Store språkmodeller (LLM-er) – ChatGPT, Gemini, Claude, Llama-familiemodeller og deres jevnaldrende – har raskt blitt uunnværlige forskningspiloter for kryptohandlere og analytikere. Men hovedhistorien for 2025 er ikke «LLM-er slår markedet»; det er en mer nyansert historie: LLM-er kan akselerere forskning, finne signaler begravd i støyende data på og utenfor kjeden, og automatisere deler av en handelsflyt – if du designer systemer som respekterer modellbegrensninger, regulatoriske begrensninger og markedsrisiko.
Hvilken rolle spiller LLM-er i finansmarkedene?
Store språkmodeller (LLM-er) har raskt gått fra chatassistenter til komponenter i handelsanalyser, dataplattformer og rådgivningsverktøy. Spesielt i kryptomarkeder fungerer de som (1) scalers av ustrukturerte data (nyheter, forum, fortellinger i kjeden), (2) signalsyntesere som smelter sammen heterogene innspill til konsise handelshypoteser, og (3) automatiseringsmotorer for forskningsarbeidsflyter (sammendrag, skanning, screening og generering av strategiideer). Men de er ikke plug-and-play-alfageneratorer: reelle implementeringer viser at de kan bidra til å avdekke ideer og fremskynde analyse, samtidig som de fortsatt gir dårlige handelsresultater med mindre de kombineres med grundige data, sanntidsfeeder, risikogrenser og menneskelig tilsyn.
Trinn – operasjonalisering av LLM-er i en handelsflyt
- Definer beslutningen: forskningsoppgave, signalgenerering eller automatisering av utførelse.
- Innhent strukturerte og ustrukturerte kilder (børs-tikk, ordrebøker, on-chain, nyheter, foruminnlegg).
- Bruk en LLM til oppsummering, utvinning av navngitte enheter, sentimentscoring, tokenomics-parsing og resonnement på tvers av dokumenter.
- Kombiner LLM-utdata med kvantitative modeller (statistiske, tidsserie- eller ML-modeller) og backtest.
- Legg til menneskelig gjennomgang, risikokontroller og kontinuerlig overvåking (drift, hallusinasjoner).
Hvordan kan LLM-er brukes til analyse av markedssentiment?
Markedssentimentanalyse er prosessen med å måle hvordan markedsdeltakere føler seg (bullish, bearish, engstelige, grådige) om et aktivum eller markedet som helhet. Sentiment bidrar til å forklare prisbevegelser som rene fundamentale eller tekniske faktorer kan overse – spesielt i krypto, hvor atferdsmessige fortellinger og sosial oppmerksomhet kan skape raske, ikke-lineære bevegelser. Å kombinere automatiserte sentimentsignaler med indikatorer på strømningskjeden og ordrebokmålinger forbedrer situasjonsforståelse og timing.
LLM-er kartlegger ustrukturert tekst til strukturerte sentiment- og emnesignaler i stor skala. Sammenlignet med enkle leksikon- eller ordboksmetoder, forstår moderne LLM-er kontekst (f.eks. sarkasme, nyansert regulatorisk diskusjon) og kan produsere flerdimensjonale resultater: sentimentpolaritet, selvtillit, tone (frykt/grådighet/usikkerhet), emnekoder og foreslåtte handlinger.
Overskrifter og nyhetssentimentaggregering
Rørledning / trinn
- Inntak: Hent overskrifter og artikler fra godkjente feeder (nyhetsbyråer, børsmeldinger, SEC/CFTC-meldinger, store kryptomarkeder).
- Deduplikat og tidsstempel: Fjern duplikater og behold metadata for kilde/tidspunkt.
- RAG (gjenfinningsutvidet generering): For lange artikler, bruk en retriever + LLM for å lage konsise sammendrag og en sentimentscore.
- Samlede vekter: Vekt etter kildetroverdighet, tidsforfall og eksponering for eiendeler (et kortvarig børsavbrudd >> urelatert altcoin-rykte).
- Signalutgang: Numerisk sentimentindeks (−1..+1), emnekoder (f.eks. «regulering», «likviditet», «oppgradering») og et kort sammendrag på lettfattelig engelsk.
Eksempler på kjappe grep (korte):
«Oppsummer følgende artikkel i to linjer, og skriv deretter ut: (1) generell oppfatning , (2) tillit (0-1), (3) emner (kommaseparert), (4) 1–2 foreslåtte overvåkingselementer.»
Avkoding av sosiale medier-buzz
Kilder og utfordringer
Twitter/X, Reddit, Telegram, Discord og kryptobaserte plattformer (f.eks. forum for styring på nett) er rå og støyende: korte meldinger, forkortelser, memer, botstøy og sarkasme.
Rørledningsmønstre
- Pre-filterFjern åpenbare roboter, dupliserte innlegg og spam via heuristikker (publiseringsfrekvens, kontoalder, følger-/følgerforhold) og ML-klassifiseringsverktøy.
- Cluster: grupper meldinger i narrative tråder (f.eks. «DAO-treasury hacket», «rykte om lag 2-airdrop»). Gruppering bidrar til å unngå overtelling av gjentatte meldinger.
- LLM-sentiment + intensjonBruk LLM til å merke meldinger etter sentiment, intensjon (rapportering kontra markedsføring kontra klaging), og om innlegget inneholder ny informasjon kontra forsterkning. Eksempel på oppgave: «Merk følgende sosiale budskap som ett av følgende: , og oppgi en sentimentscore (-1..+1), pluss om dette innlegget sannsynligvis er originalt eller forsterker det.»
- Volum vs. hastighet: beregn både absolutt volum og endringsrater — plutselige hastighetstopper i forsterkning går ofte forut for atferdsendringer.
- Meme-deteksjonbruk en separat klassifikator eller multimodal LLM-ledetekst (bilder + tekst) for å oppdage meme-drevne pumper.
Praktisk købehandle sosiale følelser som støytung ledende indikatorDen er kraftig for kortsiktig regimedeteksjon, men må kryssvalideres med signaler i kjeden eller ordreboken før utførelse.
Implementeringstips
- Bruk innebyggingsbasert likhet å koble sammen historier som beskriver den samme hendelsen på tvers av plattformer.
- Tildele vekter av kildetroverdighet og beregne en vektet sentimentindeks.
- Overvåke uenighet (f.eks. positive nyheter, men negativ sosial reaksjon) – ofte et rødt flagg.
Slik bruker du LLM-er for fundamental og teknisk analyse
Hva er fundamental og teknisk analyse?
- fundamental analyse vurderer den iboende verdien av et aktivum ut fra protokollmålinger, tokenomikk, utvikleraktivitet, styringsforslag, partnerskap, regulatorisk status og makrofaktorer. Innen krypto er de grunnleggende forholdene varierte: tokenforsyningsplaner, stakingøkonomi, smartkontraktoppgraderinger, nettverksgjennomstrømning, treasury-tilstand og mer.
- Teknisk analyse (TA) bruker historiske pris- og volummønstre, likviditet i kjeden og implisitte målinger av derivater for å utlede fremtidig prisatferd. TA er avgjørende i krypto på grunn av sterk deltakelse i detaljhandelen og dynamikk i selvoppfyllende mønstre.
Begge tilnærmingene utfyller hverandre: grunnleggende elementer informerer langsiktig overbevisning og risikobudsjettering; teknisk vurdering veileder tidspunkt for inn- og utgang og risikostyring.
Markedsverdi og sektortrender krever både kvantitativ aggregering og kvalitativ tolkning (f.eks. hvorfor får Layer-2-tokens relativ markedsverdi? – på grunn av nye airdrops, avkastningsinsentiver eller utviklermigrasjon). LLM-er gir det tolkningslaget for å gjøre rå markedsverditall om til investerbare fortellinger.
LLM-er er mest effektive i grunnleggende forskning domene (oppsummering av dokumenter, uttrekk av risikospråk, sentiment rundt oppgraderinger) og som forsterkere for den kvalitative siden av teknisk analyse (tolke mønstre, generere handelshypoteser). De utfyller, erstatter ikke, numeriske kvantemodeller som beregner indikatorer eller kjører backtester.
Slik bruker du LLM-er til fundamental analyse – trinn for trinn
- Hvitbok / Revisjonssammendrag: Innhent rapporter, revisjoner og utviklerinnlegg. Be LLM-en om å trekke ut tokenomikk (forsyningsplan, inntjening), styringsrettigheter og sentraliseringsrisikoer. Levering: strukturert JSON med felt:
supply_cap,inflation_schedule,vesting(prosent, tidslinje),upgrade_mechanism,audit_findings. - Utvikleraktivitet og analyse av repositorier: Mat inn logger for commit, PR-titler og problemdiskusjoner. Bruk LLM til å oppsummere prosjektets tilstand og hastigheten på kritiske rettelser.
- Motparts-/trepriseanalyse: Analyser selskapsregistreringer, børsmeldinger og statsobligasjonsregnskap for å oppdage konsentrasjonsrisiko.
- Reguleringssignaler: Bruk LLM-er til å analysere regulatoriske tekster og kartlegge dem til risiko for tokenklassifisering (sikkerhet vs. råvare). Dette er spesielt betimelig gitt SECs bevegelse mot en tokentaksonomi.
- Narrativ poengsum: Kombiner kvalitative resultater (oppgraderingsrisikoer, sentralisering) til en sammensatt fundamental poengsum.
Eksempel på oppfordring:
«Les denne revisjonsrapporten og lag: (a) de tre mest alvorlige tekniske risikoene, forklart med enkle ord, (b) om noen av dem kan utnyttes i stor skala, (c) avbøtende tiltak.»
Slik bruker du LLM-er til teknisk analyse – trinn for trinn
LLM-er er ikke prismotorer, men kan kommentere diagrammer og foreslå funksjoner for kvantemodeller.
- Forhåndsbehandle markedsdata: Gi LLM-er rensede OHLCV-vinduer, beregnede indikatorer (SMA, EMA, RSI, MACD) og ordrebok-øyeblikksbilder som JSON.
- Mønstergjenkjenning og hypotesegenerering: Be LLM-en om å beskrive observerte mønstre (f.eks. «skarp avvik mellom innstrømning i kjeden og pris» → formuler en hypotese om hvorfor).
- Forslag til funksjonsutvikling: Generer kandidatfunksjoner (f.eks. 1-times endring i børsens nettstrøm delt på 7-dagers rullerende gjennomsnitt, tweets per minutt * finansieringsrate).
- Signalvekting og scenarioanalyse: Bruk modellen til å foreslå betingede regler (hvis sosial hastighet > X og netflow > Y, da høy risiko). Valider via backtest.
Bruk strukturert I/O (JSON) for modellutganger for å gjøre dem programmatisk forbrukbare.
Hvordan analysere markedsverdi og sektortrender med LLM-er?
Markedsverdi gjenspeiler verdiflyten i kryptovalutamarkedet, og hjelper tradere med å forstå hvilke sektorer eller eiendeler som dominerer til enhver tid. Manuell sporing av disse endringene kan imidlertid være ekstremt tidkrevende. Store språkmodeller (LLM-er) kan effektivisere denne prosessen, og analysere markedsverdirangeringer, handelsvolumer og endringer i dominansen til store kryptovalutaer på bare sekunder.
Med AI-verktøy som Gemini eller ChatGPT kan tradere sammenligne resultatene til individuelle eiendeler i forhold til det bredere markedet, identifisere hvilke tokens som vinner eller mister markedsandeler, og oppdage tidlige tegn på sektorrotasjon, for eksempel midler som flyttes fra Layer-1 til DeFi-tokens eller AI-relaterte prosjekter.
Praktisk tilnærming
- Inntak av dataHent data om grenseverdier og sektorer fra pålitelige kilder (CoinGecko, CoinMarketCap, børs-API-er, øyeblikksbilder av forsyninger i kjeden). Normaliser sektorer/tagger (f.eks. L1, L2, DeFi, CeFi, NFT-er).
- Automatisk narrativ genereringBruk LLM-er til å produsere konsise temarapporter: «Sektor X har oppnådd Y % av den totale markedsverdien på 30 dager drevet av A (protokolloppgradering) og B (regelmessighet) – støttende bevis: .»
- Kryssvalidering med alt-dataLa LLM-en korrelere sektorbevegelser med ikke-prissignaler (utvikleraktivitet, stablecoin-strømmer, endringer i NFT-gulvet). Be LLM-en om å produsere rangerte årsakshypoteser og datapunktene som støtter hver hypotese.
- Trenddeteksjon og varslerOpprett terskelvarsler (f.eks. «hvis sektorens markedsverdi øker >5 % i løpet av 24 timer og utvikleraktiviteten øker >30 % fra uke til uke, flagg for research») – la LLM oppgi begrunnelsen i varselnyttelasten.
Praktisk tips: Behold kryssreferanseindekser: For alle narrativt avledede signaler, lagre kildekoden og tidsstemplene slik at samsvar og revisorer kan spore enhver avgjørelse tilbake til det opprinnelige innholdet.
Fremgangsmåte for å bygge en LLM-basert kryptoforskningspipeline
Nedenfor finner du en praktisk, fullstendig liste over trinn du kan implementere. Hvert trinn inneholder viktige kontroller og de LLM-spesifikke berøringspunktene.
Trinn 1 – Definer mål og begrensninger
- Bestem rollen til LLM: idégenerator, signaluttrekk, hjelper med handelsautomatisering, samsvarsmonitor, eller en kombinasjon.
- Begrensninger: latens (sanntid? timevis?), kostnader og regulatoriske/samsvarsgrenser (f.eks. dataoppbevaring, fjerning av personlig identifiserende informasjon).
Trinn 2 – Datakilder og inntak
- tekstlig: nyhets-API-er, RSS, SEC/CFTC-utgivelser, GitHub, protokolldokumentasjon. (Siter til primære innleveringer for juridiske/regulatoriske hendelser.)
- selskapstrømmer fra X, Reddit, Discord (med botfiltrering).
- På kjedentransaksjoner, smarte kontraktshendelser, øyeblikksbilder av tokenforsyninger.
- marked: børsordrebøker, handelsmerker, aggregerte prisfeeder.
Automatiser inntak og standardisering; lagre rå artefakter for revidering.
Trinn 3 – Forbehandling og lagring
- Tokeniser og del lange dokumenter fornuftig for gjenfinning.
- Lagre innebygde elementer i en vektor-DB for RAG.
- Oppretthold et metadatalag (kilde, tidsstempel, troverdighet).
Trinn 4 – Modellvalg og orkestrering
- Velg en LLM (eller et lite ensemble) for ulike oppgaver (raske, billigere modeller for enkle sentimenter, resonneringsmodeller med høy kapitalisering for forskningsnotater). Se modellforslag nedenfor.
Trinn 5 – Designspørsmål og maler
- Lag gjenbrukbare maler for oppgaver: oppsummering, enhetsuttrekk, hypotesegenerering, sentimentscoring og kodegenerering.
- Inkluder eksplisitte instruksjoner til sitere tekstutdrag (avsnitt eller URL-er) som brukes til å komme til en konklusjon – dette forbedrer reviderbarheten.
Eksempel på spørsmål (følelse):
Kontekst: . Oppgave: Gi en sentimentscore (-1..+1), en kort begrunnelse på 1–2 setninger og tre tekstlige høydepunkter som drev poengsummen. Bruk konservativt språk hvis du er usikker, og inkluder tillit (lav/middels/høy).
Trinn 6 – Etterbehandling og funksjonsoppretting
- Konverter LLM-utdata til numeriske funksjoner (sentiment_x, narrative_confidence, governance_risk_flag) sammen med proveniensfelt som lenker til kildeteksten.
Trinn 7 – Backtesting og validering
- For hvert kandidatsignal, kjør walk-forward backtester med transaksjonskostnader, slippage og posisjonsstørrelsesregler.
- Bruk kryssvalidering og test for overtilpasning: LLM-er kan generere overforutviklede regler som mislykkes i live trading.
Hvilke modeller bør du vurdere for ulike oppgaver?
Lette, lokale/forsinkelsesfølsomme oppgaver
Llama 4.x / Mistral-varianter / mindre finjusterte kontrollpunkter – bra for lokal distribusjon når datasikkerhet eller latens er kritisk. Bruk kvantiserte versjoner for kostnadseffektivitet.
Høykvalitets resonnement, oppsummering og sikkerhet
- OpenAI GPT-4o-familien — sterk generalist for resonnement, kodegenerering og oppsummering; mye brukt i produksjonsprosesser.
- Antropisk Claude-serie — vekt på sikkerhet og lang kontekstoppsummering; bra for samsvarsorienterte applikasjoner.
- Google Gemini Pro/2.x — utmerkede multimodale og langkontekstuelle egenskaper for syntese fra flere kilder.
Beste praksis for modellvalg
- Bruk spesialiserte finans-LLM-er eller finjusterte kontrollpunkter når oppgaven krever domenesjargong, regulatorisk språk eller revideringsevne.
- Bruk få-skudds prompting på generalistmodeller for utforskende oppgaver; migrer til finjusterings- eller hentingsutvidede modeller når du trenger konsistente, repeterbare resultater.
- For kritisk produksjonsbruk, implementer et ensemble: en modell med høy tilbakekallingsevne for å flagge kandidater + en høypresisjonsspesialist for å bekrefte.
Utviklere kan få tilgang til det nyeste LLM API-et, for eksempel Claude Sonnet 4.5 API og GPT 5.1 osv. gjennom CometAPI, den nyeste modellversjonen er alltid oppdatert med den offisielle nettsiden. For å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.
Klar til å dra? → Registrer deg for CometAPI i dag !
Hvis du vil vite flere tips, guider og nyheter om AI, følg oss på VK, X og Discord!