暗号資産分析はトラッドファイ基準に追いつき、上回る必要があります

CryptoNews.

2025-11-17 14:24:07

伝統的な金融は、データ主導の意思決定において長い間ゴールドスタンダードとされてきました。アナリストはBloombergやFactSetにログインして、何十年にもわたって精密にキュレーションされた標準化データに瞬時にアクセスできます。この豊富な構造は、世界の金融市場の基盤を形成する高精度の分析とリスクモデリングを可能にします。

概要

従来の金融は均一な報告と数十年にわたる構造化データの恩恵を受けていますが、暗号通貨は断片的で不一致かつノイズが多く、有意義な分析が困難です。
オープンでリアルタイムのブロックチェーンデータを使用することで、AIモデルはパターンを検出し、流動性の変化を予測し、トランザクションの行動を従来の分析よりも迅速かつ正確に解釈することができます。
AI駆動システムが成熟するにつれて、暗号分析は視覚化から予測と自動化へと進化し、完全にAIネイティブなファンドとリアルタイムで自己最適化される金融戦略を可能にします。

暗号通貨は対照的に、生のデータに溺れているが、洞察を飢えている。すべての取引、契約、資金の移動は公開されており、不変であるが、この情報の海を解釈する能力は依然として原始的である。皮肉なことに、私たちは歴史上のどの金融システムよりも多くの透明性を持っているが、それがすべて何を意味するのかを理解することは少ない。

しかし、その状況は永遠には続かないでしょう。人工知能の助けを借りて、暗号は伝統的金融の分析の洗練さに追いつき、さらにはそれを完全に追い越すかもしれません。

分析に関して言えば、従来の金融（TradFi）がゲームを支配しています

トラディショナルファイナンス（TradFi）分析がこれほど効果的に機能する理由は、標準化です。すべての上場企業は、一貫した会計基準（GAAPまたはIFRS）に従い、定期的に監査された報告書を提出しなければなりません。この均一性により、Bloomberg、Refinitiv、S&P Capital IQのようなツールは、データを簡単に統合し比較することができます。アナリストは10の銀行を並べて、バランスシート、資本比率、リスクエクスポージャーを評価でき、基礎となる指標が企業間でほぼ同じ意味を持つという自信を持っています。

暗号通貨は対照的に、混沌の中で運営されています。各ブロックチェーンは独自の取引構造、タイムスタンプ形式、メタデータスキーマを使用します。分散型金融の中でも、Aave、Compound、Morphoのようなプロトコルは、貸付と担保データを互換性のない方法で追跡します。これらのデータセットを統合しようとすると、カスタムコードを書くこと、特注のETLパイプラインを構築すること、データを比較可能にするために手動でデータをクリーンアップすることが必要になることがよくあります。

その上、暗号資産のタイムホライズンは短いです。伝統的金融のデータセットは数十年にわたり、トレンド分析やストレステストのための豊富な歴史的コンテキストを提供します。多くのケースでDeFiプロトコルはわずか5年しか経っていません。長期的なデータがないと、あらゆるタイプのモデリングは科学よりも芸術に近いままです。

次に、ノイズの問題があります。従来の金融（TradFi）では、価格とファンダメンタルズはキャッシュフローと監査済みの収益に基づいています。暗号通貨では、シグナルがしばしばハイプサイクルと投機的行動によってかき消されます。Ethereum (ETH)のガス料金の急騰は、NFTのミント、アービトラージ取引、またはミームコインの狂乱を示す可能性があります。より深いコンテキスト分析がなければ、どれがどれなのかを判断することはほぼ不可能です。

専門的なAIは暗号を有利に進める手助けができる

皮肉なことに、暗号データを混沌とさせる同じ特性が、それを革命的なものにしています。従来の金融では、ほとんどのデータが独自のデータベースや遅延した提出書類の背後にロックされているのに対し、ブロックチェーンデータはオープンです。すべてのウォレットの残高、取引、スマートコントラクトの相互作用は、公共に可視化され、機械可読です。

ここがAIモデルがゲームを変えることができる場所です。なぜなら、彼らは生のオンチェーンデータで直接トレーニングできるからです。例えば、グラフニューラルネットワークはウォレットの相互作用をマッピングし、新たに出現するトレーディングクラスターを検出できます。一方、大規模言語モデルはブロックチェーンログに微調整され、取引の意図を解釈したり、疑わしい契約の行動にフラグを立てたりすることができます。

AIシステムは、分散型取引所、レンディングプロトコル、ブリッジ間の流動性フローを監視し、人間のアナリストには見えないパターンを特定することができます。例えば、資本の回転や市場価格に影響を与える数日前の協調取引活動を検出することができ、従来の金融アナリストが四半期ごとの提出書類に依存しているために夢見ることしかできない予測的洞察を提供します。

さらに、AIは継続的なデータ環境で成長します。暗号市場は決して閉じることがなく、毎秒新しいオンチェーン情報が生成されます。AIモデルは流動性の危機を検出したり、ガバナンスの結果を予測したり、あなたが眠っている間でもリアルタイムでポートフォリオをリバランスすることができます。自律エージェントは、取引フローダイナミクスに基づいて、安定コインの流出が発生する数時間前に、どのブロックチェーンがそれを経験するかを予測することもできます。それに対して、伝統的金融は氷河のようなペースで動きます。

暗号のオープンデータコモンズは、前例のないものを可能にします：共同体主導のモデル構築。マルチチェーンデータセットでトレーニングされたオープンな「ChainGPT」は、共同で学習し、より多くの人々やシステムが新しい洞察を提供することで改善される可能性があります。従来の市場では、データサイロがこの種のネットワークインテリジェンスを妨げています。高頻度取引会社でさえ、独自データの壁に囲まれた庭の中で運営されています。

未来が何をもたらすか

AIネイティブのヘッジファンドを想像してみてください。ここでは、モデルがオンチェーンの活動を継続的に分析し、流動性の変化に基づいて資本を投入し、収益戦略を自動的に最適化します。この種のクローズドループ自動化は、保管の摩擦や断片化されたインフラがリアルタイム実行を制限するTradFiでは非常に困難です。しかし、資産がプログラム可能で市場が24時間365日稼働する暗号通貨では、時間の問題に過ぎません。

最初の世代の暗号解析プラットフォーム — Nansen、Arkham、Dune、DefiLlama — は、投資家がオンチェーンで何が起こっているのかを視覚化するのに役立ちました。次の世代は、AIによって強化され、なぜそれが起こっているのか、次に何が起こるのかを理解するのに役立ちます。最終世代は、人間のアナリストを全く必要としないかもしれません。