Một ảnh chụp màn hình lan truyền vào một chiều thứ Năm. Một biểu đồ Bitcoin, một mũi tên đỏ vẽ từ một đỉnh cục bộ đi xuống, và chú thích: mô hình của chúng tôi đã dự đoán cú giảm này. Hình ảnh là thật. Cú giảm là thật. Thứ thiếu duy nhất khiến lời khẳng định có ý nghĩa — là bằng chứng rằng mũi tên đã tồn tại trước khi cây nến xuất hiện.
Khoảng trống đó là toàn bộ chủ đề của bài viết này. Không phải là liệu AI có thể nói điều gì hữu ích về giá Bitcoin hay không — nó có thể — mà là những phần nào của thực hành sống sót khi đối mặt với một bảng điểm công khai, và những phần nào chỉ tồn tại vì chẳng ai kiểm tra.
Một dự báo giá Bitcoin thực sự đang khẳng định điều gì
"Bitcoin sẽ chạm một mức nhất định" không phải là một khẳng định. Đó là ba khẳng định, được hàn lại với nhau và thường bị để ngầm.
Phần thứ nhất là một hướng. Phần thứ hai là độ lớn. Phần thứ ba, thứ hầu như luôn bị bỏ qua, là một đường chân trời: khi nào, và được đo đối chiếu với giá tham chiếu nào, tại sàn nào, dùng quy ước timestamp nào. Bỏ qua đường chân trời thì lời khẳng định sẽ không thể bị bác bỏ — mọi lần dự đoán cuối cùng đều đúng nếu bạn không bao giờ nói khi nào.
Một dự báo có thể được chấm điểm thì phải khóa chặt cả ba yếu tố trước. "Xác suất BTC đóng cửa cao hơn một mức đã nêu tại một phút UTC đã nêu, tham chiếu đến một chỉ số đã nêu" là một câu nói có thể kiểm chứng. "BTC đang đi lên" là một trạng thái cảm xúc.
Sự khác biệt này quan trọng hơn đối với Bitcoin so với hầu hết tài sản khác, vì Bitcoin giao dịch liên tục qua nhiều sàn mà không có hồi chuông đóng cửa để neo câu hỏi. Nếu giá tham chiếu bị để mơ hồ, người chấm điểm dự báo có thể chọn thời điểm (tick) phù hợp với họ. Việc chỉ định giá tham chiếu không phải là chuyện vặt. Nó là thứ khiến hồ sơ trở nên chống bị tấn công bằng cách đối chiếu (adversarial-proof).
AI thực sự làm tốt gì trên Bitcoin
Hãy gỡ các mũi tên ra thì vẫn còn một khối công việc thực sự ở đây. Học máy làm được vài thứ trên dữ liệu crypto mà một nhà phân tích con người không thể làm nhanh hoặc làm ở quy mô tương đương.
Nhận diện chế độ (regime). Thị trường không chỉ có một hành vi — nó có nhiều hành vi, và nó chuyển đổi. Một giai đoạn biến động thực tế thấp với các khoảng dao động chặt và có xu hướng quay về trung bình hoạt động hoàn toàn khác với một đợt thoái trào đang xu hướng, biến động cao. Hidden Markov models, phân cụm trên các cửa sổ đặc trưng trượt, và các mô hình chuỗi thực sự hữu ích trong việc gắn nhãn băng ghi hiện tại giống với chế độ nào. Nhãn đó không cho bạn biết giá tiếp theo. Nó cho bạn biết phân phối của các mức giá kế tiếp nào là hợp lý — một khẳng định yếu hơn nhiều, và cũng trung thực hơn nhiều.
Ước lượng biến động. Đây là ứng dụng được bảo vệ vững chắc nhất trong cả lĩnh vực. Biến động tồn tại dai dẳng theo một cách mà lợi suất không có: các giai đoạn yên tĩnh cụm lại, còn các giai đoạn dữ dội cũng cụm lại. Các mô hình lấy dữ liệu biến động đã thực hiện, bề mặt biến động ngụ ý, lãi suất tài trợ (funding rates) và open interest có thể tạo ra các khoảng dự báo hữu ích. Việc dự báo độ rộng của phân phối sắp tới lại là một bài toán khác — và dễ xử lý hơn nhiều — so với việc dự báo tâm của phân phối sẽ nằm ở đâu.
Đọc dòng lệnh (order flow). Mất cân bằng sổ lệnh (order book imbalance), tương quan tự động của dấu lệnh giao dịch (trade sign autocorrelation), độ sâu xuất hiện và biến mất quanh các con số tròn, tốc độ của các đợt thanh lý (liquidations) — tất cả đều đo được và mang thông tin cho chân trời thời gian ngắn. Thông tin phân rã nhanh, thường trong vài giây đến vài phút, và bị triệt tiêu một cách quyết liệt. Nhưng nó tồn tại, và máy móc đọc nó tốt hơn con người.
Dữ liệu on-chain. Bitcoin là bất thường ở chỗ nó là một sổ cái công khai. Phân phối tuổi của đồng coin (coin-age distributions), dòng vào/ra của tiền trên sàn (exchange inflow/outflow), số dư của thợ đào (miner balances), phần cung chưa hề chuyển động trong nhiều năm — đây là các đặc điểm cấu trúc mà nhà phân tích cổ phiếu không có. Chúng là tín hiệu chậm, phù hợp hơn để mô tả thành phần người nắm giữ hơn là để canh thời điểm bất kỳ điều gì. Xử lý như ngữ cảnh thì có giá trị. Xử lý như tín hiệu kích hoạt (triggers) thì đa phần tạo ra báo động sai.
Nghiền tin theo quy mô lớn. Các mô hình ngôn ngữ có thể đọc mọi hồ sơ nộp, thông báo quản lý, thông báo từ sàn giao dịch và thay đổi giao thức trong thời gian cần cho một người để đọc một tài liệu, và có thể biến dòng thông tin đó thành các đặc trưng có cấu trúc: chuyện gì đã xảy ra, xảy ra với ai, nó bất thường đến mức nào so với tỷ lệ nền (base rate). Đó là đòn bẩy thật ở phía dữ liệu đầu vào của một dự báo.
Hãy chú ý: mỗi mục trong danh sách đó đều có điểm chung. Tất cả đều cải thiện mô tả về sự không chắc chắn. Không mục nào tạo ra một mức giá.
AI không thể làm được gì, dù mô hình có lớn đến đâu
Nó không thể cho bạn biết giá Bitcoin vào thứ Ba tuần sau.
Không phải vì các mô hình quá nhỏ, hay dữ liệu quá thưa, hay đặc trưng chưa đủ thông minh. Mà vì giá được thiết lập bởi một thị trường thanh khoản, đối kháng (adversarial), nơi mọi người tham gia có một dự đoán hoạt động đều đã giao dịch dựa trên nó. Bất cứ điều gì biết được và có lợi nhuận đều được đưa vào liên tục bởi những người có vốn, lợi thế độ trễ (latency) và các mô hình riêng của họ. Không có phương pháp nào chắc chắn vượt trội thị trường thanh khoản, và bất cứ ai hứa rằng có là đang bán cho bạn thứ gì đó.
Thứ còn lại sau đó vẫn đáng để có: sự không chắc chắn đã được hiệu chỉnh tốt hơn, nhận diện nhanh hơn thị trường đang ở trạng thái nào, và các ước lượng kỷ luật về việc bước đi tiếp theo có thể rộng đến mức nào. Đó là các đóng góp thật. Chúng không phải là các lời gọi giá (price calls), và bất kỳ hệ thống nào khoác chúng lên như lời gọi giá đã bước qua ranh giới từ dự báo sang trình diễn.
Nhà hát rất dễ nhận ra một khi bạn biết hình dạng. Dự đoán điểm mà không có khoảng. Những đường chân trời thay đổi sau sự thật. Các ví dụ được chọn mà không có mẫu số. Sự tự tin không bao giờ biến đổi theo độ khó của câu hỏi. Một thành tích gồm hoàn toàn những trường hợp đã hiệu quả.
Hiệu chỉnh (calibrated) tốt hơn tự tin (confident): lý do ủng hộ xác suất
Thay thế cho một con số tự tin không phải là một biện pháp phòng hộ (hedge). Đó là một xác suất đã được kiểm chứng.
Một người dự báo nói 70% thì phải đúng khoảng 70% thời gian trên tất cả những lần họ nói 70%. Đó là hiệu chỉnh (calibration), và nó đo được — nhưng chỉ trên một chuỗi đầy đủ, bao gồm mọi dự báo đã diễn ra tệ. Một lần dự đoán chẳng nói lên điều gì. Còn một trăm lần, tất cả được ghi lại trước, thì nói rất nhiều.
Các quy tắc chấm điểm đúng chuẩn (proper scoring rules) là cách đo lường được thực hiện. Điểm Brier và log-loss chia sẻ một tính chất khiến chúng khó bị gian lận: cả hai đều được tối thiểu hoá khi bạn báo cáo đúng niềm tin thật của mình. Việc phóng đại mức chắc chắn bị phạt nặng hơn so với việc sai khi bạn có mức không chắc chắn phù hợp. Một người dự báo nói 95% mà sai sẽ nhận điểm tệ hơn rất nhiều so với người nói 60% mà sai. Dưới một quy tắc chấm điểm đúng chuẩn, sự ngông cuồng là một cái giá phải trả, không phải là tài sản marketing.
Đó là lý do vì sao đầu ra xác suất không phải là một sản phẩm yếu hơn so với mục tiêu giá. Nó là đầu ra duy nhất có thể được chấm điểm.
Vì sao backtest không phải là bằng chứng
Mọi mô hình đều có một backtest tốt. Đó là lý do backtest tồn tại.
Dữ liệu lịch sử thì cố định và hữu hạn, và nhà nghiên cứu là một con người đã nhìn thấy nó rồi. Các lựa chọn tích tụ lặng lẽ: chọn cửa sổ nào, đặc trưng nào, chuẩn hoá nào, loại trừ những giai đoạn "bất thường" nào, đã thử bao nhiêu biến thể trước khi thấy cái nào gọn gàng. Dù có làm với toàn bộ tính liêm chính, thì quy trình vẫn fit (khớp) với quá khứ — và quá khứ là bộ dữ liệu duy nhất được đảm bảo sẽ không bao giờ lặp lại.
Crypto khuếch đại điều này. Cấu trúc vi mô của thị trường đã thay đổi nhiều lần khi các sàn, công cụ, cơ chế lưu ký (custody) và người tham gia thay đổi. Một mô hình được tinh chỉnh qua thời kỳ cấu trúc trước đó thường đang bị đem đi kiểm thử trên một thị trường mà bây giờ không còn tồn tại.
Thử nghiệm duy nhất không bị nhiễm bẩn là out-of-sample theo nghĩa chặt: dự báo được thực hiện trước khi biết kết quả, được công bố trước khi có kết quả, và không thể sửa sau đó. Đó là một khẳng định nhỏ hơn rất nhiều so với backtest, và nó cũng diễn ra chậm hơn nhiều. Nó cũng là kiểu duy nhất được tính.
Một dự báo BTC được khóa chặt, băm hóa và chấm điểm công khai trông như thế nào
Đây là cơ chế, theo thứ tự.
Dự báo được viết ra đầy đủ trước sự kiện: câu hỏi, giá tham chiếu và sàn, thời điểm phân giải chính xác theo UTC, xác suất, và phần lý do tạo ra nó. Không để lại điều gì ngầm hiểu, vì bất cứ thứ gì ngầm hiểu đều có thể bị diễn giải lại sau này.
Sau đó, tài liệu đó được băm bằng SHA-256. Hàm băm là một dấu vân tay có độ dài cố định — thay đổi chỉ một ký tự của dự báo thì dấu vân tay sẽ thay đổi hoàn toàn. Việc công bố hàm băm là cam kết với nội dung mà chưa nhất thiết phải tiết lộ nó ngay.
Giá trị băm được neo vào blockchain Bitcoin bằng OpenTimestamps, chứng minh dấu vân tay đã tồn tại không muộn hơn một khối cụ thể. Có một sự đối xứng dễ chịu khi dùng sổ cái riêng của Bitcoin để gắn thời điểm các tuyên bố về giá Bitcoin: chính thuộc tính khiến chuỗi này hữu ích như một lớp thanh toán — đắt đỏ, công khai, khó sửa — cũng khiến nó trở thành một công chứng viên.
Khi thời điểm phân giải đến, kết quả được ghi lại dựa trên giá tham chiếu đã nêu trước và được chấm điểm bằng một quy tắc chấm điểm đúng chuẩn. Kết quả được đưa lên cùng một sổ cái công khai như mọi thứ khác. Không phải là một phần được chọn ra. Tất cả — những lệnh dự đoán trúng và những lệnh dự đoán không trúng, với cùng kích thước, ở cùng vị trí.
Phần cuối đó là nơi hầu hết các thành tích thất bại một cách âm thầm. Một sổ cái có người biên tập chỉ là một tờ brochure.
Không có điều nào trong số đó khiến dự báo trở nên đúng. Nó khiến dự báo có thể kiểm chứng, và đó là tính chất duy nhất tách một phương pháp dự báo khỏi một ảnh chụp màn hình có mũi tên vẽ lên. Mô hình có thể tinh vi hay thô sơ; chính timestamp mới cho phép bạn biết để kiểm tra cái nào.
Nội dung giáo dục — không phải lời khuyên tài chính.
Được đăng lần đầu tại neuportal.ai/blog/how-ai-forecasts-the-bitcoin-price