加密货币分析需要赶上并超越传统金融标准

传统金融长期以来一直是数据驱动决策的黄金标准。分析师可以登陆彭博或FactSet，瞬间访问数十年精心策划、标准化的数据。这种丰富的结构使得高精度的分析和风险建模成为全球金融市场的支柱。

摘要

• 传统金融受益于统一报告和数十年的结构化数据，而加密货币仍然是分散、不一致和嘈杂的，导致有意义的分析变得困难。
• 通过开放的实时区块链数据，AI模型能够比传统分析更快、更准确地检测模式、预测流动性变化和解释交易行为。
• 随着人工智能驱动的系统逐渐成熟，区块链分析将从可视化发展到预测和自动化——使完全依赖人工智能的基金和实时自我优化的金融策略成为可能。

相比之下，加密货币在原始数据中淹没，但在洞察力上却匮乏。每一笔交易、合约和资金的流动都是公开且不可更改的，但我们解读这片信息海洋的能力仍然原始。讽刺的是：我们拥有比历史上任何金融系统都更多的透明度，却对这一切的意义了解得更少。

但这种状况不会永远持续下去。在人工智能的帮助下，加密货币可能会赶上传统金融的分析复杂性，甚至完全超越它。

在分析方面，传统金融（TradFi）主导了游戏

传统金融分析之所以如此有效，是因为标准化。每家上市公司都遵循一致的会计框架——GAAP或IFRS——并且必须定期提交经过审计的报告。这种统一性使得彭博、Refinitiv和标普资本智库等工具能够轻松整合和比较数据。分析师可以将十家银行进行对比，评估它们的资产负债表、资本比率和风险敞口，确信这些基础指标在不同公司之间大致意味着相同的内容。

相比之下，加密货币在混乱中运作。每个区块链使用其自己的交易结构、时间戳格式和元数据架构。即使在去中心化金融中，像 Aave、Compound 和 Morpho 这样的协议以不兼容的方式跟踪借贷和抵押数据。试图聚合这些数据集通常意味着编写自定义代码、构建定制的 ETL 管道，并手动清理数据，仅仅是为了使其具有可比性。

此外，加密货币的时间跨度较短。传统金融的数据集可以追溯数十年，为趋势分析和压力测试提供了丰富的历史背景。而去中心化金融协议在许多情况下仅有五年的历史。没有长期数据，任何类型的建模仍然更多是艺术而非科学。

然后还有噪音的问题。在传统金融中，价格和基本面是基于现金流和审计收益的。在加密货币中，信号往往被炒作周期和投机行为淹没。以太坊(ETH)的燃气费激增可能表明NFT铸造、套利交易或迷因币狂潮。没有更深层次的背景分析，几乎不可能判断是哪一种。

专业化的人工智能可以帮助加密货币扭转局面

具有讽刺意味的是，导致加密数据混乱的相同特质也使其具有革命性。与传统金融不同，传统金融中的大多数数据被锁定在专有数据库或延迟提交的文件中，区块链数据是开放的。每个钱包余额、交易和智能合约互动都是公开可见且机器可读的。

这就是人工智能模型可以改变游戏规则的地方，因为它们可以直接在原始链上数据上进行训练。例如，图神经网络可以映射钱包交互并检测新兴的交易集群，而经过区块链日志微调的大型语言模型可以解读交易意图或标记可疑的合同行为。

一个人工智能系统可以监测去中心化交易所、借贷协议和桥接的流动性流动，识别人类分析师无法看到的模式。例如，它可以在资本轮换或协调交易活动影响市场价格之前的几天内检测到这些活动，从而提供预测性洞察，传统金融分析师依赖季度报告只能梦想到这一点。

此外，人工智能在持续数据环境中蓬勃发展。加密市场从不关闭，每一秒都会生成新的链上信息。人工智能模型可以检测流动性紧缩、预测治理结果，或实时重新平衡投资组合，即使在你睡觉的时候。一个自主代理甚至可以在稳定币流出发生前几小时，基于交易流动动态预测哪个区块链将经历稳定币流出。相比之下，传统金融的速度则缓慢得多。

加密货币的开放数据公共资源还允许一种前所未有的事情：协作的、社区驱动的模型构建。一个基于多链数据集训练的开放“ChainGPT”可以进行集体学习，随着更多人和系统贡献新的见解而不断改进。在传统市场中，数据孤岛阻碍了这种网络智能的形成。即使是高频交易公司也在专有数据的围墙花园中运营。

未来会怎样

想象一个以人工智能为基础的对冲基金，其中模型持续分析链上活动，根据流动性变化部署资金，并自动优化收益策略。这种封闭循环的自动化在传统金融中非常困难，因为保管摩擦和分散的基础设施限制了实时执行。但在加密货币领域，资产是可编程的，市场全天候运行，这只是时间问题。

第一代加密分析平台——Nansen、Arkham、Dune、DefiLlama——帮助投资者可视化链上发生的事情。下一代，由人工智能驱动，将帮助他们理解为何会发生这些事情以及接下来会发生什么。最后一代可能根本不需要人工分析师。

马克斯·莱格

Max Legg 是 Pangea 的创始人，Pangea 是第一个无权限的 AI 和区块链编排层：一种反脆弱、主权和流优先的方法，用于跨链和生态系统的区块链资源.