A kriptovaluta-piac híres a volatilitásáról, miszerint, akár percek alatt is jelentős ármozgások következhetnek be.
Egy kriptovaluta-kereskedő számára óriási előny, ha egy megbízható előrejelzési mechanizmust tud használni.
Az utóbbi években az mesterséges intelligencia (AI) és a machine learning modellek egyre nagyobb szerepet kaptak ennek a kihívásnak a kezelésében.
Ugyanakkor fontos hangsúlyozni, hogy az AI nem csodafegyver. Annak érdekében, hogy az előnyei valóban legyenek használva, megtervezett, stabil és alaposan tesztelt szoftver szükséges, így elkerülhető, hogy az AI ne kockázatként, hanem eszközként szolgáljon.
Az AI szerepe a kriptovaluta-előrejelzésekben
A kripto kereskedelemben leggyakrabban machine learning és deep learning modelleket alkalmaznak, például LSTM-et, GRU-t vagy XGBoostot, amelyek képesek felismerni az árfolyamokban rejlő mintázatokat.
Emellett egyre elterjedtebb a hírek és közösségi média bejegyzések automatikus feldolgozása, vagyis a sentiment analysis, amely a poszt szövegekből kinyert hangulat alapján egészíti ki a tisztán technikai elemzést.
Léteznek olyan megközelítések is, ahol az algoritmus saját döntéseiből tanul, ezeket nevezzük reinforcement learningnek.
Bár ezek a módszerek képesek javítani az előrejelzések pontosságát és akár kiemelkedő hozamokat is elérhetnek, a valós piaci környezetben továbbra sem garantálnak biztos profitot.
AI-alapú kereskedési szoftverek fejlesztése
Az AI-alapú előrejelző rendszerek összetett szoftverfejlesztési feladatot jelentenek.
A folyamat az adatok begyűjtésével és előfeldolgozásával kezdődik: a kriptotőzsdékről származó árfolyamok, forgalmi adatok, hírek és közösségi média tartalmak mind a modell inputjául szolgálhatnak.
Ezeket követi a modellépítés és tanítás, amely során a szoftverfejlesztők különböző algoritmusokat próbálnak ki és optimalizálnak. A kész modell először backtesting környezetben kerül próbára, ahol múltbeli adatokon futtatják le a döntéseit, így vizsgálva a várható teljesítményt.
Amennyiben a modell megbízhatóan működik, integrálják élő kereskedelmi rendszerekbe, amelyek API-kon keresztül kommunikálnak a tőzsdékkel.
A piac azonban folyamatosan változik, így a modelleket rendszeresen újra kell tanítani, frissíteni és szükség esetén finomhangolni.
A szoftvertesztelés és validálás szerepe
Mivel ezek a rendszerek pénzügyi döntéseket hoznak, a szoftvertesztelés különösen kritikus.
Az adat előfeldolgozó modulokat és indikátorokat egységtesztekkel kell ellenőrizni, míg az API-kapcsolatokat és a kereskedési bot bevezetését integrációs tesztek biztosítják.
A modelleket backtesting során validálják különböző piaci helyzetekben, beleértve a trendeket, oldalazásokat vagy turbulens időszakokat. Kiemelt szerepet kap a regressziós tesztelés is, hiszen minden új modellverziónál garantálni kell, hogy a frissítések ne rontsák el a korábbi működést.
Az éles környezetben történő működéshez stresszteszteket is végeznek, amelyek azt vizsgálják, hogyan reagál a rendszer extrém volatilitásra vagy adatkimaradásra.
A folyamatos monitoring pedig lehetővé teszi, hogy a hibák és veszteségek időben észlelhetők legyenek.
Kövesd a Kriptoworld-öt a Google News-on
Előnyök és kockázatok
Az AI-alapú előrejelző rendszerek legnagyobb előnye, hogy képesek hatalmas adatmennyiséget feldolgozni valós időben, gyors döntéseket hozni és érzelemmentesen működni, így kizárják a pánikszerű vagy túlzottan optimista kereskedői reakciókat.
Ugyanakkor a kockázatok is jelentősek: a hibás vagy hiányos adatok könnyen félrevezethetik a modelleket, a piac változásai pedig elavulttá tehetnek egy korábban jól teljesítő algoritmust.
Sok kereskedő esik abba a hibába, hogy túlzottan bízik az AI-ban, és emberi kontroll nélkül hagyja dönteni a rendszert, ami nagy veszteségeket okozhat.
Jövőbeni lehetőségek
A jövőben várhatóan egyre inkább elterjednek a decentralizált AI-megoldások a DeFi világában, valamint a valós idejű online tanulásra képes, adaptív modellek.
A fejlesztési folyamatban megjelennek az AI-alapú tesztgenerátorok és hibadetektáló rendszerek, amelyek tovább gyorsítják és biztonságosabbá teszik a szoftverfejlesztést.
Egyre nagyobb hangsúlyt kap az átláthatóság és az úgynevezett explainable AI, amely segít megérteni, hogy egy modell miért hozott bizonyos döntéseket.
Az AI tehát egyre komolyabb szereplő a kriptovaluta-kereskedelemben, de sikeres használatához nem elég egy jól teljesítő algoritmus.
A valódi versenyelőnyt az adja, ha a rendszerek mögött alaposan megtervezett szoftver, szigorú szoftvertesztelés és tudatos emberi felügyelet áll.
Olvastad már? 200 millió dollárt gyűjt a Tether, hogy tokenizált aranyat vásároljon
Forrás: FrontEndART
Tájékoztatás: A kriptoworld.hu oldalon található információk és elemzések a szerzők magánvéleményét tükrözik. A jelen oldalon megjelenő írások, cikkek nem valósítanak meg a 2007. évi CXXXVIII. törvény (Bszt.) 4. § (2). bek 8. pontja szerinti befektetési elemzést és a 9. pont szerinti befektetési tanácsadást.
Bármely befektetési döntés meghozatala során az adott befektetés megfelelőségét csak az adott befektető személyére szabott vizsgálattal lehet megállapítani, melyre a jelen oldal nem vállalkozik és nem is alkalmas. Az egyes befektetési döntések előtt éppen ezért tájékozódjon részletesen és több forrásból, szükség esetén konzultáljon befektetési tanácsadóval!
A cikkekben megjelenő esetleges hibákért téves információkból eredendő anyagi károkért a kriptoworld.hu felelősséget nem vállal.