Момент «айфона» машинного навчання в криптовалюті стає ближчим, оскільки AI-агенти торгують на ринку

Експерти вважають, що торгівля на основі штучного інтелекту ще не досягла свого кульмінаційного моменту, але її розвиток неминучий.

Хоча штучний інтелект уже успішно застосовується в різних сферах, він все ще стикається з труднощами в динамічному середовищі торгових ринків, де жодна кількість даних не може гарантовано передбачити майбутнє. Розробка моделей торгівлі на базі ШІ є складним і вимогливим процесом, де традиційно успіх вимірюється прибутком і збитком.

Проте новітні підходи до налаштування алгоритмів формують агенти, які постійно вдосконалюють свої стратегії, враховуючи ризики й винагороди в різних умовах ринку.

Микола Сена з Recall Labs підкреслює, що нове покоління розробників експериментує з кастомізацією алгоритмів, беручи до уваги переваги користувачів. Недавній конкурс на децентралізованій біржі Hyperliquid, у якому брали участь великі мовні моделі, такі як GPT-5, показав, що ці моделі не надто перевершують ринок.

Компанія Recall Labs провела конкуренцію, де кастомізовані моделі показали значно кращі результати в порівнянні з основними моделями. Демократизація торгівлі на основі ШІ ставить цікаві питання щодо залишку потенційного прибутку (альфа), якщо всі використовують однакові технології.

Сена зазначає, що ті, хто матиме ресурси для інвестицій у розробку кастомізованих інструментів, отримають найбільшу вигоду з торгівлі на основі ШІ.

Високоякісні інструменти, які забезпечують максимальну альфа, часто залишаються приватними для захисту своїх переваг.