Чи справді ChatGPT може передбачити наступний крах криптовалютного ринку? - Криптіх

Ключові висновки

ChatGPT найкраще функціонує як інструмент виявлення ризиків, ідентифікуючи закономірності та аномалії, які часто виникають перед різким падінням ринку.
У жовтні 2025 року після заголовків, пов’язаних із тарифами, почався каскад ліквідацій, який знищив позиції кредитного плеча на мільярди доларів. ШІ може помітити накопичення ризику, але не може визначити точний прорив ринку.
Ефективний робочий процес інтегрує показники onchain, похідні дані та настрої спільноти в уніфіковану інформаційну панель ризиків, яка постійно оновлюється.
ChatGPT може підсумовувати соціальні та фінансові наративи, але кожен висновок має бути підтверджено первинними джерелами даних.
Прогнозування за допомогою штучного інтелекту покращує обізнаність, але ніколи не замінює людське судження чи дисципліну виконання.

Мовні моделі, такі як ChatGPT, все частіше інтегруються в аналітичні робочі процеси криптоіндустрії. Багато торгових центрів, фондів і дослідницьких груп розгортають великі мовні моделі (LLM) для обробки великих обсягів заголовків, узагальнення показників онлайн-метрики та відстеження настроїв спільноти. Однак, коли ринки починають загострюватися, виникає одне повторюване запитання: чи може ChatGPT насправді передбачити наступний крах?

Хвиля ліквідації в жовтні 2025 року стала справжнім стрес-тестом. Приблизно за 24 години було знищено понад 19 мільярдів доларів позицій із кредитним плечем, оскільки світові ринки відреагували на несподіване оголошення США про мита. Bitcoin (BTC) впав зі 126 000 доларів США до приблизно 104 000 доларів США, ставши одним із найрізкіших падінь за один день за недавню історію. Передбачувана волатильність опціонів на біткойн підскочила та залишилася високою, тоді як індекс волатильності фондового ринку CBOE (VIX), який часто називають «показником страху» Уолл-стріт, у порівнянні з цим знизився.

Ця суміш макрошоків, структурних важелів і емоційної паніки створює середовище, де аналітичні переваги ChatGPT стають корисними. Він може не передбачити точний день аварії, але він може зібрати сигнали раннього попередження, які ховаються на виду — якщо робочий процес налаштовано належним чином.

Уроки з жовтня 2025 року

Насичення кредитного плеча передувало краху: Відкритий інтерес на основних біржах досяг рекордних максимумів, тоді як ставки фінансування стали негативними — обидва ознаки переповнених довгих позицій.
Макро каталізатори мали значення: Ескалація тарифів і експортні обмеження для китайських технологічних компаній виступили як зовнішній шок, посиливши системну нестабільність на ринках криптовалютних деривативів.
Розбіжність волатильності сигналізує про стрес: Передбачувана волатильність біткойна залишалася високою, тоді як волатильність акцій знизилася, що свідчить про те, що специфічні ризики для криптовалют зростали незалежно від традиційних ринків.
Настрої громади різко змінилися: Менш ніж за два дні індекс страху та жадібності знизився з «жадібності» до «надзвичайного страху». Обговорення криптовалютних ринків і субредітів криптовалюти перейшли від жартів про «Uptober» до попереджень про «сезон ліквідації».
Зникла ліквідність: Оскільки каскадні ліквідації викликали автоматичне зменшення боргу, спреди розширювалися, а глибина ставок зменшувалася, посилюючи розпродаж.

Ці показники не приховувалися. Справжня проблема полягає в тому, щоб інтерпретувати їх разом і зважити їх важливість, завдання, яке мовні моделі можуть автоматизувати набагато ефективніше, ніж люди.

Чого реально може досягти ChatGPT?

Синтез наративів і настроїв

ChatGPT може обробляти тисячі публікацій і заголовків визначити зміни в ринковому наративі. Коли оптимізм згасає і починають домінувати такі терміни, як «ліквідація», «маржа» або «розпродаж», модель може кількісно оцінити цю зміну тону.

Наочний приклад:

“Дійте як аналітик крипто-ринку. Стислою мовою, що базується на даних, узагальніть домінуючі теми настроїв у дискусіях на Reddit, пов’язаних із криптовалютою, і головних заголовках новин за останні 72 години. Кількісно визначте зміни в негативних або пов’язаних з ризиком термінах (наприклад, «розпродаж», «ліквідація», «мінливість», «регулювання») порівняно з попереднім тижнем. Виділіть зміни в настрій трейдера, тон заголовка та зосередженість спільноти, які можуть сигналізувати про збільшення або зменшення ринкового ризику».

Отримане резюме формує a індекс настроїв який відстежує, чи зростає страх чи жадібність.

Співвіднесення текстових і кількісних даних

Пов’язуючи текстові тенденції з числовими показниками, такими як ставки фінансування, відкритий інтерес і волатильність, ChatGPT може допомогти оцінити діапазони ймовірностей для різних умов ринкового ризику. наприклад:

“Дійте як аналітик криптовалютних ризиків. Співвіднесіть сигнали настрою від Reddit, X і заголовків зі ставками фінансування, відкритими відсотками та волатильністю. Якщо відкриті відсотки знаходяться в 90-му процентилі, фінансування стає від’ємним, а згадки про маржинальний виклик або ліквідацію зростають на 200% щотижня за тиждень, класифікуйте ринковий ризик як високий”.

Такі контекстні міркування генерують якісні сповіщення, які тісно узгоджуються з ринковими даними.

Формування умовних сценаріїв ризику

Замість прямого прогнозування ChatGPT може окреслювати умовні зв’язки «якщо-тоді», описуючи, як конкретні ринкові сигнали можуть взаємодіяти за різних сценаріїв.

“Дійте як криптостратег. Створюйте стислі сценарії ризику “якщо-тоді”, використовуючи дані про ринок і настрої.

Приклад: якщо передбачувана волатильність перевищує середнє значення за 180 днів і приплив валют зростає на тлі слабких макросентиментів, призначте 15%-25% ймовірності короткострокової просадки».

Мова сценарію робить аналіз обґрунтованим і його можна фальсифікувати.

Аналіз після події

Після того, як волатильність спадає, ChatGPT може переглянути сигнали перед аварією щоб оцінити, які показники виявилися найбільш надійними. Таке ретроспективне розуміння допомагає вдосконалити аналітичні робочі процеси замість повторення минулих припущень.

Кроки для моніторингу ризиків на основі ChatGPT

Концептуальне розуміння корисне, але застосування ChatGPT до управління ризиками вимагає структурованого процесу. Цей робочий процес перетворює розрізнені точки даних у чітку щоденну оцінку ризику.

Крок 1: прийом даних

Точність системи залежить від якості, своєчасності та інтегрованості її входів. Постійно збирайте та оновлюйте три основні потоки даних:

Дані про структуру ринку: Відкритий відсоток, безстрокові ставки фінансування, ф’ючерсна база та неявна волатильність (наприклад, DVOL) від основних бірж похідних інструментів.
Дані Onchain: Такі показники, як чисті потоки стейблкойнів на біржі та з них, великі перекази «китових» гаманців, коефіцієнти концентрації гаманців і рівні резервів обміну.
Текстові (розповідні) дані: Макроекономічні заголовки, нормативні повідомлення, оновлення бірж і активні публікації в соціальних мережах, які формують настрої та розповідь.

Крок 2: Гігієна даних і попередня обробка

Необроблені дані за своєю суттю шумні. Щоб отримати значущі сигнали, його потрібно очистити та структурувати. Позначте кожен набір даних метаданими, включаючи мітку часу, джерело та тему, і застосуйте евристичний бал полярності (позитивний, негативний або нейтральний). Найголовніше, відфільтруйте дублікати записів, рекламні «шилінги» та спам, створений роботами, щоб зберегти цілісність і надійність даних.

Крок 3: Синтез ChatGPT

Подайте зведені та очищені підсумки даних у модель за допомогою визначеної схеми. Послідовні, добре структуровані формати введення та підказки необхідні для створення надійних і корисних результатів.

Приклад підказки синтезу:

“Дійте як аналітик ризиків крипторинку. Використовуючи надані дані, створіть стислий бюлетень ризиків. Узагальніть поточні умови кредитного плеча, структуру волатильності та домінуючий тон настроїв. На завершення присвойте оцінку ризику 1-5 (1=Низький, 5=Критичний) із коротким обґрунтуванням”.

Крок 4: Встановіть робочі пороги

Вихідні дані моделі повинні входити до попередньо визначеної системи прийняття рішень. Проста кольорова драбина ризику часто працює найкраще.

Система має перейти на ескалацію автоматично. Наприклад, якщо дві або більше категорій, такі як кредитне плече та настрої, незалежно один від одного ініціюють «Попередження», загальний рейтинг системи має змінитися на «Попередження» або «Критичний».

Крок 5: Перевірка та заземлення

Усі висновки, отримані за допомогою штучного інтелекту, слід розглядати як гіпотези, а не факти, і їх необхідно перевіряти за первинними джерелами. Наприклад, якщо модель позначає «високі надходження обміну», підтвердьте ці дані за допомогою надійної інформаційної панелі в мережі. API біржі, нормативна документація та надійні постачальники фінансових даних служать якорями для обґрунтування висновків моделі в реальності.

Крок 6: Безперервна петля зворотного зв’язку

Після кожної великої волатильності, будь то крах чи сплеск, проводите аналітичний аналіз. Оцініть, з якими сигналами, позначеними штучним інтелектом, найсильніше корелювали фактичні ринкові результати і які з них виявилися шумовими. Використовуйте цю статистику, щоб налаштувати ваги вхідних даних і уточнити підказки для майбутніх циклів.

Можливості та обмеження ChatGPT

Визнання того, що штучний інтелект може, а чого не може, допомагає запобігти його неправильному використанню як «кришталевої кулі».

Можливості:

Синтез: Перетворює фрагментовану інформацію великого обсягу, включаючи тисячі дописів, показників і заголовків, в єдине послідовне резюме.
Виявлення настрою: Виявляє ранні зміни в психології натовпу та напрямі розповіді, перш ніж вони з’являться в затримці цінової дії.
Розпізнавання образів: Виявляє нелінійні комбінації кількох сигналів стресу (наприклад, високе кредитне плече + негативний настрій + низька ліквідність), які часто передують різким коливанням волатильності.
Структурований вихід: Надає чіткі, чітко сформульовані розповіді, які підходять для брифінгів щодо ризиків і оновлень команди.

Обмеження:

Black-swan події: ChatGPT не може достовірно передбачити безпрецедентні макроекономічні чи політичні потрясіння, що не входять у вибірку.
Залежність даних: Це повністю залежить від свіжості, точності та актуальності вхідних даних. Застарілі або низькоякісні вхідні дані спотворять результати — сміття входить, сміття виходить.
Мікроструктурна сліпота: LLM не в повній мірі охоплюють складну механіку специфічних для біржі подій (наприклад, каскади автоматичного скасування кредиту або активації автоматичних вимикачів).
Імовірнісний, а не детермінований: ChatGPT надає оцінки ризиків і діапазони ймовірностей (наприклад, «25% ймовірність зниження»), а не тверді прогнози («ринок завтра обвалиться»).

Крах у жовтні 2025 року на практиці

Якби цей шестиетапний робочий процес був активний до 10 жовтня 2025 року, він, ймовірно, не міг би передбачити точний день аварії. Однак він систематично підвищував би свій рейтинг ризику в міру накопичення сигналів стресу. Система могла помітити:

Нарощування похідних інструментів: Рекордно високий відкритий відсоток на Binance та OKX у поєднанні з негативними ставками фінансування вказує на переповнене довге позиціонування.
Втома від розповіді: Аналіз настроїв штучного інтелекту може виявити зменшення згадок про «підйом до вересня», замінені зростаючими дискусіями про «макроризики» та «страхи щодо тарифів».
Дивергенція волатильності: Модель вказувала б, що передбачувана криптовалюта волатильність зростала, навіть якщо традиційний капітал VIX залишався незмінним, надаючи чітке попередження щодо криптовалюти.
Крихкість ліквідності: Дані Onchain можуть вказувати на скорочення балансів обміну стейблкойнами, сигналізуючи про зменшення ліквідних буферів для задоволення маржинальних вимог.

Об’єднавши ці елементи, модель могла б отримати класифікацію «Рівень 4 (попередження)». В обґрунтуванні було б зазначено, що ринкова структура була надзвичайно крихкою та вразливою до зовнішнього шоку. Після того, як стався тарифний шок, каскади ліквідації розгорнулися відповідно до кластеризації ризиків, а не точного часу.

Епізод підкреслює основну думку: ChatGPT або подібні інструменти можуть виявити накопичення вразливості, але вони не можуть надійно передбачити точний момент розриву.

Ця стаття не містить інвестиційних порад чи рекомендацій. Кожне інвестування та торгівля пов’язані з ризиком, і читачі повинні провести власні дослідження, приймаючи рішення.

Source link