کاربرد هوش مصنوعی در بازار ارزهای دیجیتال

اگر تاکنون به دنبال یافتن فرصت‌های سرمایه‌گذاری بوده‌اید، حتما اسم بازار ارزهای دیجیتال به گوشتان خورده است. بازار ارز دیجیتالی فرصتی برای سرمایه‌گذاری پر سود و در عین حال با ریسک زیاد است که تصمیم‌گیری درست در آن می‌تواند بسیار در وضعیت مالی شما اثرگذار باشد. این بازار که بر بستر بلاکچین اجرا می‌شود، روزانه با حجم زیادی از سیگنال‌ها و معاملات و یا به طور کلی داده‌های کلان رو به رو است که تحلیل آن را بسیار دشوار و زمانبر کرده است. اینجاست که هوش مصنوعی به کمک سرمایه‌گذاران و تحلیلگران این بازار آمده تا بستری را برای استفاده بهینه از داده‌های موجود و سرمایه‌گذاری مطمئن فراهم کند. ادغام هوش مصنوعی با فناوری بلاکچین در توسعه ارزهای دیجیتال می‌تواند نه تنها باعث بهبود چارچوب بلاکچین شود بلکه افزایش مقیاس‌پذیری را نیز به همراه داشته باشد. بنابراین، در این مقاله به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در بازار ارزهای دیجیتال می‌پردازیم.

ارز دیجیتالی چیست؟

ارز دیجیتال که تحت عناوین پول دیجیتال، پول الکترونیک و یا ارز الکترونیکی نیز شناخته می‌شود، به هرگونه ارز، پول و یا هر دارایی شبیه پول گفته می‌شود که به صورت دیجیتالی و یا الکترونیکی در دسترس است. به بیانی دیگر، این ارزها ماهیت فیزیکی ندارند و به صورت رایانه‌ و یا کیف پول الکترونیکی و تحت شبکه، ذخیره، مبادله و یا به طور کلی مدیریت می‌شوند.

ارزهای دیجیتالی انواع مختلفی دارند که معروف‌ترین آنها رمزارزها یا ارزهای رمزگذاری شده است. رمزارزها را می‌توان یک جایگزین الکترونیکی و غیرمتمرکز برای ارز صادر شده توسط دولت دانست. بیت‌کوین شناخته شده‌ترین نمونه ارز دیجیتال است که هر تراکنش آن در بستر بلاکچین به صورت الکترونیکی ثبت می شود. در حال حاضر بیش از 1500 رمزارز مختلف با ارزشی بالغ بر بیلیون‌ها دلار برای خرید، فروش و تجارت وجود دارد که تمامی آنها بر بستر بلاکچین پیاده‌سازی شده و عمل می‌نمایند. بدون شک این حجم از مبادلات، داده‌های بسیاری را نیز بوجود می‌آورد و اینجاست که نیاز به حضور هوش مصنوعی و تکنیک‌های داده‌کاوی حس می‌شود.

کاربرد هوش مصنوعی در بازار ارزهای دیجیتال

با وجود همه محبوبیتی که ارزهای دیجیتال با بازدهی بالا اما غیرمنتظره به دست آورده‌اند، همچنان سردرگمی زیادی در بین سرمایه‌گذاران در این زمینه وجود دارد. اگر چه اکثر ما در مورد ارزهای دیجیتال شنیده‌ایم، اما ایده یک ارز غیرمتمرکز و روش معامله آن هنوز مفاهیم جدید و نوظهوری هستند که ما را ممکن است در سرمایه‌گذاری در این حوزه مردد کند. علاوه بر این، از زمان ظهور اولین رمزارز، بیت کوین، نوسانات زیادی در ارزش این ارز تاکنون بوجود آمده است که همین امر دلیل مضاعفی است که افراد یا به این سمت نروند و فرصت یک سرمایه‌گذاری پر سود را از خود منع کنند و یا بر پایه احساسات در این زمینه تصمیم‌گیری کنند.

آشنایی و اجرای سرمایه‌گذاری در ارزهای دیجیتال به مهارت و زمان زیادی برای درک بازار نیاز دارد. با ظهور ابزارهای مبتنی بر فناوری، سرمایه‌گذاران و معامله‌گران به طور فزاینده‌ای به دنبال هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی هستند تا بتوانند به کمک آنها به سرمایه‌ گذاری در این زمینه معنا بخشیده و آن را ملموس‌تر نمایند. از آنجایی که رمز ارزها توسط فناوری بلاکچین پشتیبانی می‌شوند، هوش مصنوعی می‌تواند در کنار بلاکچین برای رفع بسیاری از چالش‌ها کار کند و تغییرات شگرفی را ایجاد نماید. مواردی که می‌توان از هوش مصنوعی برای بهبود سرمایه‌گذاری در بازار ارزهای دیجیتال استفاده کرد، به شرح زیر است:

پیش‌بینی‌های دقیق بازار رمزارزها

یکی از بزرگ‌ترین مشکلات در معاملات ارزهای دیجیتال، نوسانات بازار است. به عنوان مثال، قیمت بیت کوین از اکتبر 2017 تا ژانویه 2018، در یک بازه زمانی 24 ساعته 5 درصد نوسان داشت. این نوسانات عمدتاً ناشی از ادراکات مختلف از ارزش ذاتی این ارز دیجیتال است، که به عنوان یک دارایی و یا به عنوان یک کالا یا خدمات در نظر گرفته می‌شود. با تمام این اوصاف، در سال‌های اخیر، بازار ارزهای دیجیتال به دلیل به رسمیت شناختن آن توسط شرکت‌های مالی پیشرو، شاهد جهش عظیمی در بازده بود که باعث ایجاد حس اطمینان در آینده ارزهای دیجیتال شد. به عنوان نمونه، شرکت‌های Goldman Sachs و JP Morgan، از شرکت‌های بانکداری و خدمات مالی آمریکا شروع به ارائه بیت‌کوین و سایر ارزهای دیجیتال به مشتریان خصوصی خود کردند که همین امر سرمایه‌گذاری در ارزهای دیجیتال را نیز برجسته‌تر کرده است.

با محبوبیت سرمایه‌گذاری در ارزهای دیجیتال، هوش مصنوعی می‌تواند به غلبه بر عدم اطمینان موجود در بازار ارزهای دیجیتال کمک کند. با تجزیه و تحلیل کلان‌داده‌ها، سرمایه‌گذاران می‌توانند رویدادهای مهم در بازار ارزهای دیجیتال را پیش‌بینی و تصمیمات سرمایه‌گذاری آگاهانه‌تری اتخاذ کنند. به عبارت دیگر، با جمع‌آوری، پیش‎پردازش، پردازش و تجزیه و تحلیل کلان‌داده‌ها، بینش ارزشمندی در مورد هر یک از ارز‌های دیجیتال ارائه می‌شود. متخصصان هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگان‌ داده می‌توانند با ایجاد مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین یا مدل‌های پیش‌بینی، بستری را برای تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی بازار رمزارزها ایجاد کنند تا بتوان پیش‌بینی‌های دقیقی درباره قیمت یک ارز دیجیتال در تاریخ و زمان معینی در آینده انجام داد. در این زمینه می‌توان به عنوان نمونه به صرافی سلام کریپتو اشاره کرد که با بهره‌گیری از هوش مصنوعی قیمت ارزهای دیجیتال را برای یک ساعت آینده پیش‌بینی می‌نماید که آنرا در بات معاملاتی خود پیاده‌سازی کرده است.

علاوه بر این، ترکیب دو فناوری عظیم و پیشروی هوش مصنوعی با بلاکچین ترکیب قدرتمندتری را در این زمینه ایجاد کرده است. بلاکچین نه تنها از تراکنش‌ها بلکه هر چیزی که دارای ارزش است، یک رکورد دیجیتالی در فضایی امن نگه می‌دارد. بنابراین، بلاکچین با ذخیره و اشتراک‌گذاری داده ها به شیوه‌ای امن، فضایی را برای هوش مصنوعی ایجاد می‌کند که بتواند به تجزیه و تحلیل و ایجاد بینش از داده‌های گذشته و در لحظه بلاکچین برای تولید ارزش استفاده کند. تراکنش‌های بلاک چین همچنین می‌توانند الگوهای رفتاری برای کمک به درک محرک‌ها در بازار رمزارزها را آشکار کنند که به کمک آن‌ها، سرمایه‌گذاران امکان انجام پیش‌بینی‌های دقیقی در این رابطه را دارند.

تحلیل احساسات بازار ارزهای دیجیتال

در سرمایه‌گذاری ارزهای دیجیتال، احساسات مثبت روی ارزش یک ارز دیجیتال می‌تواند تأثیر گذارد و افزایش قیمت آن را به همراه داشته باشد، در حالی که بر اساس یک احساس منفی کاهش قیمت آن را می‌توان پیش‌بینی نمود. بنابراین تجزیه و تحلیل احساسات یا نظرات افراد در مورد یک موضوع خاص که توسط هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی به راحتی قابل انجام است، در این نوع از بازار اهمیت بسزایی دارد.

جهت تعیین احساسات بازار ارزهای دیجیتال، مقادیر زیادی از داده‌های مختلف نظیر اخبار، وبلاگ‌ها، مقالات، انجمن‌ها، سایت‌ها و رسانه‌های اجتماعی، تابلوهای پیام سهام و حتی نظرات مربوط به آنها باید جمع‌آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل شوند که بدون شک به صورت دستی امری بسیار دشوار است. هوش مصنوعی با استفاده از قدرت پردازش کلان داده‌ها، مقادیر زیادی از داده‌های اینترنت و همچنین داده‌های زنجیره بلوکی را می‌تواند در زمان کمی پردازش کند و به سرعت احساسات را خواه منفی، خنثی یا مثبت تحلیل کند. همچنین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توانند با تجزیه و تحلیل سیگنال‌های مختلف، دستکاری‌ها در بازار را از طریق رفتارهای غیرعادی (از منظر شاخص‌های احساسات) شناسایی کنند. تحلیل احساسات برای رمزارزها به سرمایه‌گذاران بینش‌های مختلفی را در مورد نوع و نحوه سرمایه‌گذاری فراهم می‌کند. انواع تحلیل‌های متداول احساسات که در تفسیر بازار ارزهای دیجیتال می‌توانند مفید واثع شوند، عبارتند از:

قطبیت: در تجزیه و تحلیل قطبیت، عبارات مورد بررسی از منظر مثبت، منفی یا خنثی بودن، تجزیه و تحلیل و برچسب‌گذاری می‌شوند.

لحن/احساس: از فناوری پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌توان برای تجزیه و تحلیل احساسات یا لحن متن استفاده کرد.

تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر ویژگی/ جنبه: تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر ویژگی/ جنبه، داده‌ها را توسط شرکت یا خدمات خاص دسته‌بندی و احساسات منتسب به هر یک را شناسایی می‌کند. این نوع تجزیه و تحلیل می‌تواند تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری با مرتبط کردن احساساتش به یک محصول یا خدمات را شامل شود.

انجام خودکار استراتژی‌های معاملاتی با فرکانس بالا

از آنجایی که هوش مصنوعی می‌تواند هوش انسانی را شبیه‌سازی کند، سرمایه‌گذاران و تحلیلگران اغلب از هوش مصنوعی در استراتژی های معاملاتی با فرکانس بالا استفاده می‌کنند. معامله‌گرانی که می‌توانند معاملات را سریع انجام دهند، سود بیشتری نسبت به معامله‌گرانی دارند که اجرای آنها کندتر است. معاملات با فرکانس بالا شکلی از معاملات الگوریتمی است که توسط سرمایه‌گذاران و صندوق های تأمینی مورد استفاده قرار می‌گیرد که در آن سیستم هوشمند تعداد زیادی سفارش را در کسری از ثانیه اجرا می‌کند.

سیگنال‌های معاملاتی ارزهای دیجیتال با فرکانس بالا برای به حداکثر رساندن سرمایه‌گذاری مفید خواهند بود. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر داده‌های محاسباتی ریاضی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند بازارها را تجزیه و تحلیل کند و در عرض چند ثانیه ارزهای دیجیتال را بخرد یا بفروشد. اکثر بانک های سرمایه‌گذاری بزرگ و صندوق های تأمینی در حال حاضر معاملات با فرکانس بالا را از طریق پلت‌فرم‌های معاملاتی خودکار انجام می‌دهند. الگوریتم‌های مالی می‌توانند تجزیه و تحلیل‌های سریع و کارآمدی ارائه دهند و به سرمایه‌گذاران کمک کنند تا آگاهانه‌ترین تصمیم‌های معاملات ارزهای دیجیتال را بگیرند. همچنین هنگامی که یک الگو شناسایی شد، سرمایه‌گذاران می‌توانند فرآیند معاملات را خودکار کرده و معاملات با فرکانس بالا را با ارزهای دیجیتال انجام دهند.

انجام بخش زیادی از تحلیل تکنیکال به صورت خودکار

در نتیجه، وقتی هوش مصنوعی می‌تواند در انجام خودکار معاملات با فرکانس بالا به سرمایه‌گذاران کمک کند بنابراین بدون شک توانایی تحلیل تکنیکال این بازار را نیز دارد. تحلیل تکنیکال که بر پایه اصل “تاریخ تمایل به تکرار دارد” بنا شده است به شناسایی الگوهای مختلف و پیش‌بینی آنچه که ممکن است در آینده اتفاق بیفتد از قیمت ارزهای دیجیتال گرفته تا حجم معاملات و تغییرات این بازار، می‌پردازد. در تحلیل تکنیکال، افراد علاوه بر داشتن مهارت بر روش‌های مختلف این نوع تحلیل، نیاز به آشنایی و تسلط بر بازار را نیز دارند که این امر با افزایش تعداد نمادها و تعدد نمودارها زمانبر، پیچیده و گیج‌کننده می‌شود.

اما به کمک هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توان بخش زیادی از این حجم کاری را خودکارسازی نمود. این امر باعث آزاد شدن وقت زیادی از تحلیلگران می‌شود و شرایطی را برای آنها ایجاد می‌کند تا بتوانند وقت بیشتری را بر روی کارهایی با ارزش افزوده بالاتر صرف کنند.

بهینه سازی استراتژی های استخراج

همانطور که گفته شد بیشتر ارزهای دیجیتال بر بستر بلاکچین اجرا می‌شوند. فرایند ثبت اطلاعات در شبکه بلاکچین در قالب یک بلاک جدید، نیاز به رمزنگاری و تأیید توسط گره‌های موجود در شبکه دارد. بلاک مذکور جهت رمزنگاری در دسترس گره‌هایی از شبکه تحت عنوان استخراج‌کننده و یا ماینرها قرار می‌گیرند. ماینرها برای رمزنگاری این بلاک، از سخت‌افزارهای قدرتمند و تخصصی استفاده می‌کنند تا رمزنگاری متناسب با بلاک را پیدا نمایند. این افراد در تلاش هستند تا اولین نفری باشند که بلاک را تأیید و ایمن می‌کند، زیرا در اینصورت پاداشی به صورت کوین دریافت می‌نمایند.

به کمک هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توان تلاش‌های مربوط به استخراج ارزهای دیجیتال را بهینه نمود و همچنین از ربوده شدن منابع مورد نیاز برای استخراج توسط سودجویان جلوگیری کرد. محققان یک الگوریتم یادگیری ماشین مبتنی بر یادگیری تقویتی در این زمینه ارائه داده‌اند که بدون نیاز به مدل اولیه بلاکچین و پارامترهای مربوطه (منبع محاسباتی ماینر، کارمزد تراکنش و غیره) می‌توان برای برون‌یابی پویای استراتژی‌های استخراج استفاده کرد که در مقایسه با سایر استراتژی‌ها عملکرد بهتری از خود ارائه داده است.

در روش‌های مبتنی بر الگوریتم‌های سنتی یادگیری تقویتی، عوامل باید کسب پاداش را در یک محیط به حداکثر برسانند. اما شبکه بلاکچین یک محیط پویا است که در آن نمی‌توان به راحتی یک مدل به عنوان نماینده معرفی کرد. بنابراین محققان یک الگوریتم یادگیری تقویتی چند بعدی ابداع کردند که از یادگیری Q (الگوریتم بدون مدل) برای بهینه‌سازی استخراج ارزهای دیجیتال استفاده می‌کند. در اجرا نیز می‌توان به استارتاپ ماتریکس اشاره کرد که با استفاده از هوش مصنوعی در بستر بلاکچین، توانسته صرفه‌جویی قابل ملاحظه‌ای در انرژی محاسباتی مورد نیاز در استخراج بیت‌کوین ایجاد نماید.

جلوگیری از سرقت رمز پول (Cryptojacking)

سرقت رمز پول یک نوع جدید سرقت است که در بازار ارزهای دیجیتال رایج است. در این نوع سرقت شما با مراجعه به یک سایت بدون اینکه متوجه شوید، نرم‌افزارهای استخراج رمزارزها بر روی سخت‌افزارهایتان اجرا می‌شوند و شما می‌مانید با CPU استفاده شده و یک مبلغ بالا برای قبض برق.

یکی دیگر از کاربردهای قابل توجه یادگیری ماشین در استخراج ارزهای دیجیتال مربوط به امنیت است. آزمایشگاه‌های تحقیقاتی تحت حمایت موسسات دانشگاهی و دولت‌های ملی به منابع محاسباتی و زیرساخت قابل توجهی مجهز هستند. این موضوع آنها را به اهداف اصلی کریتوجکرها تبدیل می‌کند. برای این منظور دستگاه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تعبیه شدند که در زمان اندک، برنامه‌های مخربی که قصد ربودن منابع محاسباتی را دارند شناسایی می‌کنند. در این زمینه می‌توان به سیستم SiCaGCN اشاره کرد که شباهت‌های بین یک جفت برنامه یا کد را با توجه به اندازه‌گیری‌ فاصله انجام شده بر روی گراف کنترل جریان  محاسبه کرده و بر این اساس به ماهیت برنامه/ کد پی می‌برد. سیستم SiCaGCN شامل اجزای مختلفی نظیر معماری‌های شبکه عصبی و تکنیک‌های موجود در حوزه یادگیری عمیق است.

آماده‌سازی داده‌ها جهت پردازش توسط تحلیل‌گران بازار ارز دیجیتال

معامله‌گران رمز ارزها به شدت به سیگنال‌های مختلف در این زمینه وابسته هستند و بدون پردازش آنها نمی‌توانند به درستی تصمیم‌گیری نمایند. با این حال، با رشد روز افزون داده‌های بدون ساختار در فضای دیجیتال، تولید سیگنال‌های دقیق به صورت دستی تقریبا غیرممکن است. مقادیر زیادی از داده‌ها باید قبل از تجزیه و تحلیل برای کشف بینش سرمایه‌گذاری، پیش‌پردازش شوند.

هوش مصنوعی به دانشمندان و توسعه دهندگان داده اجازه می‌دهد تا روش‌هایی بسازند که معامله‌گران بتوانند از آنها برای به دست آوردن اطلاعات مرتبط و تمیز در یک پلت‌فرم استفاده کنند. با تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی، داده‌ها را می‌توان با ویژگی‌های خاصی از جمله نام واحد پول، نوع سند، مؤسس ارز و موارد دیگر طبقه‌بندی و استخراج کرد. علاوه بر این، با قابلیت‌های هوش مصنوعی، دانشمندان داده می‌توانند بینش‌های معاملاتی دقیقی را به شیوه‌ای ارائه دهند که برای معامله‌گران یا سرمایه‌گذاران غیرمسلط به فناوری از طریق داشبورد یا رابط بصری قابل درک باشد. این امر به سرمایه گذاران و معامله‌گران کمک می‌کند با استفاده از بینش‌های به دست آمده، سود خود را افزایش دهند.

سخن آخر

همانطور که در این مقاله اشاره شد، هوش مصنوعی با قابلیت پردازش کلان‌داده‌ها و همچنین توانایی‌های فناوری‌های مختلفش نظیر پردازش زبان طبیعی می‌تواند در پیش‌بینی، تحلیل و انجام معاملات بسیار مثمرثمر واقع شود. با وجود این قابلیت‌های ارزشمند، همچنان استفاده از این تکنولوژی در بستر بلاکچین آنطور که باید مورد استفاده قرار نگرفته است که می‌توان از مهم‌ترین دلایل آن نیازهای پیشرفته تکنولوژیکی و پردازشی و جلب اعتماد عمومی دانست.

استفاده از هوش مصنوعی در بستر بلاکچین پروژه‌ای بسیار سنگین و هزینه‌بر است. صرف نظر از نیروهای متخصص برای طراحی، توسعه، پیاده‌سازی و پشتیبانی؛ الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای اجرا نیاز به قدرت پردازشی و رابط گرافیکی بالا دارند که همین امر باعث می‌گردد بسیاری از شرکت‌های کوچک و یا متوسط تمایلی به استفاده از هوش مصنوعی با وجود مزایای فراوانش نداشته باشند.

از طرف دیگر، عدم اعتماد به سیستم‌های هوشمند در ارائه تحلیل‌ها، پیشنهادات و یا بطور کلی اجرای خودکار معاملات مسأله جدیدی نیست. به خصوص این عدم اعتماد در بازار ارزهای دیجیتال که با پول و درآمد افراد مرتبط است نیز ملموس‌تر می‌باشد. جهت جلب اعتماد افراد به سیستم‌های هوشمند لازم است مسیر طولانی و تقریبا بدون خطایی را طی نمود وگرنه هوش مصنوعی با وجود تواناییش‌هاش کنار گذاشته می‌شود.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید