Store sprogmodeller (LLM'er) — ChatGPT, Gemini, Claude, Llama-familiemodeller og deres ligemænd — er hurtigt blevet uundværlige forskningscopiloter for kryptohandlere og -analytikere. Men hovedhistorien for 2025 er ikke "LLM'er slår markedet"; det er en mere nuanceret fortælling: LLM'er kan accelerere research, finde signaler begravet i støjende on- og off-chain-data og automatisere dele af en handelsworkflow — if Du designer systemer, der respekterer modelbegrænsninger, lovgivningsmæssige begrænsninger og markedsrisiko.
Hvilken rolle spiller LLM'er på de finansielle markeder?
Store sprogmodeller (LLM'er) har hurtigt bevæget sig fra chatassistenter til komponenter i handelsforskningspipelines, dataplatforme og rådgivningsværktøjer. Specifikt på kryptomarkeder fungerer de som (1) Scalers af ustrukturerede data (nyheder, fora, fortællinger i kæden), (2) signalsyntesere der sammensmelter heterogene input til præcise handelshypoteser, og (3) automatiseringsmotorer til forskningsarbejdsgange (resuméer, scanning, screening og generering af strategiidéer). Men de er ikke plug-and-play alfa-generatorer: Reelle implementeringer viser, at de kan hjælpe med at fremhæve idéer og fremskynde analyse, samtidig med at de stadig producerer dårlige handelsresultater, medmindre de kombineres med stringente data, realtidsfeeds, risikogrænser og menneskeligt tilsyn.
Trin — operationalisering af LLM'er i en handelsworkflow
- Definer beslutningen: research brief, signalgenerering eller automatisering af udførelse.
- Indtag strukturerede og ustrukturerede kilder (børs-ticks, ordrebøger, on-chain, nyheder, forumindlæg).
- Brug en LLM til opsummering, udtrækning af navngivne enheder, sentimentscoring, tokenomics-parsing og ræsonnement på tværs af dokumenter.
- Kombinér LLM-output med kvantitative modeller (statistiske, tidsserie- eller ML-modeller) og backtest.
- Tilføj menneskelig gennemgang, risikokontroller og løbende overvågning (drift, hallucinationer).
Hvordan kan LLM'er bruges til analyse af markedssentiment?
Markedssentimentanalyse er processen med at måle, hvordan markedsdeltagerne føler sig (bullish, bearish, frygtsom, grådig) om et aktiv eller markedet som helhed. Sentiment hjælper med at forklare prisbevægelser, som rene fundamentale eller tekniske forhold kan overse – især inden for krypto, hvor adfærdsmæssige fortællinger og social opmærksomhed kan skabe hurtige, ikke-lineære bevægelser. Kombination af automatiserede sentimentsignaler med on-chain flowindikatorer og ordrebogsmålinger forbedrer situationsbevidsthed og timing.
LLM'er knytter ustruktureret tekst til strukturerede sentiment- og emnesignaler i stor skala. Sammenlignet med simple leksikon- eller ordbogsmetoder forstår moderne LLM'er kontekst (f.eks. sarkasme, nuanceret regulatorisk diskussion) og kan producere flerdimensionelle output: sentimentpolaritet, selvtillid, tone (frygt/grådighed/usikkerhed), emnetags og foreslåede handlinger.
Overskrifter og nyhedsstemningsaggregering
Rørledning / Trin
- Indtage: Hent overskrifter og artikler fra godkendte kilder (elektroniske nyhedsbureauer, børsmeddelelser, SEC/CFTC-meddelelser, store kryptokanaler).
- Deduplikat og tidsstempel: Fjern dubletter og bevar kilde-/tidsmetadata.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): For lange artikler, brug en retriever + LLM til at producere præcise resuméer og en sentimentscore.
- Samlede vægte: Vægt efter kildetroværdighed, tidsmæssigt henfald og aktiveksponering (et kortvarigt udfald af en børs >> urelateret altcoin-rygte).
- Signaludgang: Numerisk sentimentindeks (−1..+1), emnekoder (f.eks. "regulering", "likviditet", "opgradering") og et kort resumé på let engelsk.
Eksempler (korte):
"Opsummer følgende artikel i to linjer, og udskriv derefter: (1) samlet holdning , (2) tillid (0-1), (3) emner (kommasepareret), (4) 1-2 foreslåede overvågningspunkter."
Afkodning af sociale medier-buzz
Kilder og udfordringer
Twitter/X, Reddit, Telegram, Discord og krypto-native platforme (f.eks. on-chain governance-fora) er rå og støjende: korte beskeder, forkortelser, memes, bot-støj og sarkasme.
Pipelinemønstre
- ForfilterFjern åbenlyse bots, dublerede opslag og spam via heuristikker (opslagsfrekvens, kontoalder, følger/følger-forhold) og ML-klassifikatorer.
- Cluster: grupper beskeder i narrative tråde (f.eks. "DAO-treasury hacket", "Layer-2 airdrop-rygte"). Gruppering hjælper med at undgå overtælling af gentagne beskeder.
- LLM-sentiment + intentionBrug LLM til at mærke beskeder efter stemning, hensigt (rapportering vs. promovering vs. klage), og om opslaget indeholder nye oplysninger vs. forstærkning. Eksempel på prompt: "Mærk følgende sociale budskab som en af: , og angiv en sentimentscore (-1..+1), plus om dette opslag sandsynligvis er originalt eller forstærkende."
- Volumen vs. hastighedBeregn både absolut volumen og ændringshastigheder — pludselige hastighedsstigninger i forstærkningen går ofte forud for adfærdsændringer.
- Meme-detektionBrug en separat klassifikator eller multimodal LLM-prompt (billeder + tekst) til at detektere meme-drevne pumper.
Praktisk køBehandl sociale følelser som støjtung ledende indikatorDen er effektiv til kortsigtet regimedetektion, men skal krydsvalideres med signaler i kæden eller ordrebogen før udførelse.
Implementeringstips
- Brug indlejringsbaseret lighed at forbinde historier, der beskriver den samme begivenhed på tværs af platforme.
- Tildel vægte af kildetroværdighed og beregn et vægtet sentimentindeks.
- Overvåg uoverensstemmelse (f.eks. positive nyheder, men negativ social reaktion) — ofte et rødt flag.
Sådan bruger du LLM'er til fundamental og teknisk analyse
Hvad er fundamental og teknisk analyse?
- Fundamental analyse vurderer den iboende værdi af et aktiv ud fra protokolmålinger, tokenomics, udvikleraktivitet, governanceforslag, partnerskaber, regulatorisk status og makrofaktorer. Inden for krypto er de grundlæggende elementer forskellige: tokenforsyningsplaner, stakingøkonomi, smarte kontraktopgraderinger, netværksgennemstrømning, treasury-sundhed og mere.
- Teknisk analyse (TA) bruger historiske pris- og volumenmønstre, likviditet i kæden og implicitte derivater til at udlede fremtidig prisadfærd. TA er afgørende i krypto på grund af stærk detaildeltagelse og selvopfyldende mønsterdynamik.
Begge tilgange supplerer hinanden: de grundlæggende elementer informerer langsigtet overbevisning og risikobudgettering; teknisk rådgivning styrer timing af ind-/udgang og risikostyring.
Markedsværdi og sektortendenser kræver både kvantitativ aggregering og kvalitativ fortolkning (f.eks. hvorfor opnår Layer-2-tokens relativ markedsværdi? - på grund af nye airdrops, afkastincitamenter eller udviklermigration). LLM'er leverer det fortolkende lag til at omdanne rå markedsværdital til investerbare fortællinger.
LLM'er er mest effektive inden for grundlæggende forskning domæne (opsummering af dokumenter, udtrækning af risikosprog, holdninger omkring opgraderinger) og som forstærkere for den kvalitative side af teknisk analyse (fortolkning af mønstre, generering af handelshypoteser). De supplerer, ikke erstatter, numeriske kvantemodeller, der beregner indikatorer eller kører backtests.
Sådan bruger du LLM'er til fundamental analyse — trin for trin
- Hvidbog / Revisionsoversigt: Indtag hvidbøger, revisioner og udviklingsindlæg. Bed den juridiske medarbejder om at udtrække tokenomics (forsyningsplan, vesting), governance-rettigheder og centraliseringsrisici. Leveres: struktureret JSON med felter:
supply_cap,inflation_schedule,vesting(procent, tidslinje),upgrade_mechanism,audit_findings. - Udvikleraktivitet og analyse af repository: Indlæs commit-logfiler, PR-titler og problemdiskussioner. Brug LLM'en til at opsummere projektets tilstand og antallet af kritiske rettelser.
- Modparts-/treasuryanalyse: Analyser virksomhedsindberetninger, børsmeddelelser og statslige erklæringer for at opdage koncentrationsrisiko.
- Reguleringssignaler: Brug LLM'er til at analysere lovgivningstekster og knytte dem til tokenklassificeringsrisiko (sikkerhed vs. råvare). Dette er især aktuelt i betragtning af SEC's bevægelse mod en tokentaksonomi.
- Narrativ scoring: Kombinér kvalitative output (opgraderingsrisici, centralisering) til en sammensat fundamental score.
Eksempel på opfordring:
"Læs denne revisionsrapport og fremlæg: (a) de 3 mest alvorlige tekniske risici, forklart med lægmandssprog, (b) om nogen af dem kan udnyttes i stor skala, (c) afbødende foranstaltninger."
Sådan bruger du LLM'er til teknisk analyse – trin for trin
LLM'er er ikke prismotorer, men kan anmærke diagrammer og foreslå funktioner til kvantemodeller.
- Forbehandling af markedsdata: Giv LLM'er rensede OHLCV-vinduer, beregnede indikatorer (SMA, EMA, RSI, MACD) og ordrebogssnapshots som JSON.
- Mønstergenkendelse og hypotesegenerering: Bed den juridiske kandidat om at beskrive observerede mønstre (f.eks. "skarp divergens mellem indstrømning i kæden og pris" → formuler en hypotese om hvorfor).
- Forslag til funktionstekniske løsninger: Generer kandidatfunktioner (f.eks. 1-times ændring i udvekslingsnetflow divideret med 7-dages rullende gennemsnit, tweets pr. minut * finansieringsrate).
- Signalvægtning og scenarieanalyse: Brug modellen til at foreslå betingede regler (hvis social velocity > X og netflow > Y, så høj risiko). Valider via backtest.
Brug struktureret I/O (JSON) til modeloutput for at gøre dem programmatisk forbrugbare.
Hvordan analyserer man markedsværdi og sektortendenser med LLM'er?
Markedsværdi afspejler værdistrømmen på kryptovalutamarkedet og hjælper handlende med at forstå, hvilke sektorer eller aktiver der dominerer på et givet tidspunkt. Det kan dog være ekstremt tidskrævende at spore disse ændringer manuelt. Store sprogmodeller (LLM'er) kan strømline denne proces og analysere markedsværdirangeringer, handelsvolumener og ændringer i dominansen af større kryptovalutaer på få sekunder.
Med AI-værktøjer som Gemini eller ChatGPT kan handlende sammenligne individuelle aktiver i forhold til det bredere marked, identificere hvilke tokens der vinder eller mister markedsandele, og opdage tidlige tegn på sektorrotation, såsom midler der skifter fra Layer-1 til DeFi-tokens eller AI-relaterede projekter.
Praktisk tilgang
- DataindtagelseHent data om loft og sektorer fra pålidelige kilder (CoinGecko, CoinMarketCap, børs-API'er, on-chain forsyningssnapshots). Normaliser sektorer/tags (f.eks. L1, L2, DeFi, CeFi, NFT'er).
- Automatisk generering af fortællingerBrug LLM'er til at producere præcise temarapporter: "Sektor X har opnået Y% af den samlede markedsværdi på 30 dage drevet af A (protokolopgradering) og B (regulatorisk klarhed) — understøttende dokumentation: ."
- Krydsvalidering med alt-dataFå LLM'en til at korrelere sektorbevægelser med ikke-prissignaler (udvikleraktivitet, stablecoin-flows, ændringer i NFT-gulvet). Bed LLM'en om at producere rangerede årsagshypoteser og de datapunkter, der understøtter hver hypotese.
- Trenddetektion og advarslerOpret tærskelværdier for advarsler (f.eks. "hvis sektorens markedsværdi stiger >5 % inden for 24 timer, og udvikleraktiviteten stiger >30 % uge for uge, markeres til research") — lad LLM'en angive begrundelsen i advarslens nyttelast.
Praktisk tip: Gem krydsreferenceindekser: For ethvert narrativt afledt signal skal du gemme kildekoden og tidsstemplerne, så compliance og revisorer kan spore enhver beslutning tilbage til det oprindelige indhold.
Trin til at opbygge en LLM-baseret kryptoforskningspipeline
Nedenfor er en praktisk, omfattende liste over trin, du kan implementere. Hvert trin indeholder nøglekontroller og de LLM-specifikke berøringspunkter.
Trin 1 — Definer mål og begrænsninger
- Bestem LLM'ens rolle: idégenerator, signaludtrækning, hjælper med handelsautomatisering, compliance-overvågning, eller en kombination.
- Begrænsninger: latenstid (realtid? timebasis?), omkostninger og lovgivningsmæssige/compliance-grænser (f.eks. dataopbevaring, fjernelse af personoplysninger).
Trin 2 — Datakilder og indtagelse
- TekstuelNyheds-API'er, RSS, SEC/CFTC-udgivelser, GitHub, protokoldokumentation. (Angiv primære indberetninger for juridiske/regulatoriske begivenheder.)
- Social: streams fra X, Reddit, Discord (med botfiltrering).
- On-chaintransaktioner, smarte kontrakthændelser, øjebliksbilleder af tokenforsyning.
- MarkedBørsordrebøger, handelsticks, aggregerede prisfeeds.
Automatiser indtagelse og standardisering; gem rå artefakter til revisionsmuligheder.
Trin 3 — Forbehandling og opbevaring
- Tokeniser og klump lange dokumenter fornuftigt til hentning.
- Gem indlejringer i en vektordatabase til RAG.
- Vedligehold et metadatalag (kilde, tidsstempel, troværdighed).
Trin 4 — Modelvalg og -orkestrering
- Vælg en LLM (eller et mindre ensemble) til forskellige opgaver (hurtige og billigere modeller til simple synspunkter, high-cap ræsonnementmodeller til forskningsnotater). Se modelforslag nedenfor.
Trin 5 — Designprompts og skabeloner
- Opret genbrugelige promptskabeloner til opgaver: opsummering, entitetsudtrækning, hypotesegenerering, sentimentscoring og kodegenerering.
- Inkluder eksplicit instruktion til citere tekststykker (passager eller URL'er), der bruges til at nå frem til en konklusion – dette forbedrer revisionsbarheden.
Eksempel på prompt (følelse):
Kontekst: . Opgave: Angiv en sentimentscore (-1..+1), en kort begrundelse i 1-2 sætninger og tre tekstlige højdepunkter, der drev scoren. Brug konservativt sprog, hvis du er usikker, og inkluder tillid (lav/middel/høj).
Trin 6 — Efterbehandling og oprettelse af funktioner
- Konverter LLM-output til numeriske funktioner (sentiment_x, narrative_confidence, governance_risk_flag) sammen med proveniensfelter, der linker til kildeteksten.
Trin 7 — Backtest og validering
- For hvert kandidatsignal skal du køre walk-forward backtests med transaktionsomkostninger, slippage og positionsstørrelsesregler.
- Brug krydsvalidering, og test for overfitting: LLM'er kan generere overforarbejdede regler, der fejler i livehandel.
Hvilke modeller bør du overveje til forskellige opgaver?
Lette, on-prem/latenstidsfølsomme opgaver
Llama 4.x / Mistral-varianter / mindre finjusterede kontrolpunkter — god til lokal implementering, når databeskyttelse eller latenstid er kritisk. Brug kvantiserede versioner for omkostningseffektivitet.
Høj kvalitet i argumentation, opsummering og sikkerhed
- OpenAI GPT-4o-familien — stærk generalist til ræsonnement, kodegenerering og opsummering; brugt i vid udstrækning i produktionspipelines.
- Antropisk Claude-serie — vægt på sikkerhed og lang kontekstopsummering; god til compliance-orienterede applikationer.
- Google Gemini Pro/2.x — fremragende multimodale og langkontekstmæssige egenskaber til syntese fra flere kilder.
Bedste praksis for modelvalg
- Brug specialiserede LLM'er i finans eller finjusterede kontrolpunkter når opgaven kræver domænejargon, lovgivningsmæssigt sprog eller revisionsevne.
- Brug få-skuds prompting på generalistmodeller til udforskende opgaver; migrer til finjusterings- eller hentningsudvidede modeller, når du har brug for ensartede, gentagelige output.
- Til kritisk produktionsbrug, implementer et ensemble: en model med høj recall til at markere kandidater + en højpræcisionsspecialist til at bekræfte.
Udviklere kan få adgang til den nyeste LLM API, f.eks. Claude Sonnet 4.5 API og GPT 5.1 osv. gennem CometAPI, den nyeste modelversion opdateres altid med den officielle hjemmeside. For at begynde, udforsk modellens muligheder i Legeplads og konsulter API guide for detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. CometAPI tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.
Klar til at gå? → Tilmeld dig CometAPI i dag !
Hvis du vil vide flere tips, guider og nyheder om AI, følg os på VK, X og Discord!