我們深入研究了加密貨幣 AI 預測，並分析了最佳加密預測應用程序以獲得準確的價格預測。
雖然對於大多數人來說，用計算機程序預測資產價格似乎是一個遙不可及的想法，但人工智能在市場預測中的應用早已成爲研究課題。例如，2015 年《國際計算機應用雜誌》上的一篇論文討論了一種“智能股市預測”系統，該系統利用神經網絡和模糊推理系統的功能來揭示非線性和混沌系統中的模式。
預測價值（紅色）與實際市場價值（藍色）圖表。| 資料來源：ResearchGate
科學家們嘗試利用貝魯特進出口有限公司的歷史數據來預測 2012 年 1 月的未來股票價值。據他們介紹，模擬結果顯示平均誤差爲 1.84%。
研究人員總結道：“如果我們創建一個強大的知識庫，並用更多的輸入數據集訓練我們的系統，它就會產生更多無錯誤的預測價格。”
人工智能預測加密貨幣價格
研究人員經常使用人工神經網絡 (ANN) 在大量數據中尋找模式，而人類解釋這些模式則需要花費大量時間。加密貨幣有人工智能嗎？
多學科數字出版研究所於 2021 年發表的一篇論文描述了一種預測加密貨幣價格的人工智能模型。
論文作者聲稱：“根據平均絕對百分比誤差 (MAPE)，這些模型表現出了出色的預測效果。”MAPE 是一種統計指標，用於評估預測模型的準確性。據研究人員稱，該算法對比特幣 (BTC)、以太坊 (ETH) 和萊特幣 (LTC) 的 MAPE 百分比分別爲 0.2454%、0.8267% 和 0.2116%。
預測的比特幣價格（紅色）和實際價格（綠色）。| 來源：MDPI
論文解釋稱，80% 的歷史數據（2018 年 1 月至 2020 年 10 月）用於訓練，20%（2020 年 10 月至 2020 年 6 月）用於測試。不過，隨着市場條件不斷變化，該模型的長期表現如何尚不清楚。
雖然研究人員正在努力利用人工智能的力量來精確預測加密貨幣價格，但目前實際應用還相當有限。然而，對於那些尋找加密貨幣交易人工智能工具的人來說，市場提供了一些人工智能驅動的市場預測和分析工具。
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如何找到最好的人工智能加密貨幣預測應用程序
聖人
Santiment 使用人工智能來生成當前社交媒體圍繞資產討論的焦點摘要。
這種方法並不直接用人工智能預測市場走勢。它利用人工智能讓人類交易者更快地解析大量數據，以便做出自己的決策。有些產品使用人工智能通過機器人爲你做出交易決策。
Santiment 社交趨勢工具 | 來源：Santiment ChatGPT Trend Master 和 Crypto Tactics
這兩款機器人均由 OctoBot Cloud 提供。該網站聲稱它使用 OpenAI 的 ChatGPT 進行預測。截至發稿時，ChatGPT Trend Master 上個月下跌了 0.812%，但在過去六個月中也下跌了 26.22%，而 ChatGPT Crypto Tactics 上個月下跌了 2.2%，在過去六個月中上漲了 26.12%。
科平AI 多空TF 免費
另一個機器人是 3commas 上的 KepingAI Long Short TF Free。這款應用對其運作機制的瞭解有限，僅說明它使用人工智能。網站上也沒有報告過去的績效數據。
PionexGPT
來源：PionexGPT
PionexGPT 使用 AI 編寫自定義 TradingView 的 pine 腳本，以便與 Pionex 機器人集成。換句話說，它使用 AI 創建傳統的交易機器人。
CryptoHopper
CryptoHopper 採用的人工智能可以“分析你輸入的所有策略，並自行決定應該使用哪一種”。該系統同時回測多種策略。然後，人工智能會對用戶所在的所有活躍市場的所有策略進行排名和評級——據稱，它會爲當前市場挑選出最佳選項。
人工智能加密交易機器人真的有效嗎？
我們有充分的理由對人工智能機器人保持警惕。商品期貨交易委員會 (CFTC) 在 2024 年 1 月 24 日的新聞稿中解釋說，人工智能加密貨幣交易機器人通常是騙局的掩飾。
“談到人工智能，這份諮詢報告告訴投資者，‘要警惕炒作。’不幸的是，人工智能已經成爲不良行爲者欺騙毫無戒心的投資者的另一個途徑。”
CFTC 客戶教育和推廣辦公室主任 Melanie Devoe
一些人工智能專家的看法也沒有那麼樂觀。谷歌人工智能主管 Laurence Moroney 在 2023 年 10 月接受 crypto.news 採訪時表示，這項人工智能應用的潛力仍然有限。
“如果你只用信譽良好的交易所的數據和成功的交易來訓練模型，那麼你可能更有機會獲得可靠的輸出。但你永遠無法預測未來。多年來，分析師們一直在嘗試這一點，既使用人工智能，也使用傳統數據科學。沒有人能準確預測價格。”
勞倫斯·莫羅尼（Laurence Moroney），谷歌人工智能主管
莫羅尼解釋說，如果許多人同時使用該模型，“它的可驗證性和準確性將不復存在”，因爲該模型會影響市場方向。
“我不相信交易機器人的未來會是那樣。我擔心，如果你有一百萬個機器人都在做同樣的事情，它們可能會改變市場。”
勞倫斯·莫羅尼（Laurence Moroney），谷歌人工智能主管
莫羅尼表示，人工智能不會取代人類財務顧問，而是會通過協助從大量數據集中提取有意義的信息來提高他們的效率。他將其比作電子表格的引入並沒有讓會計師過時，反而增強了他們的能力。
識別最佳 AI 交易模型的指標
正如 Moroney 所說，人工智能無法預測未來，但對於一個好的交易機器人來說，它不需要這樣做。成功的交易者只需要賺得比損失多。這是通過管理風險、最小化不成功交易的損失和最大化成功交易的收益來實現的。一些交易者即使大多數交易都不成功，也能保持盈利，這要歸功於有效的策略。
因此，如果人工智能大部分時候都正確，或者偶爾能做出非常有利可圖的交易，那就算是好的。然而，由於這種軟件允許其所有者在不與他人分享的情況下獲利，因此很少有動力將其推向市場。
早在 2019 年，對衝基金就已將 AI 納入其運營。根據紐約梅隆銀行的一篇文章，“許多對衝基金正在使用 AI 分析大量數據，預測供需失衡的修正，並預測市場走勢以進行戰術資產配置。”
正如莫羅尼所說，這些工具主要是幫助人類，而不是取代人類。它們協助首席投資官及其團隊，但也有更多創新方法正在探索中。
“確實，近年來出現了一類完全基於機器學習和人工智能算法的人工智能純對衝基金。例如 Aidiyia Holdings、Cerebellum Capital、Taaffeite Capital Management 和 Numerai。Numerai 是一家公認的人工智能對衝基金，它正在突破對衝基金商業模式的界限。
該公司通過舉辦外部人工智能專家、數學家和數據科學家之間的競賽來發現投資策略。最近，Numerai 通過其產品 Erasure 將其平臺的元素提供給金融界的其他成員，從而擴展了其商業模式，Erasure 是一個使用區塊鏈技術的去中心化預測市場。
紐約梅隆銀行
Numerai 網站上有一個排行榜，展示了數據科學家及其模型的表現，顯示一年的平均回報率爲 40.18%。截至最新更新，數據科學家 Houdini 位居榜首，三個月內漲幅達 15%，一年內漲幅達 67.8%，歷史漲幅高達 516.7%。
人工智能模型的評估涉及兩個指標：元模型貢獻 (MMC) 和基準模型貢獻 (BMC)。MMC 衡量預測模型對組合元模型整體性能的獨特影響。另一方面，BMC 評估模型的獨特貢獻，但與特定基準模型有關，而不是與複合元模型有關。
簡單來說，這些分數衡量的是模型對整個元模型整體結果的貢獻程度。目前，在一年平均 MMC 排行榜上領先的是 Koerrie304，過去 24 小時內增長了 0.71%，過去一個月增長了 4.8%。還有像 JOS_XB_SMART 這樣的模型，其年增長率高達 504.9%。
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常見問題解答
如何利用人工智能預測加密貨幣價格？
雖然人工智能無疑是高級交易員的好工具，但並不是每個人都能輕易獲得。雖然 OctoBot Cloud 等平臺提供人工智能驅動的交易機器人，但它們的性能可能不一致。最好的方法是創建自己的解決方案或尋求幫助。如需靈感，請查看 Numeraire 的 GitHub 頁面並探索人工智能編程的在線課程。
有沒有什麼應用程序可以預測加密貨幣？
雖然 OctoBot Cloud 等應用程序提供了人工智能交易機器人，但它們的性能可能不可靠。它們使用 ChatGPT 作爲模型，而不是自己開發模型，這引發了人們對有效性的擔憂。其他選項包括 CryptoHopper、PionexGPT 和 KepingAI。但是，請謹慎使用此類應用程序，因爲它們可能會顯示不一致的結果。
最適合加密貨幣價格預測的人工智能是什麼？
最先進的 AI 模型很可能是投資公司使用的專有工具。這些內部保存的工具提供了競爭優勢。許多對衝基金已經將 AI 融入其運營中。在 Numerai 的網站上，您可以找到一個排行榜，其中列出了數據科學家和模型的表現。目前領先的是 Koerrie304，其 JOS_XB_SMART 等模型表現出令人印象深刻的增長。