Үлкен тілдік модельдер (LLM) - ChatGPT, Gemini, Claude, Llama-отбасы үлгілері және олардың құрдастары - тез арада крипто трейдерлер мен талдаушылар үшін таптырмас зерттеу көмекшісі болды. Бірақ 2025 жылға арналған тақырып «LLM нарықты жеңеді» емес; бұл әлдеқайда нюансты әңгіме: LLMs зерттеулерді жеделдете алады, шулы және желіден тыс деректерде жасырылған сигналдарды таба алады және сауда жұмыс процесінің бөліктерін автоматтандырады — if үлгі шектеулерін, реттеуші шектеулерді және нарықтық тәуекелді құрметтейтін жүйелерді құрастырасыз.
LLM қаржы нарықтарында қандай рөл атқарады?
Үлкен тілдік үлгілер (LLM) чат көмекшілерінен сауда-саттық зерттеу құбырларының, деректер платформаларының және кеңес беру құралдарының құрамдастарына жылдам көшті. Криптовалюта нарықтарында олар ерекше әрекет етеді (1) скалерлер құрылымданбаған деректер (жаңалықтар, форумдар, желілік баяндаулар), (2) сигнал синтезаторлары гетерогенді кірістерді қысқаша сауда гипотезаларына біріктіретін және (3) автоматтандыру қозғалтқыштары зерттеу жұмыс үрдістері үшін (қорытындылар, сканерлеу, скрининг және стратегия идеяларын құру). Бірақ олар қосылатын және ойнатылатын альфа-генераторлар емес: нақты орналастырулар олардың беткі идеяларға және жылдамдықты талдауға көмектесетінін көрсетеді, сонымен бірге қатаң деректермен, нақты уақыттағы арналармен, тәуекел шектеулерімен және адам бақылауымен біріктірілмесе, әлі де нашар сауда нәтижелерін береді.
Қадамдар – сауда жұмыс процесінде LLM-ді іске қосу
- Шешімді анықтаңыз: зерттеу қысқаша, сигнал генерациялау немесе орындауды автоматтандыру.
- Құрылымдық және құрылымданбаған көздерді (айырбастау кенелері, тапсырыс кітаптары, желідегі, жаңалықтар, форум жазбалары) қабылдаңыз.
- Қорытындылау, атаулы нысанды шығару, көңіл-күйді бағалау, токеномиканы талдау және құжат аралық негіздеу үшін LLM пайдаланыңыз.
- LLM нәтижелерін сандық үлгілермен (статистикалық, уақыттық қатарлар немесе ML) және бэк-тестпен біріктіріңіз.
- Адамның шолуын, тәуекелді бақылауды және үздіксіз бақылауды қосыңыз (дрейф, галлюцинация).
Нарықтық көңіл-күйді талдау үшін LLM қалай пайдалануға болады?
Нарық көңіл-күйін талдау – нарыққа қатысушылардың активке немесе тұтастай алғанда нарыққа деген сезімін (бычий, аюлы, қорқынышты, ашкөз) өлшеу процесі. Сезім таза негіздерді немесе техниканы жіберіп алуы мүмкін баға қозғалысын түсіндіруге көмектеседі - әсіресе мінез-құлық туралы әңгімелер мен әлеуметтік назар жылдам, сызықтық емес қозғалыстарды жасай алатын криптода. Автоматтандырылған көңіл-күй сигналдарын тізбектегі ағын индикаторларымен және тапсырыс кітабының көрсеткіштерімен біріктіру жағдай туралы хабардар болу мен уақытты жақсартады.
LLM құрылымдалмаған мәтінді құрылымдалған сезімге және масштабтағы тақырып сигналдарына салыстырады. Қарапайым лексика немесе сөздер қаптамасы әдістерімен салыстырғанда, заманауи LLM контекстті түсінеді (мысалы, сарказм, нюансты реттеуші талқылау) және көп өлшемді нәтижелерді шығара алады: сезім полярлығы, сенімділік, тон (қорқыныш/ашкөздік/белгісіздік), тақырып тегтері және ұсынылған әрекеттер.
Тақырыптар мен жаңалықтарды біріктіру
Құбыр / Қадамдар
- Қабылдау: Тексерілген арналардан тақырыптар мен мақалаларды алыңыз (өткізу қызметтері, айырбастау хабарландырулары, SEC/CFTC шығарылымдары, негізгі криптовалюталар).
- Көшірме және уақыт белгісі: Көшірмелерді жойыңыз және бастапқы/уақыт метадеректерін сақтаңыз.
- RAG (Қабылдау арқылы кеңейтілген ұрпақ): Ұзын мақалалар үшін қысқаша қорытындылар мен көңіл-күй бағасын шығару үшін ретривер + LLM пайдаланыңыз.
- Жиынтық салмақтар: Дереккөздің сенімділігі, уақыттың азаюы және активтерге әсер ету (айырбастың қысқа үзілуі >> байланысты емес альткоин туралы қауесет) бойынша салмақ.
- Сигнал шығысы: Сандық көңіл-күй индексі (−1..+1), тақырып тегтері (мысалы, «реттеу», «өтімділік», «жаңарту») және қарапайым ағылшын тіліндегі қысқаша қорытынды.
Жедел мысалдар (қысқаша):
«Келесі мақаланы екі жолға қорытындылаңыз, содан кейін шығарыңыз: (1) жалпы көңіл-күй , (2) сенімділік (0-1), (3) тақырыптар (үтірмен бөлінген), (4) 1-2 ұсынылған бақылау элементтері.»
Әлеуметтік медиа шуылын декодтау
Дереккөздер мен қиындықтар
Twitter/X, Reddit, Telegram, Discord және криптографиялық платформалар (мысалы, желідегі басқару форумдары) шикі және шулы: қысқа хабарламалар, аббревиатуралар, мемдер, бот шуы және сарказм.
Құбыр үлгілері
- Алдын ала сүзгі: эвристика (жариялау жиілігі, тіркелгі жасы, жазылушы/келесі қатынасы) және ML классификаторлары арқылы айқын боттарды, қайталанатын жазбаларды және спамды жойыңыз.
- Кластер: баяндау ағындарына кластерлік хабарламалар (мысалы, «DAO қазынасы бұзылды», «Layer-2 airdrop сыбысы»). Кластерлеу қайталанатын хабарларды шамадан тыс санамауға көмектеседі.
- LLM сезімі + ниет: көңіл-күй, ниет (есеп беру және жарнамалау және шағымдану) үшін хабарларды белгілеу үшін LLM пайдаланыңыз және жазбада жаңа ақпарат немесе күшейту бар ма. Мысал шақыру: «Келесі әлеуметтік хабарды мыналардың бірі ретінде белгілеңіз: және көңіл-күй ұпайын (-1..+1), сонымен қатар бұл жазбаның түпнұсқа немесе күшейтілген болуы мүмкін екенін көрсетіңіз.
- Көлем мен жылдамдық: абсолютті көлемді де, өзгеру жылдамдығын да есептеңіз — күшейтудегі кенеттен жылдамдықтың ұлғаюы көбінесе мінез-құлық ауысымдарынан бұрын болады.
- Мемді анықтау: меммен басқарылатын сорғыларды анықтау үшін бөлек жіктеуішті немесе мультимодальды LLM шақыруын (суреттер + мәтін) пайдаланыңыз.
Практикалық нұсқау: әлеуметтік көңіл-күйді қарастырыңыз шуы көп жетекші көрсеткіш. Ол қысқа мерзімді режимді анықтау үшін күшті, бірақ орындау алдында тізбектегі немесе тапсырыс кітапшасының сигналдарымен айқас тексерілуі керек.
Іске асыру бойынша кеңестер
- пайдалану ендіруге негізделген ұқсастық платформалар арқылы бірдей оқиғаны сипаттайтын оқиғаларды байланыстыру.
- Берілсін дереккөздің сенімділік салмағы және салмақты көңіл-күй индексін есептеңіз.
- монитор сәйкессіздігі (мысалы, жағымды жаңалықтар, бірақ теріс әлеуметтік реакция) — жиі қызыл жалау.
Негізгі және техникалық талдау үшін LLM қалай пайдалануға болады
Іргелі және техникалық талдау дегеніміз не?
- Негізгі талдау протокол өлшемдері, токеномика, әзірлеуші әрекеті, басқару ұсыныстары, серіктестіктер, реттеу мәртебесі және макро факторлар арқылы активтің ішкі мәнін бағалайды. Криптода негіз әртүрлі: токендерді жеткізу кестелері, стекинг экономикасы, смарт келісімшарттарды жаңарту, желі өткізу қабілеті, қазынашылық денсаулық және т.б.
- Техникалық талдау (ТА) Болашақ баға әрекетін анықтау үшін тарихи баға мен көлем үлгілерін, тізбектегі өтімділікті және туынды құралдарды болжайтын көрсеткіштерді пайдаланады. Бөлшек сауданың күшті қатысуы және өздігінен орындалатын үлгі динамикасының арқасында TA криптода өте маңызды.
Екі тәсіл де бірін-бірі толықтырады: негіздер ұзақ мерзімді соттауды және тәуекелді бюджеттеуді қамтамасыз етеді; ТА кіру/шығу уақытын және тәуекелдерді басқаруды басшылыққа алады.
Нарықтық капиталдандыру және сектор тенденциялары сандық жинақтауды да, сапалы интерпретацияны да қажет етеді (мысалы, 2-деңгей таңбалауыштары неліктен салыстырмалы нарықтық капиталға ие болуда? — жаңа аэродроптар, кірісті ынталандыру немесе әзірлеушілердің көші-қоны салдарынан). LLMs шикі шектік сандарды инвестицияланатын әңгімелерге айналдыру үшін түсіндіру қабатын қамтамасыз етеді.
LLMs ең тиімді болып табылады іргелі зерттеулер домен (құжаттарды қорытындылау, тәуекел тілін шығару, жаңартуларға қатысты пікір) және т.б күшейткіштер техникалық талдаудың сапалық жағы үшін (үлгілерді интерпретациялау, сауда гипотезаларын құру). Олар индикаторларды есептейтін немесе кері сынақтарды орындайтын сандық кванттық үлгілерді алмастырмайды, толықтырады.
Негізгі талдау үшін LLM-ді қалай пайдалануға болады — қадамдық
- Анықтама / Аудит қорытындысы: Ақаулықтарды, аудиттерді және әзірлеуші жазбаларды қабылдаңыз. LLM-ден токеномиканы (жеткізу кестесі, құқық беру), басқару құқықтарын және орталықтандыру тәуекелдерін шығаруды сұраңыз. Жеткізу мүмкіндігі: өрістері бар құрылымдық JSON:
supply_cap,inflation_schedule,vesting(пайыз, уақыт шкаласы),upgrade_mechanism,audit_findings. - Әзірлеуші қызметі және репозиторий талдауы: Арнаны тіркеу журналдары, PR тақырыптары және мәселе талқылаулары. Жобаның күйін және маңызды түзетулер жылдамдығын қорытындылау үшін LLM пайдаланыңыз.
- Контрагент/қазынашылық талдау: Шоғырлану тәуекелін анықтау үшін корпоративтік өтінімдерді, биржалық хабарландыруларды және қазынашылық мәлімдемелерді талдаңыз.
- Реттеуші сигналдар: Нормативтік мәтіндерді талдау және оларды таңбалауыш жіктеу тәуекелімен салыстыру үшін LLM пайдаланыңыз (қауіпсіздік және тауар). Бұл әсіресе ӘКК-нің таңбалауыш таксономиясына қарай қозғалысын ескере отырып, уақтылы.
- Баяндау ұпайлары: Сапалы нәтижелерді (жаңарту тәуекелдері, орталықтандыру) құрамдас іргелі баллға біріктіріңіз.
Көмекші мысал:
«Осы аудиторлық есепті оқып шығыңыз және мыналарды шығарыңыз: (a) қарапайым тілдегі 3 ең ауыр техникалық тәуекелдер, (b) олардың ауқымында пайдалануға болатын-болмайтындығы, (c) әсерді азайту шаралары.»
Техникалық талдау үшін LLM қалай пайдалануға болады — қадамдық
LLM баға қозғалтқышы емес, бірақ мүмкін аннотация жазу диаграммалар және кванттық модельдер үшін мүмкіндіктер ұсыныңыз.
- Нарық деректерін алдын ала өңдеу: LLM-ді тазартылған OHLCV терезелерімен, есептелген индикаторларымен (SMA, EMA, RSI, MACD) және JSON ретінде тапсырыс кітабының суретін қамтамасыз етіңіз.
- Үлгіні тану және гипотезаны құру: LLM-ден байқалған үлгілерді сипаттауды сұраңыз (мысалы, «тізбектегі кірістер мен баға арасындағы күрт алшақтық» → неге гипотеза жасаңыз).
- Мүмкіндік инженерлік ұсыныстары: Үміткерлердің мүмкіндіктерін жасаңыз (мысалы, биржалық таза ағынның 1 сағаттық өзгеруі 7 күндік орташа айналымға бөлінген, минутына твиттер * қаржыландыру мөлшерлемесі).
- Сигналды салмақтау және сценарийді талдау: Шартты ережелерді ұсыну үшін үлгіні пайдаланыңыз (егер әлеуметтік жылдамдық > X және желілік ағын > Y болса, жоғары тәуекел). Backtest арқылы растау.
Бағдарламалық түрде тұтынылатын ету үшін үлгі шығыстары үшін құрылымдық енгізу/шығару (JSON) пайдаланыңыз.
LLM-мен нарықтық капиталдандыруды және сектор трендтерін қалай талдауға болады?
Нарықтық капитализация криптовалюта нарығындағы құн ағынын көрсетеді, трейдерлерге кез келген уақытта қандай секторлар немесе активтер басым екенін түсінуге көмектеседі. Дегенмен, бұл өзгерістерді қолмен қадағалау өте көп уақытты қажет етеді. Үлкен тілдік модельдер (LLM) нарықтық капиталдандыру рейтингтерін, сауда көлемін және негізгі криптовалюталардың үстемдігіндегі өзгерістерді бірнеше секунд ішінде талдай отырып, бұл процесті оңтайландыра алады.
Gemini немесе ChatGPT сияқты AI құралдарының көмегімен трейдерлер жеке активтердің өнімділігін кеңірек нарыққа қатысты салыстыра алады, қандай таңбалауыштардың нарық үлесін алып немесе жоғалтып жатқанын анықтай алады және 1-деңгейден DeFi токендеріне немесе AI-ға қатысты жобаларға ауысатын қаражат сияқты сектордың айналуының алғашқы белгілерін анықтай алады.
Практикалық тәсіл
- Деректерді қабылдау: сенімді көздерден қақпақ пен сектор деректерін алыңыз (CoinGecko, CoinMarketCap, Exchange API интерфейстері, тізбектегі жеткізу суреттері). Секторларды/тегтерді қалыпқа келтіру (мысалы, L1, L2, DeFi, CeFi, NFTs).
- Автоматты әңгіме құру: қысқаша тақырыптық есептер шығару үшін LLM пайдаланыңыз: «X секторы 30 күн ішінде A (хаттаманы жаңарту) және В (нормативтік анықтық) негізіндегі жалпы нарықтық капиталдың Y%-на ие болды — растайтын дәлелдер: ».
- Alt деректермен айқас растау: LLM корреляциялық секторы бағалық емес сигналдармен қозғалады (әзірлеуші белсенділігі, стабилкоин ағындары, NFT қабатының өзгерістері). LLM-ден рейтингті себеп-салдарлық гипотезаларды және әрбір гипотезаны қолдайтын деректер нүктелерін шығаруды сұраңыз.
- Трендтерді анықтау және ескертулер: шекті ескертулерді жасаңыз (мысалы, «егер сектордың нарықтық үлесі 24 сағат ішінде >5% өссе және әзірлеушілердің белсенділігі апта сайын >30% артса, зерттеу үшін жалауша») — LLM ескерту жүктемесінің негіздемесін қамтамасыз етсін.
Практикалық кеңес: Айқас сілтеме индекстерін сақтаңыз: кез келген баяндау арқылы алынған сигнал үшін сәйкестік пен аудиторлар кез келген шешімді бастапқы мазмұнға дейін қадағалай алатындай бастапқы үзінділер мен уақыт белгілерін сақтаңыз.
LLM негізіндегі криптографиялық зерттеу құбырын құру қадамдары
Төменде сіз жүзеге асыра алатын практикалық, соңына дейін қадамдар тізімі берілген. Әрбір қадамда негізгі тексерулер және LLM-ға тән жанасу нүктелері бар.
1-қадам — Мақсаттар мен шектеулерді анықтаңыз
- LLM рөлін шешіңіз: идея генераторы, сигнал шығару, сауда автоматтандыру көмекшісі, сәйкестік мониторы, немесе комбинациясы.
- Шектеулер: кідіріс (нақты уақытта? сағат сайын?), құны және реттеуші/сәйкестік шекаралары (мысалы, деректерді сақтау, PII жою).
2-қадам — Деректер көздері және қабылдау
- Мәтіндік: жаңалықтар API интерфейстері, RSS, SEC/CFTC шығарылымдары, GitHub, протокол құжаттары. (Заңды/нормативтік оқиғаларға арналған бастапқы өтінімдерді келтіріңіз.)
- қоғамдық: X, Reddit, Discord ағындары (бот сүзгілеуімен).
- Тізбектегі: транзакциялар, смарт келісім-шарт оқиғалары, таңбалауышты жеткізу суреттері.
- базар: тапсырыс кітаптарын, сауда белгілерін, жиынтық баға арналарын айырбастау.
Қабылдауды және стандарттауды автоматтандыру; өңделмеген артефактілерді тексерілу үшін сақтаңыз.
3-қадам — Алдын ала өңдеу және сақтау
- Ұзын құжаттарды шығарып алу үшін таңбалау және бөлшектеу.
- Енгізулерді RAG үшін DB векторында сақтаңыз.
- Метадеректер деңгейін сақтаңыз (көзі, уақыт белгісі, сенімділік).
4-қадам — Үлгіні таңдау және оркестрлеу
- Әртүрлі тапсырмалар үшін LLM (немесе шағын ансамбль) таңдаңыз (қарапайым көңіл-күйге арналған жылдам арзанырақ үлгілер, зерттеу жазбалары үшін жоғары басқышты дәлелдеу үлгілері). Төмендегі үлгі ұсыныстарын қараңыз.
5-қадам — Дизайн ұсыныстары мен үлгілері
- Тапсырмалар үшін қайта пайдалануға болатын шақыру үлгілерін жасаңыз: қорытындылау, нысанды шығару, гипотезаны құру, көңіл-күйді бағалау және кодты құру.
- Нақты нұсқауды қосыңыз сотқа шақыру қорытындыға жету үшін пайдаланылатын мәтін үзінділері (үзінділер немесе URL мекенжайлары) — бұл аудитті жақсартады.
Мысал шақыру (сезім):
Мәтінмән: . Тапсырма: Көңіл-күй бағасын (-1..+1), 1–2 сөйлемнен тұратын қысқаша негіздеуді және ұпайға әсер еткен үш мәтінді бөлектеуді көрсетіңіз. Белгісіз болса, консервативті тілді пайдаланыңыз және сенімділікті қосыңыз (төмен/орта/жоғары).
6-қадам — Кейінгі өңдеу және мүмкіндікті жасау
- LLM нәтижелерін бастапқы мәтінге сілтеме жасайтын шығу өрістерімен бірге сандық мүмкіндіктерге (сезім_х, баяндау_сенім, басқару_тәуекел_жалауы) түрлендіру.
7-қадам - кері сынақ және валидация
- Әрбір үміткер сигналы үшін транзакция құны, сырғыма және позиция өлшемін анықтау ережелерімен алға қарай кері сынақтарды орындаңыз.
- Кросс-валидацияны пайдаланыңыз және артық сәйкестікті тексеріңіз: LLMs тікелей саудада сәтсіздікке ұшырайтын тым жобаланған ережелерді жасай алады.
Әртүрлі тапсырмалар үшін қандай үлгілерді қарастыру керек?
Жеңіл, жергілікті / кідіріске сезімтал тапсырмалар
Llama 4.x / Mistral нұсқалары / дәлірек реттелетін кішірек бақылау нүктелері — деректер құпиялылығы немесе кідіріс маңызды болған кезде жергілікті орналастыру үшін жақсы. Шығындарды тиімді ету үшін квантталған нұсқаларды пайдаланыңыз.
Жоғары сапалы дәлелдеу, қорытындылау және қауіпсіздік
- OpenAI GPT-4o отбасы — ой қорыту, код құру және қорытындылау үшін күшті генералист; өндіріс құбырларында кеңінен қолданылады.
- Антропикалық Клод сериясы — қауіпсіздікке баса назар аудару және ұзақ контекстті қорытындылау; сәйкестікке қатысты қолданбалар үшін жақсы.
- Google Gemini Pro/2.x — көп көзді синтезге арналған тамаша мультимодальды және ұзақ контекстік мүмкіндіктер.
Үлгіні таңдаудың ең жақсы тәжірибесі
- пайдалану мамандандырылған қаржылық LLM немесе дәл реттелген бақылау пункттері тапсырма домен жаргонын, реттеу тілін немесе аудитті талап етсе.
- пайдалану генералистік үлгілерде бірнеше рет шақыру ізденіс тапсырмалары үшін; дәйекті, қайталанатын шығыстар қажет болғанда дәл баптау немесе іздеу арқылы кеңейтілген үлгілерге көшіңіз.
- Сыни өндірістік пайдалану үшін ансамбльді енгізіңіз: үміткерлерді белгілеу үшін жоғары еске түсіру үлгісі + растау үшін жоғары дәлдіктегі маман.
Әзірлеушілер соңғы LLM API интерфейсіне қол жеткізе алады, мысалы Claude Sonnet 4.5 API және CometAPI арқылы GPT 5.1 және т.б., соңғы үлгі нұсқасы әрқашан ресми сайтпен жаңартылып отырады. Бастау үшін үлгінің мүмкіндіктерін зерттеңіз Ойын алаңы және кеңесіңіз API нұсқаулығы егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін. Қол жеткізу алдында CometAPI жүйесіне кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI біріктіруге көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсыныңыз.
Баруға дайынсыз ба?→ CometAPI-ге бүгін тіркеліңіз !
Егер сіз AI туралы көбірек кеңестер, нұсқаулықтар және жаңалықтар білгіңіз келсе, бізге жазылыңыз VK, X және Арасындағы айырмашылық!