Model Bahasa Besar (LLM) — ChatGPT, Gemini, Claude, model keluarga Llama dan rakan sebaya mereka — telah menjadi salinan penyelidikan yang sangat diperlukan untuk pedagang dan penganalisis crypto. Tetapi cerita tajuk untuk 2025 bukanlah "LLM menewaskan pasaran"; ia adalah kisah yang lebih bernuansa: LLM boleh mempercepatkan penyelidikan, mencari isyarat yang terkubur dalam data dalam dan luar rantai yang bising, dan mengautomasikan bahagian aliran kerja perdagangan — if anda mereka bentuk sistem yang menghormati had model, kekangan peraturan dan risiko pasaran.
Apakah peranan yang dimainkan oleh LLM dalam pasaran kewangan?
Model bahasa besar (LLM) telah beralih dengan pantas daripada pembantu sembang kepada komponen dalam saluran penyelidikan perdagangan, platform data dan alat nasihat. Dalam pasaran crypto khususnya mereka bertindak sebagai (1) pengimbas data tidak berstruktur (berita, forum, naratif dalam rantaian), (2) pensintesis isyarat yang menggabungkan input heterogen ke dalam hipotesis perdagangan yang ringkas, dan (3) enjin automasi untuk aliran kerja penyelidikan (ringkasan, pengimbasan, penyaringan dan penjanaan idea strategi). Tetapi ia bukan penjana alfa plug-and-play: penggunaan sebenar menunjukkan ia boleh membantu idea-idea muncul dan analisis kelajuan, sambil masih menghasilkan hasil dagangan yang lemah melainkan digabungkan dengan data yang ketat, suapan masa nyata, had risiko dan pengawasan manusia.
Langkah — mengoperasikan LLM dalam aliran kerja dagangan
- Tentukan keputusan: ringkasan penyelidikan, penjanaan isyarat atau automasi pelaksanaan.
- Ambil sumber berstruktur dan tidak berstruktur (kutu pertukaran, buku pesanan, dalam rantaian, berita, siaran forum).
- Gunakan LLM untuk ringkasan, pengekstrakan entiti bernama, pemarkahan sentimen, penghuraian tokenomics dan penaakulan merentas dokumen.
- Gabungkan output LLM dengan model kuantitatif (statistik, siri masa atau ML) dan ujian belakang.
- Tambah semakan manusia, kawalan risiko dan pemantauan berterusan (hanyut, halusinasi).
Bagaimanakah LLM boleh digunakan untuk analisis sentimen pasaran?
Analisis sentimen pasaran ialah proses mengukur perasaan peserta pasaran (menaik, menurun, takut, tamak) tentang aset atau pasaran secara keseluruhan. Sentimen membantu menerangkan pergerakan harga yang mungkin terlepas daripada asas atau teknikal murni — terutamanya dalam kripto, di mana naratif tingkah laku dan perhatian sosial boleh mencipta pergerakan tidak linear yang pantas. Menggabungkan isyarat sentimen automatik dengan penunjuk aliran dalam rantaian dan metrik buku pesanan meningkatkan kesedaran dan pemasaan situasi.
LLM memetakan teks tidak berstruktur kepada sentimen berstruktur dan isyarat topik pada skala. Berbanding kaedah leksikon atau beg-of-word yang mudah, LLM moden memahami konteks (cth, sindiran, perbincangan peraturan bernuansa) dan boleh menghasilkan output berbilang dimensi: kekutuban sentimen, keyakinan, nada (ketakutan/ketamakan/ketidakpastian), tag topik dan tindakan yang dicadangkan.
Tajuk dan Pengagregatan Sentimen Berita
Talian Paip / Langkah
- Termakan: Tarik tajuk utama dan artikel daripada suapan yang disemak (perkhidmatan wayar, pengumuman pertukaran, keluaran SEC/CFTC, cawangan crypto utama).
- Nyahpendua & Cap masa: Alih keluar pendua dan simpan metadata sumber/masa.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): Untuk artikel panjang, gunakan retriever + LLM untuk menghasilkan ringkasan ringkas dan skor sentimen.
- Berat agregat: Berat mengikut kredibiliti sumber, pereputan masa dan pendedahan aset (kehilangan pertukaran singkat >> khabar angin altcoin yang tidak berkaitan).
- Output isyarat: Indeks sentimen berangka (−1..+1), teg topik (cth, “peraturan”, “kecairan”, “naik taraf”), dan ringkasan ringkas bahasa Inggeris biasa.
Contoh segera (pendek):
“Ringkaskan artikel berikut dalam dua baris, kemudian keluarkan: (1) sentimen keseluruhan , (2) keyakinan (0-1), (3) topik (dipisahkan koma), (4) 1–2 item pemantauan yang dicadangkan.”
Menyahkod Media Sosial Buzz
Sumber dan cabaran
Twitter/X, Reddit, Telegram, Discord dan platform crypto-native (cth, forum tadbir urus dalam rantaian) adalah mentah dan bising: mesej ringkas, singkatan, meme, bunyi bot dan sindiran.
Corak saluran paip
- Pra-penapis: alih keluar bot yang jelas, siaran pendua dan spam melalui heuristik (kekerapan siaran, umur akaun, nisbah pengikut/pengikut) dan pengelas ML.
- Kelompok: mesej kluster ke dalam rangkaian naratif (cth, "Perbendaharaan DAO digodam", "Khabar angin airdrop Layer-2"). Pengelompokan membantu mengelakkan pengiraan berlebihan mesej berulang.
- Sentimen LLM + niat: gunakan LLM untuk melabelkan mesej untuk sentimen, niat (pelaporan lwn. mempromosi lwn. mengadu), dan sama ada siaran tersebut mengandungi maklumat baharu lwn. amplifikasi. Contoh gesaan: “Labelkan mesej sosial berikut sebagai salah satu daripada: dan berikan skor sentimen (-1..+1), serta sama ada siaran ini berkemungkinan asli atau amplifikasi.”
- Isipadu lwn halaju: hitung kedua-dua isipadu mutlak dan kadar perubahan — lonjakan halaju secara tiba-tiba dalam amplifikasi selalunya mendahului anjakan tingkah laku.
- Pengesanan meme: gunakan pengelas berasingan atau gesaan LLM berbilang mod (imej + teks) untuk mengesan pam didorong meme.
Petunjuk praktikal: layan sentimen sosial sebagai penunjuk utama bunyi-berat. Ia berkuasa untuk pengesanan rejim jangka pendek tetapi mesti disahkan silang dengan isyarat rantaian atau buku pesanan sebelum pelaksanaan.
Petua pelaksanaan
- Penggunaan persamaan berasaskan benam untuk memautkan cerita yang menerangkan peristiwa yang sama merentas platform.
- Berikan wajaran kredibiliti sumber dan mengira indeks sentimen berwajaran.
- Pantau perselisihan (cth, berita positif tetapi reaksi sosial negatif) — selalunya bendera merah.
Cara Menggunakan LLM untuk Analisis Fundamental dan Teknikal
Apakah itu Analisis Fundamental dan Teknikal?
- analisis fundamental menilai nilai intrinsik aset daripada metrik protokol, tokenomik, aktiviti pembangun, cadangan tadbir urus, perkongsian, status kawal selia dan faktor makro. Dalam kripto, asas adalah pelbagai: jadual bekalan token, ekonomi pertaruhan, peningkatan kontrak pintar, pemprosesan rangkaian, kesihatan perbendaharaan dan banyak lagi.
- Analisis teknikal (TA) menggunakan corak harga dan volum sejarah, kecairan dalam rantaian dan metrik tersirat derivatif untuk membuat kesimpulan gelagat harga masa hadapan. TA adalah penting dalam kripto kerana penyertaan runcit yang kukuh dan dinamik corak pemenuhan diri.
Kedua-dua pendekatan saling melengkapi: asas memberitahu keyakinan jangka panjang dan belanjawan risiko; TA membimbing masa masuk/keluar dan pengurusan risiko.
Permodalan pasaran dan arah aliran sektor memerlukan pengagregatan kuantitatif dan tafsiran kualitatif (cth, mengapa token Lapisan-2 mendapat had pasaran relatif? — disebabkan oleh airdrop baharu, insentif hasil atau migrasi pembangun). LLM menyediakan lapisan tafsiran untuk menukar nombor had mentah kepada naratif yang boleh dilaburkan.
LLM paling berkesan dalam penyelidikan asas domain (merumuskan dokumen, mengekstrak bahasa risiko, sentimen tentang peningkatan) dan sebagai alat tambah untuk bahagian kualitatif analisis teknikal (mentafsir corak, menjana hipotesis perdagangan). Ia melengkapkan, bukan menggantikan, model kuantiti berangka yang mengira penunjuk atau menjalankan ujian belakang.
Cara menggunakan LLM untuk Analisis Fundamental — langkah demi langkah
- Ringkasan Kertas Putih / Audit: Ambil kertas putih, audit dan siaran pembangun. Minta LLM mengeluarkan tokenomics (jadual bekalan, peletakan hak), hak tadbir urus dan risiko pemusatan. Boleh dihantar: JSON berstruktur dengan medan:
supply_cap,inflation_schedule,vesting(peratus, garis masa),upgrade_mechanism,audit_findings. - Analisis aktiviti & repositori pembangun: Log komitmen suapan, tajuk PR dan perbincangan isu. Gunakan LLM untuk meringkaskan kesihatan projek dan kadar pembetulan kritikal.
- Analisis rakan niaga / perbendaharaan: Menghuraikan pemfailan korporat, pengumuman pertukaran dan penyata perbendaharaan untuk mengesan risiko penumpuan.
- Isyarat pengawalseliaan: Gunakan LLM untuk menghuraikan teks kawal selia dan memetakannya kepada risiko klasifikasi token (keselamatan vs. komoditi). Ini amat tepat pada masanya memandangkan pergerakan SEC ke arah taksonomi token.
- Pemarkahan naratif: Menggabungkan output kualitatif (risiko peningkatan, pemusatan) ke dalam skor asas komposit.
Contoh yang menggesa:
“Baca laporan audit ini dan hasilkan: (a) 3 risiko teknikal paling teruk dari segi orang awam, (b) sama ada ada yang boleh dieksploitasi secara berskala, (c) tindakan mitigasi.”
Cara menggunakan LLM untuk Analisis Teknikal — langkah demi langkah
LLM bukan enjin harga tetapi boleh memberi keterangan carta dan mencadangkan ciri untuk model kuantiti.
- Praproses data pasaran: Sediakan LLM dengan tetingkap OHLCV yang telah dibersihkan, penunjuk yang dikira (SMA, EMA, RSI, MACD) dan petikan buku pesanan sebagai JSON.
- Pengecaman corak & penjanaan hipotesis: Minta LLM menerangkan corak yang diperhatikan (cth, "perbezaan tajam antara aliran masuk dalam rantaian dan harga" → hipotesis mengapa).
- Cadangan kejuruteraan ciri: Jana ciri calon (cth, perubahan 1 jam dalam aliran bersih pertukaran dibahagikan dengan purata rolling 7 hari, tweet seminit * kadar pembiayaan).
- Pemberat isyarat dan analisis senario: Gunakan model untuk mencadangkan peraturan bersyarat (jika halaju sosial > X dan aliran bersih > Y maka berisiko tinggi). Sahkan melalui ujian belakang.
Gunakan I/O berstruktur (JSON) untuk output model untuk menjadikannya boleh digunakan secara atur cara.
Bagaimana untuk menganalisis permodalan pasaran dan arah aliran sektor dengan LLM?
Permodalan pasaran mencerminkan aliran nilai dalam pasaran mata wang kripto, membantu pedagang memahami sektor atau aset mana yang menguasai pada bila-bila masa. Walau bagaimanapun, menjejaki perubahan ini secara manual boleh memakan masa yang sangat lama. Model Bahasa Besar (LLM) boleh menyelaraskan proses ini, menganalisis kedudukan permodalan pasaran, volum dagangan, dan perubahan dalam penguasaan mata wang kripto utama dalam beberapa saat sahaja.
Dengan alatan AI seperti Gemini atau ChatGPT, peniaga boleh membandingkan prestasi aset individu berbanding pasaran yang lebih luas, mengenal pasti token yang mendapat atau kehilangan bahagian pasaran dan mengesan tanda awal putaran sektor, seperti dana beralih daripada token Lapisan-1 kepada DeFi atau projek berkaitan AI.
Pendekatan praktikal
- Pengingesan data: tarik topi dan data sektor daripada sumber yang boleh dipercayai (CoinGecko, CoinMarketCap, pertukaran API, gambar bekalan dalam rantaian). Normalkan sektor/teg (cth, L1, L2, DeFi, CeFi, NFT).
- Penjanaan naratif automatik: gunakan LLM untuk menghasilkan laporan tema ringkas: “Sektor X telah memperoleh Y% daripada jumlah had pasaran dalam 30 hari didorong oleh A (naik taraf protokol) dan B (kejelasan peraturan) — bukti sokongan: .”
- Sah silang dengan data alt: mempunyai LLM mengaitkan sektor bergerak dengan isyarat bukan harga (aktiviti pembangun, aliran stablecoin, perubahan lantai NFT). Minta LLM untuk menghasilkan hipotesis sebab berperingkat dan titik data yang menyokong setiap hipotesis.
- Pengesanan trend dan makluman: buat makluman ambang (cth, “jika bahagian pasaran sektor meningkat >5% dalam 24j dan aktiviti pembangun meningkat >30% minggu ke minggu, tandakan untuk penyelidikan”) — biarkan LLM memberikan rasional dalam muatan amaran.
Petua praktikal: Simpan indeks rujukan silang: untuk sebarang isyarat terbitan naratif, simpan coretan sumber dan cap masa supaya pematuhan dan juruaudit boleh mengesan sebarang keputusan kembali ke kandungan asal.
Langkah untuk membina saluran penyelidikan kripto berasaskan LLM
Di bawah ialah senarai langkah praktikal, hujung ke hujung yang boleh anda laksanakan. Setiap langkah mengandungi semakan utama dan titik sentuh khusus LLM.
Langkah 1 — Tentukan objektif & kekangan
- Tentukan peranan LLM: penjana idea, pengekstrakan isyarat, pembantu automasi perdagangan, pemantau pematuhan, atau gabungan.
- Kekangan: kependaman (masa nyata? setiap jam?), kos dan sempadan kawal selia/pematuhan (cth, pengekalan data, pelucutan PII).
Langkah 2 — Sumber data & pengingesan
- Teks: API berita, RSS, keluaran SEC/CFTC, GitHub, dokumen protokol. (Petik pemfailan utama untuk acara undang-undang/kawal selia.)
- sosial: aliran daripada X, Reddit, Discord (dengan penapisan bot).
- Di rantai: urus niaga, peristiwa kontrak pintar, petikan bekalan token.
- Pasaran: buku pesanan pertukaran, tanda dagangan, suapan harga agregat.
Automasi pengingesan dan penyeragaman; menyimpan artifak mentah untuk kebolehaudit.
Langkah 3 — Prapemprosesan & penyimpanan
- Tokenize dan potong dokumen panjang dengan bijak untuk mendapatkan semula.
- Simpan benam dalam DB vektor untuk RAG.
- Kekalkan lapisan metadata (sumber, cap masa, kredibiliti).
Langkah 4 — Pemilihan & orkestrasi model
- Pilih LLM (atau ensembel kecil) untuk tugasan yang berbeza (model lebih murah pantas untuk sentimen mudah, model penaakulan bermodal tinggi untuk nota penyelidikan). Lihat cadangan model di bawah.
Langkah 5 — Gesaan & templat reka bentuk
- Cipta templat segera yang boleh diguna semula untuk tugasan: ringkasan, pengekstrakan entiti, penjanaan hipotesis, pemarkahan sentimen dan penjanaan kod.
- Sertakan arahan eksplisit kepada memetik coretan teks (petikan atau URL) yang digunakan untuk mencapai kesimpulan — ini meningkatkan kebolehauditan.
Contoh gesaan (sentimen):
Konteks: . Tugasan: Berikan skor sentimen (-1..+1), rasional pendek dalam 1–2 ayat dan tiga sorotan teks yang mendorong skor. Gunakan bahasa konservatif jika tidak pasti dan sertakan keyakinan (rendah/med/tinggi).
Langkah 6 — Pemprosesan pasca dan penciptaan ciri
- Tukarkan output LLM kepada ciri berangka (sentimen_x, narrative_confidence, governance_risk_flag) bersama-sama dengan medan asal yang memaut ke teks sumber.
Langkah 7 — Ujian belakang & pengesahan
- Untuk setiap isyarat calon, jalankan ujian ke belakang berjalan ke hadapan dengan kos transaksi, kegelinciran dan peraturan saiz kedudukan.
- Gunakan pengesahan silang, dan uji untuk pemasangan lampau: LLM boleh menjana peraturan terlalu kejuruteraan yang gagal dalam perdagangan langsung.
Model manakah yang perlu anda pertimbangkan untuk tugasan yang berbeza?
Tugas ringan, di premis / sensitif kependaman
Llama 4.x / varian Mistral / pusat pemeriksaan diperhalusi yang lebih kecil — baik untuk penggunaan tempatan apabila privasi atau kependaman data adalah kritikal. Gunakan versi terkuantisasi untuk kecekapan kos.
Penaakulan, ringkasan dan keselamatan berkualiti tinggi
- Keluarga OpenAI GPT-4o — generalis yang kuat untuk penaakulan, penjanaan kod, dan ringkasan; digunakan secara meluas dalam saluran paip pengeluaran.
- Siri Anthropic Claude — penekanan pada keselamatan dan ringkasan konteks panjang; baik untuk aplikasi yang menghadapi pematuhan.
- Google Gemini Pro/2.x — keupayaan multimodal dan konteks panjang yang sangat baik untuk sintesis berbilang sumber.
Amalan terbaik untuk pemilihan model
- Penggunaan LLM kewangan khusus atau pusat pemeriksaan yang diperhalusi apabila tugas memerlukan jargon domain, bahasa kawal selia atau kebolehauditan.
- Penggunaan gesaan beberapa pukulan pada model generalis untuk tugas penerokaan; berhijrah kepada model penalaan halus atau penambahan perolehan apabila anda memerlukan output yang konsisten dan boleh berulang.
- Untuk kegunaan pengeluaran kritikal, laksanakan ensemble: model ingatan tinggi untuk membenderakan calon + pakar berketepatan tinggi untuk mengesahkan.
Pembangun boleh mengakses API LLM terkini seperti API Claude Sonnet 4.5 dan GPT 5.1 dsb melalui CometAPI, versi model terkini sentiasa dikemas kini dengan laman web rasmi. Untuk memulakan, terokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan.
Bersedia untuk Pergi?→ Daftar untuk CometAPI hari ini !
Jika anda ingin mengetahui lebih banyak petua, panduan dan berita tentang AI, ikuti kami VK, X and Perpecahan!