تحلیل ارز دیجیتال با هوش مصنوعی کمک زیادی به پیش بینی روندها و تغییرات قیمتی ارزهای دیجیتال می کند. ارزهای دیجیتال در مدت کوتاهی با رشدهای نجومی هواداران زیادی پیدا کرده است.

طی یکی دو سال اخیر، ارزهای دیجیتال توانستند جایگاه خودشان را محکم تر کرده و به صدر اخبار رسانه های اقتصادی راه پیدا کنند. هزاران ارز دیجیتال در چرخه معاملات بازار وجود دارد که هنوز در ابتدای مسیر رشد و توسعه خود قرار دارند. این گونه جدید از دارایی ها برای دستیابی به پذیرش انبوه، راه درازی را در پیش دارند.

ارزهای دیجیتال با نوسانات و تغییرات زیاد در بازارهای مالی شناخته می‌ شوند. قیمت گذاری این دارایی ها برای سرمایه گذاران با چالش های بسیاری همراه است. در کنار استفاده از متر و معیارهای تکنیکال، سنجش احساسات کاربران و تجزیه و تحلیل موج های خبری راهی برای تحلیل ارز دیجیتال است.

بسیاری از سرمایه گذاران ارز دیجیتال به دنبال راهی برای باز کردن پای فناوری هایی همچون هوش مصنوعی به این حوزه هستند.  بهره گیری از هوش مصنوعی در تحلیل و ارزش گذاری رمزارزها  ریسک‌ را کمتر و سود را بیشتر می کند.

ارزهای دیجیتال بر پایه «بلاکچین» بنا می شوند. تمامی فعل و انفعالات و تراکنش‌ های یک ارز دیجیتال در بلاکچین ثبت و ضبط می شود. مدل های تحلیلی مبتنی بر هوش مصنوعی با داده ها تغذیه می‌شوند. می‌توان از هوش مصنوعی برای کندو کاو رخدادهای یک بلاکچین استفاده کرد.

کاربرد هوش مصنوعی در حوزه ارزهای دیجیتال:

• پیش بینی روندها و تغییرات قیمتی ارزها
• تجزیه و تحلیل احساسات و رویکرد کاربران در قبال رمزارزهای مختلف
• سامانه‌های معاملاتی خودکار و سبدگردانی هوشمند

پیش بینی و تحلیل ارز دیجیتال با هوش مصنوعی

با افزایش کاربران، معامله گران و سرمایه گذاران ارزهای دیجیتال، دیگر روش های سنتی برای تحلیل و شناسایی فرصت های سرمایه گذاری ، کارآمدی خود را از دست داده اند. هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار فناورانه نوظهور برای تحلیل اطلاعات وارد میدان شده و توانسته گره از کار تحلیلگران باز کند.

موسسات معتبری مانند «بارکلیز» (Barclays) و «سیتی بنک» (Citi Bank) از مدت ها پیش برای شناسایی فرصت های سودآور بازار ارزهای دیجیتال دست به پیاده سازی مدل های تحلیلی مبتنی بر هوش مصنوعی زدند.

هوش مصنوعی با بهبود پیش بینی پذیری رفتار ارزهای دیجیتال و با تحلیل‌های قابل اتکاتر، زمینه را برای افزایش سرمایه گذاری در بازار دارایی های دیجیتال هموار می کند. فعالان حوزه هوش مصنوعی با توسعه شبکه های عصبی و مدل های پیش‌بینی کننده، داده‌های تاریخی و تغییرات قیمتی ارزهای دیجیتال را دریافت و قیمت احتمالی یک ارز دیجیتال را در یک تاریخ مشخص در آینده دور یا نزدیک، تخمین بزنند.

با ترکیب هوش مصنوعی و بلاکچین، روشی قدرتمند برای پیش‌بینی بازار ایجاد می شود. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل مبادی و مقاصد تراکنش های یک بلاکچین، می‌تواند الگوهای رفتاری معینی را در اختیار کارشناسان بگذارد. کارشناسان از این داده‌ ها برای تحلیل و تفسیر عوامل محرک در بازار ارزهای دیجیتال استفاده کنند.

استفاده از تحلیل دیدگاه در پیش بینی روند ارز دیجیتال

«تحلیل دیدگاه» از کاربردهای فراگیر هوش مصنوعی است. در بازار ارزهای دیجیتال  می توان از روش های مرسوم در حوزه تحلیل دیدگاه استفاده کرد. برای مثال، احساس مثبت در مورد یک ارز دیجیتال می‌تواند نمایانگر رشد احتمالی قیمت آن در آینده باشند. همچنین احساس منفی از کاهش احتمالی قیمت آن خبر دهد.

برای تحلیل دیدگاه و سنجش احساسات کاربران ارزهای دیجیتال باید حجم فراوانی از داده‌های ناهمگون و متنوع، گردآوری، پردازش و تحلیل شود. رسانه ها، مطالب شبکه های اجتماعی، وبلاگ‌ها، مقالات و بازخوردهای کاربران پیرامون یک خبر و غیره همگی منابعی غنی از اطلاعات برای مدل های هوش مصنوعی هستند. مدل های هوش مصنوعی با اتکا به کامپیوترهای قدرتمند حجم زیادی از داده ها را  پاکسازی و پردازش کرده و به اطلاعاتی ارزشمند و راهگشا تبدیل می کنند.

مرسوم ترین انواع تجزیه و تحلیل دیدگاه که در تفسیر بازار رمزارزها می‌توانند راهگشا باشند:

قطبیت (Polarity): مطالعه قطبیت، روش تحقیقی است که بازخوردها و دیدگاه های کاربران را پردازش و در سه دسته مثبت، منفی و خنثی طبقه بندی می‌کند سپس یک برآیند از کل دیدگاه ها گرفته و در اختیار مفسران قرار داده می‌شود. مفسران هم بر پایه این برآیند می توانند رخدادها و تغییرات آتی قیمت یک دارایی را پیش بینی کنند.

لحن و احساس: یکی از شاخه‌های پرکاربرد هوش مصنوعی، حوزه پردازش زبان طبیعی یا NLP است. در این حوزه، احساس کاربران در قبال یک پدیده با تحلیل لحن دیدگاه یا گفتار او سنجیده می‌شود.

تجزیه و تحلیل احساسات گونه‌محور: در این روش، داده‌ها بر حسب گونه‌های مختلف خدمات یا کسب‌وکارها دسته‌بندی و سپس احساسات کاربران در قبال هر یک از گونه‌ها مورد سنجش قرار می‌گیرد. برای مثال، واکاوی بازخوردهای مشتریان نسبت به یک خدمت یا محصول تازه، در این دسته قرار می‌گیرد.

تدوین استراتژی های معاملاتی سودده در تحلیل ارز دیجیتال با هوش مصنوعی

معامله گران ارزهای دیجیتال برای تصمیم گیری در مورد خرید یا فروش دارایی ها به سیگنال ها متکی هستند. مدل های هوش مصنوعی با جمع آوری، پاکسازی، پردازش و تفسیر مجموعه های عظیم داده، به معامله‌گران  در تدوین استراتژی های سود ده کمک می کنند. دانشمندان و متخصصان بصری سازی کلان داده هم قادرند داده‌ها را پس از پردازش به زبان تصاویر قابل درک ترجمه کنند و برای اتخاذ تصمیم های معاملاتی در اختیار کاربران قرار دهند.

تدوین استراتژی های معاملاتی خودکار با کمک هوش مصنوعی

هوش مصنوعی با تقلید از مغز انسان و توان پردازش کامپیوترهای قدرتمند تلاش می‌کند بهینه ترین تصمیم‌ ممکن را بگیرد. هوش مصنوعی و ربات‌های معامله گر کمک می کنند تا آن دسته از معاملاتی که هر دقیقه یا حتی هر ثانیه، با افت و خیزهای قیمتی همراه است و از عهده انسان ها خارج‌ اند (معاملات پربسامد) را به سودهای اندک اما پر تعداد تبدیل کنند.

صندوق های ریسک پذیر بیش از دیگر فعالان بازار از ربات‌ها در معاملات پرنوسان برای حفظ و افزایش ارزش دارایی های سبد سرمایه گذاری خود استفاده می‌کنند. الگوریتم های هوش مصنوعی فعل و انفعالات بازار را تجزیه و تحلیل کرده و در کسری از ثانیه، چندین موقعیت معاملاتی خرید یا فروش را باز می کنند و ارزش سبد سرمایه را افزایش می دهند. در حال حاضر تمامی معاملات پر بسامد بر پایه مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی انجام می‌شود. این مدل‌ها می‌توانند بهینه‌ترین تصمیم را برای خرید یا فروش یک دارایی در اختیار معامله‌گران بگذارند.