌دار موفق شده‌اند ثروت‌های هنگفتی را به جیب بزنند.
ارزهای دیجیتال، پدیده این روزهای دنیای فناوری و سرمایه‌گذاری هستند و توانسته‌اند در مدتی کوتاه، هواداران پرشماری را برای خود دست‌وپا کنند. این دارایی‌های نوظهور با رشدهای نجومی خود طی یک دهه اخیر، ثروتمندان نوخاسته‌ای را به جهان معرفی کرده‌اند که با معامله‌گری یا سرمایه‌گذاری درازمدت روی پروژه‌های آینده‌دار موفق شده‌اند ثروت‌های هنگفتی را به جیب بزنند.
طی یکی دو سال اخیر، به‌رغم بروز همه‌گیری کرونا و سایه افکندن رکود بر اقتصاد جهانی، رمزارزها توانستند جایگاه خودشان را محکم‌تر کرده و به صدر اخبار رسانه‌های اقتصادی راه پیدا کنند. گرچه عمر بسیاری از ارزهای دیجیتال از سال‌هایی به تعداد انگشتان یک دست فراتر نمی‌رود، اما به مدد توسعه سریع پلتفرم‌های تبادل رمزارز، توانسته‌اند به میلیون‌ها سرمایه‌گذار دست پیدا کنند.
درحال‌حاضر، هزاران رمزارز مختلف در چرخه معاملات بازار وجود دارد که بسیاری از آنها هنوز در ابتدای مسیر رشد و توسعه خود قرار دارند. گرچه ارزهای دیجیتال این روزها به نقل محافل مالی تبدیل شده‌اند، اما نمی‌توان این واقعیت را نادیده گرفت که این گونه جدید از دارایی‌ها برای دستیابی به پذیرش انبوه، راه درازی را در پیش دارند.
ارزهای دیجیتال بیش از هر چیز با نوسان‌ها و تغییرات گاه و بیگاه در میان اهالی بازارهای مالی شناخته می‌شوند. همین باعث شده تا کشف قیمت و ارزش‌گذاری این دارایی‌ها برای سرمایه‌گذاران فردی و نهادی با چالش‌های بسیاری همراه شود، تا جایی که برخی از سرمایه‌گذاران برای ارزیابی پتانسیل‌های سودآوری رمزارزها، در کنار استفاده از متر و معیارهای تکنیکال، به سنجش احساسات کاربران و تجزیه‌وتحلیل موج‌های خبری روی آورده‌اند.
در مجموع می‌توان گفت که درک جامع بازار نوپای ارزهای دیجیتال و مدیریت سرمایه در این حوزه، به دانش و مهارت نیاز دارد. در همین راستا، بسیاری از سرمایه‌گذاران و معامله‌گران در پی باز کردن پای فناوری‌هایی همچون هوش مصنوعی به این حوزه هستند تا بتوانند سنگ محک بهتری برای ارزیابی پروژه‌ها و رمزارزهای مختلف در اختیار داشته باشند.
در این میان، سرمایه‌گذاران نهادی، پیشگام بهره‌گیری از هوش مصنوعی در تحلیل و ارزش‌گذاری رمزارزها شده‌اند تا بتوانند ریسک خود را کمتر و سودشان را بیشتر کنند.
ارزهای دیجیتال بر پایه یک فناوری جدید به نام «بلاکچین» بنا می‌شوند. بلاکچین یک دفترکل یا پایگاه داده غیرمتمرکز و توزیع‌شده است که تمامی فعل‌وانفعالات و تراکنش‌های یک ارز دیجیتال در آن ثبت و ضبط می‌شود. مدل‌های تحلیلگری مبتنی بر هوش مصنوعی نیز با داده‌ها تغذیه می‌شوند؛ بنابراین می‌توان از آنها برای کندوکاو رخدادهای یک بلاکچین استفاده کرد.
از جمله کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه ارزهای دیجیتال می‌توان به پیش‌بینی روندها و تغییرات قیمتی ارزها، تجزیه و تحلیل احساسات و رویکرد کاربران در قبال رمزارزهای مختلف، سامانه‌های معاملاتی خودکار و سبدگردانی هوشمند اشاره کرد.
پیش از واکاوی کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل بازار، بهتر است ابتدا با تعریف این فناوری آشنا شویم.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی، یکی از حوزه‌های پرکاربرد علوم رایانه است که به‌دنبال خلق کنش‌های هوشمند در ماشین‌ها و برنامه‌های رایانه‌ای است. ماشین‌های هوشمند به‌گونه‌ای طراحی می‌شوند که بتوانند از پس تقلید وظایف یک انسان همچون تصمیم‌گیری، برنامه‌ریزی، یادگیری و شناسایی گفتار بربیایند.
به کمک هوش مصنوعی، ماشین‌ها می‌توانند به‌طور پیوسته با دریافت بازخوردها و بدون هیچ‌گونه دستورالعملی، عملکرد خود را بهبود ببخشند. به بیان ساده، هوش مصنوعی را می‌توان به یک ابر انسان تشبیه کرد که قادر است وظایف یک انسان را با سرعت و دقت بسیار بیشتری انجام دهد.
پیش‌بینی بازار ارزهای دیجیتال با بهره‌گیری از هوش مصنوعی
یکی از بارزترین شاخصه‌های ارزهای دیجیتال در قیاس با دیگر کلاس‌های دارایی، نوسانات شدید آنها است. بیت‌کوین، طلایه‌دار رمزارزها نیز از این قاعده مستثنی نیست و طی سال‌های اخیر، افت و خیزهای بسیاری را تجربه کرده و با سقوط‌ها و اوج‌گیری‌های یکباره خود تمامی محاسبات کارشناسان را بر هم زده است.
در سال ۲۰۲۱، اقبال فزاینده نهادهای پرآوازه حوزه سرمایه‌گذاری به بیت‌کوین و دیگر ارزهای دیجتال به افزایش اعتماد عمومی به این دارایی‌ها و رشد جهش‌وار بهای آنها دامن زد. علاوه‌براین، فرایندهای سرمایه‌گذاری و تأمین مالی در حوزه رمزارزها نیز بیش از همیشه شفاف‌تر شده؛ زیرا ابرشرکت‌هایی همچون «گلدمن ساکس» (Goldman Sachs) و «جی‌پی مورگان» (JP Morgan) به صف پذیرندگان بیت کوین پیوسته‌اند و خدمات مدیریت ثروت رمزارزی را در اختیار مشتریان خود قرار داده‌اند.
با افزایش کاربران، معامله‌گران و سرمایه‌گذاران رمزارزها و بلوغ نسبی بازار خرید و فروش و سرمایه‌گذاری این دارایی‌ها، دیگر روش‌های سنتی تحقیق و استخراج داده‌ها برای تحلیل و شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری رمزارزی، کارآمدی خود را از دست داده‌اند. در این میان، هوش مصنوعی به‌عنوان یک ابزار فناورانه نوظهور برای داده‌کاوی و تحلیل اطلاعات وارد میدان شده و توانسته گره از کار تحلیلگران باز کند.
بسیاری از موسسات پرآوازه فعال در صنعت مالی از جمله «بارکلیز» (Barclays) و «سیتی بنک» (Citi Bank) از مدت‌ها پیش دست به پیاده‌سازی مدل‌های تحلیلی مبتنی بر هوش مصنوعی زده‌اند تا بتوانند فرصت‌های سودآور را در بازار پرتلاطم رمزارزها شناسایی کنند.
هوش مصنوعی قادر است با بهبود پیش‌بینی‌پذیری رفتار ارزهای دیجیتال و با تحلیل‌های قابل اتکاتر، زمینه را برای افزایش سرمایه‌گذاری در بازار دارایی‌های دیجیتال هموارتر کند. سرمایه‌گذاران هم با در اختیار داشتن سنجه‌های متقن و دقیق می‌توانند بازده احتمالی خود را در بازه‌های زمانی معین محاسبه کنند و با چشم و گوشی بازتر قدم به بازار رمزارزها بگذارند.
در حوزه دانش هوش مصنوعی با جمع‌آوری، پاکسازی، پردازش و تجزیه و تحلیل کلان‌داده‌ها می‌توان به اطلاعات ارزشمندی از رخدادها و تغییرات احتمالی آینده دست یافت و از تحمیل زیان‌های جبران‌ناپذیر بر سرمایه‌گذاران جلوگیری کرد.
فعالان حوزه هوش مصنوعی از جمله دانشمندان علوم داده و کدنویس‌ها می‌توانند با توسعه شبکه‌های عصبی و مدل‌های پیش‌بینی‌کننده، داده‌های تاریخی و تغییرات قیمتی ارزهای دیجیتال را دریافت و قیمت احتمالی یک رمزارز را در یک تاریخ مشخص در آینده دور یا نزدیک، تخمین بزنند.
همچنین می‌توان با ترکیب هوش مصنوعی و بلاکچین، معجونی قدرتمند برای پیش‌بینی بازار تهیه کرد. پیش‌تر گفتیم که بلاکچین یک دفترکل همگانی و غیرمتمرکز است که تمامی رخدادهای یک شبکه را در خود ذخیره می‌کند. موتورهای کندوکاو مبتنی بر هوش مصنوعی هم بیش از هر چیز به جریان‌های پیوسته‌ای از داده‌ها نیاز دارند تا بتوانند تحلیل دقیق‌تری از رخدادهای احتمالی آینده در اختیار بگذارند. بلاکچین، این داده‌ها را در اختیار موتورهای پردازشگر هوش مصنوعی قرار می‌دهد.
علاوه‌براین، هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل مبادی و مقاصد تراکنش‌های یک بلاکچین، می‌تواند الگوهای رفتاری معینی را در اختیار کارشناسان بگذارد و آنها از این داده‌ها برای تحلیل و تفسیر عوامل محرک در بازار رمزارزها استفاده کنند.
تجزیه و تحلیل احساسات و مبانی رفتاری کاربران ارزهای دیجیتال
«تحلیل دیدگاه» از کاربردهای فراگیر هوش مصنوعی است. در این حوزه، کارشناسان حوزه داده و پردازش زبان‌های طبیعی، کلان‌داده‌های برگرفته از رفتار کاربران در بستر اینترنت را واکاوی و از دل آنها اطلاعاتی ارزشمند برای تعیین اولویت‌ها و ترجیحات مشتریان یک کسب‌وکار استخراج می‌کنند.
در بازار ارزهای دیجیتال هم می‌توان از روش‌های مرسوم در حوزه تحلیل دیدگاه استفاده کرد. برای مثال، احساس مثبت در مورد یک ارز دیجیتال می‌تواند نمایانگر رشد احتمالی قیمت آن در آینده باشند و احساس منفی از کاهش احتمالی قیمت آن خبر دهد.
برای تحلیل دیدگاه و سنجش احساسات کاربران ارزهای دیجیتال باید حجم فراوانی از داده‌های ناهمگون و متنوع، گردآوری، پردازش و تحلیل شود. از اخبار رسانه‌ها و محتوای گپ‌وگفت‌ها در انجمن‌های آنلاین گرفته تا مطالب شبکه‌های اجتماعی، وبلاگ‌ها، مقالات و بازخوردهای کاربران پیرامون یک خبر، همگی منابعی غنی از اطلاعات برای مدل‌های هوش مصنوعی هستند.
مدل‌های هوش مصنوعی با اتکا به کامپیوترهای پرقدرت می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را با پاکسازی و پردازش به اطلاعاتی ارزشمند و راهگشا تبدیل کنند.
علاوه‌براین، هوش مصنوعی به کمک دیگر فناوری‌های پیشتاز از جمله پردازش سیگنال و یادگیری ماشین می‌تواند دستکاری‌های احتمالی را در بازار ارزهای دیجیتال رصد و کاربران را از ریسک‌های تغییرات قیمتی مصنوعی آگاه کند.
از مرسوم‌ترین انواع تجزیه و تحلیل احساسات که در تفسیر بازار رمزارزها می‌توانند راهگشا باشند، می‌توان به این موارد اشاره کرد:
قطبیت (Polarity): مطالعه قطبیت، روش تحقیقی است که بازخوردها و دیدگاه‌های کاربران را پردازش و در سه دسته مثبت، منفی و خنثی طبقه‌بندی می‌کند.سپس یک برآیند از کل دیدگاه‌ها گرفته و در اختیار مفسران قرار داده می‌شود. مفسران هم بر پایه این برآیند می‌توانند رخدادها و تغییرات آتی قیمت یک دارایی را پیش‌بینی کنند.
لحن و احساس: یکی از شاخه‌های پرکاربرد هوش مصنوعی، حوزه پردازش زبان طبیعی یا NLP است. در این حوزه، احساس کاربران در قبال یک پدیده با تحلیل لحن دیدگاه یا گفتار او سنجیده می‌شود.
تجزیه و تحلیل احساسات گونه‌محور: در این روش، داده‌ها بر حسب گونه‌های مختلف خدمات یا کسب‌وکارها دسته‌بندی و سپس احساسات کاربران در قبال هر یک از گونه‌ها مورد سنجش قرار می‌گیرد. برای مثال، واکاوی بازخوردهای مشتریان نسبت به یک خدمت یا محصول تازه، در این دسته قرار می‌گیرد.
درآمدزایی با تولید سیگنال‌های معاملاتی
معامله‌گران ارزهای دیجیتال برای ورود به موقعیت‌های معاملاتی یا خروج از آنها و تصمیم‌گیری در مورد خرید یا فروش دارایی‌ها به‌شدت بر سیگنال‌ها متکی هستند. با این‌حال، داده و اخبار منتشر‌شده در فضای سایبری، آن‌قدر پرحجم و گاه متناقض است که استخراج اطلاعات ارزشمند از دل آنها با تکیه بر روش‌های جست‌وجوی دستی بسیار دشوار و حتی ناممکن به‌نظر می‌رسد.
مدل‌های هوش مصنوعی در این میان می‌توانند با گردآوری، پاکسازی، پردازش و تفسیر مجموعه‌های عظیم داده، معامله‌گران را در تدوین استراتژی‌های معاملاتی سودده یاری کنند. دانشمندان و متخصصان بصری‌سازی کلان‌داده هم قادرند داده‌ها را پس از پردازش به زبان تصاویر قابل درک ترجمه کنند و برای اتخاذ تصمیم‌های معاملاتی در اختیار کاربران قرار دهند.
تدوین استراتژی‌های معاملاتی خودکار بر پایه هوش مصنوعی
هوش مصنوعی با تقلید از مغز انسان و بهره‌گیری از توان پردازش رایانه‌های قدرتمند تلاش می‌کند بهینه‌ترین تصمیم‌های ممکن را اخذ کند. معاملات پربسامد از جمله زمینه‌هایی است که مختص هوش مصنوعی و ربات‌های معامله‌گر است. در این دسته از معاملات، هر دقیقه یا حتی هر ثانیه، چندین و چند معامله انجام می‌شود تا افت و خیزهای قیمتی به سودهای اندک اما پرتعداد تبدیل شوند. این معاملات دیگر از عهده انسان‌ها خارج‌اند و تنها به دست ربات‌های هوشمند و برنامه‌های رایانه‌ای انجام می‌شوند.
صندوق‌های ریسک‌پذیر از جمله نهادهایی هستند که بیش از دیگر فعالان بازار از ربات‌ها در معاملات پرنوسان برای حفظ و افزایش ارزش دارایی‌های سبد سرمایه‌گذاری خود استفاده می‌کنند.
در معاملات پربسامد، الگوریتم‌های مبتنی بر تحلیل ریاضی و مدل‌های پیش‌بین می‌توانند فعل و انفعالات بازار را تجزیه و تحلیل کنند و در کسری از ثانیه، چندین موقعیت معاملاتی خرید یا فروش را باز کنند یا ببندند و ارزش سبد سرمایه را افزایش دهند.
هم‌اکنون بسیاری از نهادهای مدیریت ثروت و سرمایه از معاملات الگوریتمی و پربسامد برای سبدگردانی دارایی‌های خود استفاده می‌کنند. تمامی این معاملات بر پایه مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی انجام می‌شود. این مدل‌ها می‌توانند بهینه‌ترین تصمیم را برای خرید یا فروش یک دارایی در اختیار معامله‌گران بگذارند. افزون‌براین، بر پایه این مدل‌ها می‌توان دست به تنظیم یک استراتژی معاملاتی خودکار زد و در بازه‌های زمانی معین، سود و زیان استراتژی یادشده را محاسبه و خطاهای آن را برطرف کرد.
رابط کاربردی برنامه‌نویسی صرافی نوبیتکس
سامانه‌های معاملاتی خودکار و معامله‌گران حرفه‌ای آشنا به برنامه‌نویسی از روش‌ها و معاملات الگوریتمی برای اتخاذ موقعیت‌های معاملاتی استفاده می‌کنند. نوبیتکس هم در پاسخ به تقاضای فزاینده این گروه از کاربران، دست به انتشار رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) خود زده است. به کمک این رابط، برنامه‌ها و ربات‌های معامله‌گر می‌توانند بدون نیاز به مراجعه مستقیم به نوبیتکس از ایستگاه‌های کاری خود به هسته معاملاتی این صرافی متصل شوند و دست به ایجاد سفارش‌های خرید یا فروش خود در قیمت‌های مطلوبشان بزنند.
برای امتیاز به این نوشته کلیک کنید![کل: ۰ میانگین: ۰]
- نویسنده: استارتاپ ۳۶۰
