人工智能可以在加密货币市场中产生交易优势

如果你问像 ChatGPT 这样的大型语言模型 (LLM) 如何选择 LLM，它会给你这样一个来自 GPT-4 的答案：

在金融界，供求原则是确定任何资产类别在任何时间点的公平价格的基本机制。这个经济学概念认为，当买家需求的数量与卖家提供的数量相匹配时，资产的均衡价格就成立了。

长期以来，基本面因素在评估传统股票市场方面发挥着至关重要的作用，投资者通过分析公司的财务状况、行业地位和整体经济环境来确定其内在价值。收益、收入和债务股本比率等关键指标清楚地描述了公司的业绩，使投资者能够做出买入/卖出决定。然而，在快速发展的加密货币世界中，此类指标尚不可用。

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由于缺乏财务报表以及难以估计新兴技术的影响，因此很难通过传统定价方法对加密货币进行估值。此外，极端的价格波动进一步挑战了加密领域基本面分析的效率。

在没有传统估值方法的情况下，价格通常似乎是由围绕整个加密市场和/或特定代币的情绪决定的。市场参与者的感知和情绪反应往往在推动价格波动和塑造投资决策方面发挥更突出的作用。

对于一个理性的交易者来说，这种非理性在市场上提供了一个机会——如果她能够快速准确地捕捉市场情绪（又名情绪）就好了。多年来，与情绪打交道似乎是一个无法克服的挑战。日内交易者主要依赖加密货币新闻头条、Discord 内幕聊天和公告。系统交易者必须投入大量精力来开发质量一般的情绪分析工具。当时技术的局限性导致难以有效地处理和理解全球媒体产生的海量数据。

Transformer 和 LLM 的革命，特别是让交易者能够大规模地处理情绪，对依赖手动评分和 Word2Vec 模型的传统方法进行了令人难以置信的改进。

竞争创建最佳 LLM 的基于软件的技术公司的竞争格局现在正在迅速发展。下表提供了这场正在进行的比赛的令人印象深刻的说明，展示了一些主要参与者以及他们各自对该领域的贡献：

这些 LLM 的规模不断扩大，性能不断提高，甚至连它们的创建者都感到惊讶。虽然人们争论 LLM 是通用人工智能 (AGI) 的最初迹象还是只是无意识的鹦鹉，但它们在不同行业和金融领域的应用只会加速。

Transformer 和 LLM 带来的潜在革命可能会显着改变加密货币交易格局。凭借在更大范围内评估市场情绪的能力，交易者或许能够更有效地利用市场的非理性。

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