Крипто аналитика должна догнать и превзойти стандарты TradFi

Традиционная финансовая система долгое время была золотым стандартом для принятия решений на основе данных. Аналитики могут войти в Bloomberg или FactSet и мгновенно получить доступ к десятилетиям тщательно собранных, стандартизированных данных. Это богатство структуры позволяет проводить высокоточные аналитические исследования и моделирование рисков, которые составляют основу глобальных финансовых рынков.

Резюме

• Традиционные финансы получают выгоду от унифицированной отчетности и десятилетий структурированных данных, в то время как криптовалюта остается фрагментированной, непоследовательной и шумной, что затрудняет значимый анализ.
• С открытыми, данными блокчейна в реальном времени модели ИИ могут обнаруживать закономерности, прогнозировать изменения ликвидности и интерпретировать поведение транзакций быстрее и точнее, чем традиционная аналитика.
• По мере взросления систем, управляемых ИИ, криптоаналитика будет развиваться от визуализации к предсказанию и автоматизации — позволяя полностью ИИ-ориентированным фондам и стратегиям финансового управления, которые оптимизируются в реальном времени.

Криптовалюта, напротив, погружена в необработанные данные, но испытывает недостаток в понимании. Каждая транзакция, контракт и движение средств являются публичными и неизменяемыми, тем не менее, наша способность интерпретировать это море информации остается примитивной. Ирония очевидна: у нас больше прозрачности, чем у любой финансовой системы в истории, но меньше понимания того, что это всё означает.

Но такое положение дел не будет длиться вечно. С помощью искусственного интеллекта криптовалюта может догнать аналитическую сложность традиционных финансов и даже полностью ее перепрыгнуть.

Когда дело доходит до аналитики, TradFi доминирует в игре

Причина, по которой аналитика TradFi работает так хорошо, заключается в стандартизации. Каждая публичная компания следует единообразным бухгалтерским стандартам — GAAP или IFRS — и обязана регулярно предоставлять аудированные отчеты. Эта однородность позволяет инструментам, таким как Bloomberg, Refinitiv и S&P Capital IQ, легко интегрировать и сравнивать данные. Аналитик может выстроить десять банков в ряд и оценить их балансы, коэффициенты капитала и рисковые экспозиции, уверенный в том, что основные метрики примерно означают одно и то же в разных компаниях.

Криптовалюта, напротив, функционирует в хаосе. Каждая блокчейн-сеть использует свою структуру транзакций, формат временных меток и схему метаданных. Даже в рамках децентрализованных финансов, такие протоколы, как Aave, Compound и Morpho, отслеживают данные о кредитовании и залоге несовместимыми способами. Попытки агрегировать эти наборы данных часто означают написание пользовательского кода, создание индивидуальных ETL-пайплайнов и ручную очистку данных, чтобы сделать их сопоставимыми.

Кроме того, временной горизонт криптовалюты короток. Данные TradFi охватывают десятилетия, предоставляя богатый исторический контекст для анализа трендов и стресс-тестирования. Протоколам DeFi в большинстве случаев всего пять лет. Без долгосрочных данных любое моделирование остается больше искусством, чем наукой.

Затем возникает проблема шума. В традиционных финансах цены и фундаментальные показатели основаны на денежных потоках и проверенной отчетности. В криптовалютах сигнал часто затмевается циклом ажиотажа и спекулятивным поведением. Резкий рост комиссий за газ Ethereum (ETH) может указывать на создание NFT, арбитражную торговлю или безумие мем-коинов. Без более глубокого контекстного анализа почти невозможно понять, что именно.

Специализированный ИИ может помочь криптовалюте изменить ситуацию

Иронично, что те же качества, которые делают данные о криптовалюте неразборчивыми, также делают их революционными. В отличие от традиционных финансов, где большинство данных заблокировано за закрытыми базами данных или задержанными отчетами, данные блокчейна открыты. Каждый баланс кошелька, транзакция и взаимодействие со смарт-контрактом публично доступны и читаемы машинами.

Здесь модели ИИ могут изменить правила игры, потому что они могут напрямую обучаться на сырых данных в блокчейне. Например, графовые нейронные сети могут отображать взаимодействия кошельков и обнаруживать формирующиеся торговые кластеры, в то время как крупные языковые модели, настроенные на журналы блокчейна, могут интерпретировать намерения транзакций или выявлять подозрительное поведение контрактов.

Искусственная интеллектуальная система могла бы отслеживать потоки ликвидности на децентрализованных биржах, кредитных протоколах и мостах, выявляя паттерны, невидимые человеческим аналитикам. Например, она могла бы обнаружить ротацию капитала или скоординированную торговую активность за несколько дней до того, как это повлияет на рыночные цены, предоставляя тем самым предсказательную информацию, о которой аналитики традиционных финансов, зависимые от квартальных отчетов, могли бы только мечтать.

Более того, ИИ процветает в условиях непрерывных данных. Крипторынки никогда не закрываются, и каждая секунда генерирует новую информацию в цепочке блоков. Модели ИИ могут обнаруживать нехватку ликвидности, предсказывать результаты управления или ребалансировать портфели в реальном времени, даже когда вы спите. Автономный агент может даже предсказать, какая блокчейн-сеть будет испытывать отток стейблкоинов за несколько часов до их возникновения, основываясь исключительно на динамике транзакционных потоков. По сравнению с этим, традиционные финансы движутся с ледяной скоростью.

Открытые данные криптовалют также позволяют создавать нечто беспрецедентное: совместное, основанное на сообществе моделирование. Открытый “ChainGPT”, обученный на многосетевых наборах данных, мог бы учиться коллективно, улучшаясь по мере того, как все больше людей и систем вносят новые идеи. В традиционных рынках изолированные данные препятствуют такому виду сетевого интеллекта. Даже компании высокой частоты торговли работают в закрытых системах с собственными данными.

Что принесет будущее

Представьте себе хедж-фонд, основанный на ИИ, где модели постоянно анализируют деятельность в блокчейне, размещают капитал в зависимости от изменений ликвидности и автоматически оптимизируют стратегии доходности. Такой замкнутый цикл автоматизации очень трудно реализовать в традиционных финансах, где кастодиальные трения и фрагментированная инфраструктура ограничивают выполнение в реальном времени. Но в криптовалюте, где активы программируемы, а рынки работают 24/7, это лишь вопрос времени.

Первая генерация платформ аналитики криптовалют — Nansen, Arkham, Dune, DefiLlama — помогла инвесторам визуализировать, что происходит в цепочке. Следующее поколение, поддерживаемое ИИ, поможет им понять, почему это происходит и что будет дальше. Финальное поколение, возможно, вообще не потребует человеческих аналитиков.

! Макс Легг

Макс Легг

Макс Легг является основателем Pangea, первого разрешительного уровня оркестрации для ИИ и блокчейна: антик脆кие, суверенные и ориентированные на поток подходы к ресурсам блокчейна через цепи и экосистемы.