As análises de Cripto precisam acompanhar e superar os padrões de TradFi

As finanças tradicionais têm sido há muito o padrão de referência para a tomada de decisões baseada em dados. Os analistas podem Iniciar sessão no Bloomberg ou FactSet e acessar instantaneamente décadas de dados meticulosamente curados e padronizados. Esta riqueza de estrutura permite a análise de alta precisão e a modelagem de risco que formam a espinha dorsal dos mercados financeiros globais.

Resumo

• As finanças tradicionais beneficiam de relatórios uniformes e décadas de dados estruturados, enquanto o cripto continua fragmentado, inconsistente e barulhento, tornando a análise significativa difícil.
• Com dados de blockchain abertos e em tempo real, modelos de IA podem detectar padrões, prever mudanças na liquidez e interpretar o comportamento das transações de forma mais rápida e precisa do que a análise tradicional.
• À medida que os sistemas impulsionados por IA amadurecem, a análise de criptomoedas evoluirá de visualização para previsão e automação—permitindo fundos totalmente nativos de IA e estratégias financeiras em tempo real, auto-otimizáveis.

O Crypto, por outro lado, está afogado em dados brutos, mas a morrer de fome por insights. Cada transação, contrato e movimento de fundos é público e imutável, no entanto, a nossa capacidade de interpretar este mar de informações continua primitiva. A ironia é clara: temos mais transparência do que qualquer sistema financeiro na história, mas menos compreensão do que tudo isso significa.

Mas esse estado de coisas não durará para sempre. Com a ajuda da inteligência artificial, as criptomoedas podem alcançar a sofisticação analítica das finanças tradicionais e até superá-las completamente.

Quando se trata de análises, o TradFi domina o jogo

A razão pela qual a análise TradFi funciona tão bem é a padronização. Todas as empresas de capital aberto seguem estruturas contábeis consistentes — GAAP ou IFRS — e devem apresentar relatórios regulares e auditados. Essa uniformidade permite que ferramentas como Bloomberg, Refinitiv e S&P Capital IQ integrem e comparem dados sem esforço. Um analista pode alinhar dez bancos e avaliar seus balanços patrimoniais, rácios de capital e exposições a riscos, confiante de que as métricas subjacentes significam aproximadamente a mesma coisa entre as empresas.

O Crypto, por outro lado, opera no caos. Cada blockchain utiliza a sua própria estrutura de transações, formato de timestamp e esquema de metadados. Mesmo dentro das finanças descentralizadas, protocolos como Aave, Compound e Morpho rastreiam dados de empréstimos e colaterais de maneiras incompatíveis. Tentar agregar esses conjuntos de dados muitas vezes significa escrever código personalizado, construir pipelines ETL sob medida e limpar manualmente os dados apenas para torná-los comparáveis.

Além disso, o horizonte temporal das criptomoedas é curto. Os conjuntos de dados do TradFi estendem-se por décadas, proporcionando um rico contexto histórico para análise de tendências e testes de estresse. Os protocolos DeFi têm apenas cerca de cinco anos em muitos casos. Sem dados de longo prazo, qualquer tipo de modelagem permanece mais arte do que ciência.

Então há o problema do ruído. No TradFi, os preços e os fundamentos estão baseados em fluxos de caixa e lucros auditados. No crypto, o sinal muitas vezes é ofuscado por ciclos de hype e comportamento especulativo. Um aumento nas taxas de gás do Ethereum (ETH) pode indicar mintagem de NFT, trading de arbitragem ou frenesi de meme-coin. Sem uma análise contextual mais profunda, é quase impossível saber qual.

A IA especializada pode ajudar o crypto a dar a volta por cima

Ironicamente, as mesmas qualidades que tornam os dados de criptomoeda confusos também os tornam revolucionários. Ao contrário das finanças tradicionais, onde a maioria dos dados está bloqueada atrás de bases de dados proprietárias ou declarações atrasadas, os dados da blockchain são abertos. Cada saldo de carteira, transação e interação com contratos inteligentes é publicamente visível e legível por máquinas.

É aqui que os modelos de IA podem mudar o jogo, porque podem ser treinados diretamente em dados brutos on-chain. Redes neurais gráficas, por exemplo, podem mapear interações de carteiras e detectar clusters de negociação emergentes, enquanto modelos de linguagem grandes ajustados em registos de blockchain podem interpretar a intenção de transação ou sinalizar comportamentos suspeitos de contratos.

Um sistema de IA poderia monitorizar os fluxos de liquidez através de exchanges descentralizadas, protocolos de empréstimo e pontes, identificando padrões invisíveis para analistas humanos. Por exemplo, poderia detectar rotação de capital ou atividade de negociação coordenada dias antes de afetar os preços de mercado, oferecendo assim uma perspetiva preditiva que os analistas de TradFi, dependentes de relatórios trimestrais, poderiam apenas sonhar.

Além disso, a IA prospera em ambientes de dados contínuos. Os mercados de criptomoedas nunca fecham, e cada segundo gera novas informações on-chain. Modelos de IA podem detectar crises de liquidez, prever resultados de governança ou reequilibrar portfólios em tempo real, mesmo quando você está a dormir. Um agente autónomo poderia até prever qual blockchain irá experimentar saídas de stablecoin horas antes de ocorrerem, com base puramente na dinâmica do fluxo de transações. O TradFi, em comparação, move-se a um ritmo glacial.

Os dados abertos da commons cripto também permitem algo sem precedentes: a construção de modelos colaborativos e impulsionados pela comunidade. Um “ChainGPT” aberto treinado em conjuntos de dados multi-chain poderia aprender coletivamente, melhorando à medida que mais pessoas e sistemas contribuem com novos insights. Nos mercados tradicionais, os silos de dados impedem esse tipo de inteligência em rede. Mesmo as empresas de trading de alta frequência operam dentro de jardins murados de dados proprietários.

O que o futuro reserva

Imagine um fundo de hedge nativo de IA onde os modelos analisam continuamente a atividade on-chain, alocam capital com base nas mudanças de liquidez e otimizam automaticamente as estratégias de rendimento. Esse tipo de automação em loop fechado é muito difícil no TradFi, onde a fricção custodial e a infraestrutura fragmentada limitam a execução em tempo real. Mas no crypto, onde os ativos são programáveis e os mercados operam 24/7, é apenas uma questão de tempo.

A primeira geração de plataformas de análise de cripto — Nansen, Arkham, Dune, DefiLlama — ajudou os investidores a visualizar o que estava a acontecer na cadeia. A próxima geração, alimentada por IA, ajudará a entender por que isso está a acontecer e o que acontecerá a seguir. A geração final pode não precisar de analistas humanos.

Max Legg

Max Legg é o fundador da Pangea, a primeira camada de orquestração sem permissões para IA e blockchain: uma abordagem antifrágil, soberana e focada em fluxos para recursos de blockchain através de cadeias e ecossistemas.