加密貨幣分析需要趕上並超越傳統金融標準

傳統金融長期以來一直是數據驅動決策的黃金標準。分析師可以登入彭博或FactSet，瞬間訪問數十年精心策劃、標準化的數據。這種豐富的結構使得高精度的分析和風險建模成爲全球金融市場的支柱。

摘要

• 傳統金融受益於統一報告和數十年的結構化數據，而加密貨幣仍然是分散、不一致和嘈雜的，導致有意義的分析變得困難。
• 通過開放的實時區塊鏈數據，AI模型能夠比傳統分析更快、更準確地檢測模式、預測流動性變化和解釋交易行爲。
• 隨着人工智能驅動的系統逐漸成熟，區塊鏈分析將從可視化發展到預測和自動化——使完全依賴人工智能的基金和實時自我優化的金融策略成爲可能。

相比之下，加密貨幣在原始數據中淹沒，但在洞察力上卻匱乏。每一筆交易、合約和資金的流動都是公開且不可更改的，但我們解讀這片信息海洋的能力仍然原始。諷刺的是：我們擁有比歷史上任何金融系統都更多的透明度，卻對這一切的意義了解得更少。

但這種狀況不會永遠持續下去。在人工智能的幫助下，加密貨幣可能會趕上傳統金融的分析復雜性，甚至完全超越它。

在分析方面，傳統金融（TradFi）主導了遊戲

傳統金融分析之所以如此有效，是因爲標準化。每家上市公司都遵循一致的會計框架——GAAP或IFRS——並且必須定期提交經過審計的報告。這種統一性使得彭博、Refinitiv和標普資本智庫等工具能夠輕鬆整合和比較數據。分析師可以將十家銀行進行對比，評估它們的資產負債表、資本比率和風險敞口，確信這些基礎指標在不同公司之間大致意味着相同的內容。

相比之下，加密貨幣在混亂中運作。每個區塊鏈使用其自己的交易結構、時間戳格式和元數據架構。即使在去中心化金融中，像 Aave、Compound 和 Morpho 這樣的協議以不兼容的方式跟蹤借貸和抵押數據。試圖聚合這些數據集通常意味着編寫自定義代碼、構建定制的 ETL 管道，並手動清理數據，僅僅是爲了使其具有可比性。

此外，加密貨幣的時間跨度較短。傳統金融的數據集可以追溯數十年，爲趨勢分析和壓力測試提供了豐富的歷史背景。而去中心化金融協議在許多情況下僅有五年的歷史。沒有長期數據，任何類型的建模仍然更多是藝術而非科學。

然後還有噪音的問題。在傳統金融中，價格和基本面是基於現金流和審計收益的。在加密貨幣中，信號往往被炒作週期和投機行爲淹沒。以太坊(ETH)的燃氣費激增可能表明NFT鑄造、套利交易或迷因幣狂潮。沒有更深層次的背景分析，幾乎不可能判斷是哪一種。

專業化的人工智能可以幫助加密貨幣扭轉局面

具有諷刺意味的是，導致加密數據混亂的相同特質也使其具有革命性。與傳統金融不同，傳統金融中的大多數數據被鎖定在專有數據庫或延遲提交的文件中，區塊鏈數據是開放的。每個錢包餘額、交易和智能合約互動都是公開可見且機器可讀的。

這就是人工智能模型可以改變遊戲規則的地方，因爲它們可以直接在原始鏈上數據上進行訓練。例如，圖神經網路可以映射錢包交互並檢測新興的交易集羣，而經過區塊鏈日志微調的大型語言模型可以解讀交易意圖或標記可疑的合同行爲。

一個人工智能系統可以監測去中心化交易所、借貸協議和橋接的流動性流動，識別人類分析師無法看到的模式。例如，它可以在資本輪換或協調交易活動影響市場價格之前的幾天內檢測到這些活動，從而提供預測性洞察，傳統金融分析師依賴季度報告只能夢想到這一點。

此外，人工智能在持續數據環境中蓬勃發展。加密市場從不關閉，每一秒都會生成新的鏈上信息。人工智能模型可以檢測流動性緊縮、預測治理結果，或實時重新平衡投資組合，即使在你睡覺的時候。一個自主代理甚至可以在穩定幣流出發生前幾小時，基於交易流動動態預測哪個區塊鏈將經歷穩定幣流出。相比之下，傳統金融的速度則緩慢得多。

加密貨幣的開放數據公共資源還允許一種前所未有的事情：協作的、社區驅動的模型構建。一個基於多鏈數據集訓練的開放“ChainGPT”可以進行集體學習，隨着更多人和系統貢獻新的見解而不斷改進。在傳統市場中，數據孤島阻礙了這種網路智能的形成。即使是高頻交易公司也在專有數據的圍牆花園中運營。

未來會怎樣

想象一個以人工智能爲基礎的對沖基金，其中模型持續分析鏈上活動，根據流動性變化部署資金，並自動優化收益策略。這種封閉循環的自動化在傳統金融中非常困難，因爲保管摩擦和分散的基礎設施限制了實時執行。但在加密貨幣領域，資產是可編程的，市場全天候運行，這只是時間問題。

第一代加密分析平台——Nansen、Arkham、Dune、DefiLlama——幫助投資者可視化鏈上發生的事情。下一代，由人工智能驅動，將幫助他們理解爲何會發生這些事情以及接下來會發生什麼。最後一代可能根本不需要人工分析師。

馬克斯·萊格

Max Legg 是 Pangea 的創始人，Pangea 是第一個無權限的 AI 和區塊鏈編排層：一種反脆弱、主權和流優先的方法，用於跨鏈和生態系統的區塊鏈資源.