Modele dużego języka (LLM) — ChatGPT, Gemini, Claude, modele z rodziny Llama i im podobne — szybko stały się niezbędnymi współpilotami badawczymi dla traderów i analityków kryptowalut. Jednak głównym tematem na rok 2025 nie jest „LLM pokonują rynek”, lecz bardziej złożona historia: LLM mogą przyspieszyć badania, znaleźć sygnały ukryte w zaszumionych danych on- i off-chain oraz zautomatyzować części procesu handlowego — if projektujesz systemy, które uwzględniają ograniczenia modelu, uwarunkowania regulacyjne i ryzyko rynkowe.
Jaką rolę odgrywają LLM-y na rynkach finansowych?
Duże modele językowe (LLM) szybko przekształciły się z asystentów czatu w komponenty systemów analitycznych, platform danych i narzędzi doradczych. Na rynkach kryptowalut działają one w szczególności jako (1) skalery danych niestrukturalnych (wiadomości, fora, narracje łańcuchowe), (2) syntezatory sygnałów które łączą heterogeniczne dane wejściowe w zwięzłe hipotezy handlowe oraz (3) silniki automatyzacji do procesów badawczych (podsumowań, skanowania, przesiewania i generowania pomysłów na strategie). Nie są one jednak generatorami alfa typu „podłącz i używaj”: rzeczywiste wdrożenia pokazują, że mogą pomóc w wydobywaniu pomysłów i przyspieszaniu analizy, a jednocześnie generować słabe wyniki handlowe, jeśli nie zostaną połączone z rygorystycznymi danymi, informacjami w czasie rzeczywistym, limitami ryzyka i nadzorem człowieka.
Kroki — wdrażanie LLM w przepływie pracy handlowym
- Zdefiniuj decyzję: streszczenie badań, generowanie sygnału czy automatyzacja realizacji.
- Pobieraj źródła ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane (notowania giełdowe, księgi zamówień, informacje on-chain, wiadomości, posty na forach).
- Użyj LLM do podsumowania, ekstrakcji nazwanych jednostek, oceny nastrojów, analizy tokenomicznej i wnioskowania międzydokumentowego.
- Połącz wyniki LLM z modelami ilościowymi (statystycznymi, szeregów czasowych lub ML) i przeprowadź testowanie wsteczne.
- Dodaj ocenę ludzką, kontrolę ryzyka i ciągły monitoring (dryf, halucynacje).
W jaki sposób można wykorzystać LLM do analizy nastrojów rynkowych?
Analiza sentymentu rynkowego to proces pomiaru nastrojów uczestników rynku (byczych, niedźwiedzich, lękowych, chciwych) w stosunku do danego aktywa lub rynku jako całości. Sentyment pomaga wyjaśnić ruchy cen, których analiza fundamentalna lub techniczna może nie uwzględniać – szczególnie w przypadku kryptowalut, gdzie narracje behawioralne i uwaga społeczna mogą powodować szybkie, nieliniowe ruchy. Połączenie zautomatyzowanych sygnałów sentymentu ze wskaźnikami przepływu on-chain i metrykami z księgi zleceń poprawia świadomość sytuacyjną i wyczucie czasu.
LLM mapują niestrukturyzowany tekst na ustrukturyzowane sygnały sentymentu i tematu na dużą skalę. W porównaniu z prostymi metodami leksykonowymi lub workami słów, nowoczesne LLM rozumieją kontekst (np. sarkazm, niuanse dyskusji regulacyjnych) i mogą generować wielowymiarowe wyniki: polaryzacja sentymentu, pewność siebie, ton (strach/chciwość/niepewność), tagi tematyczne i sugerowane działania.
Agregacja nagłówków i sentymentów informacyjnych
Rurociąg / Kroki
- Łykać: Wybierz nagłówki i artykuły ze sprawdzonych źródeł (agencje prasowe, komunikaty giełdowe, publikacje SEC/CFTC, główne serwisy zajmujące się kryptowalutami).
- Deduplikacja i znacznik czasu: Usuń duplikaty i zachowaj metadane źródłowe/czasowe.
- RAG (Generacja Wzbogacona o Odzyskiwanie): W przypadku dłuższych artykułów użyj narzędzia Retriever + LLM, aby uzyskać zwięzłe podsumowania i ocenę sentymentu.
- Łączna waga: Waga według wiarygodności źródła, rozkładu w czasie i ekspozycji aktywów (krótkotrwała przerwa w działaniu giełdy >> niezwiązana z tym plotka o altcoinach).
- Wyjście sygnału: Wskaźnik sentymentu liczbowego (−1..+1), tagi tematyczne (np. „regulacja”, „płynność”, „aktualizacja”) i krótkie podsumowanie w prostym języku angielskim.
Przykładowe podpowiedzi (krótkie):
„Podsumuj poniższy artykuł w dwóch linijkach, a następnie wypisz: (1) ogólny nastrój , (2) pewność siebie (0-1), (3) tematy (rozdzielone przecinkami), (4) 1–2 sugerowane elementy monitorowania.”
Dekodowanie szumu w mediach społecznościowych
Źródła i wyzwania
Twitter/X, Reddit, Telegram, Discord i platformy natywne dla kryptowalut (np. fora zarządzania łańcuchami) są surowe i hałaśliwe: krótkie wiadomości, skróty, memy, dźwięki botów i sarkazm.
Wzory rurociągów
- Filtr wstępny: usuń oczywiste boty, zduplikowane posty i spam za pomocą heurystyki (częstotliwość postów, wiek konta, stosunek obserwujących do obserwowanych) i klasyfikatorów uczenia maszynowego.
- Grupa: grupuj wiadomości w wątki narracyjne (np. „zhakowanie skarbca DAO”, „plotka o zrzucie warstwy 2”). Grupowanie pomaga uniknąć nadmiernego liczenia powtarzających się wiadomości.
- Nastrój i zamiar LLM: użyj LLM do oznaczania wiadomości pod kątem sentymentu, intencji (raportowanie, promowanie, narzekanie) oraz tego, czy post zawiera nowe informacje, czy też jest wzmacniany. Przykładowy komunikat: „Oznacz poniższą wiadomość społecznościową jako jedną z następujących: i podaj wynik sentymentu (-1..+1) oraz określ, czy ten post jest najprawdopodobniej oryginalny, czy też stanowi rozwinięcie”.
- Objętość a prędkość:obliczanie zarówno objętości bezwzględnej, jak i tempa zmian — nagłe skoki prędkości wzmocnienia często poprzedzają zmiany w zachowaniu.
- Wykrywanie memów:użyj osobnego klasyfikatora lub multimodalnego podpowiedzi LLM (obrazy + tekst) w celu wykrycia pomp napędzanych memami.
Praktyczna wskazówka:traktuj nastroje społeczne jako wskaźnik wyprzedzający o dużym poziomie szumówJest to skuteczne narzędzie do wykrywania krótkoterminowych reżimów, ale przed wykonaniem musi zostać zweryfikowane krzyżowo z sygnałami łańcucha lub księgi zamówień.
Wskazówki dotyczące wdrażania
- Zastosowanie podobieństwo oparte na osadzaniu aby łączyć historie opisujące to samo wydarzenie na różnych platformach.
- Przydzielać wagi wiarygodności źródła i obliczyć ważony indeks sentymentu.
- Monitorowanie niezgoda (np. pozytywne wiadomości, ale negatywna reakcja społeczna) — często sygnał ostrzegawczy.
Jak korzystać z LLM-ów w analizie fundamentalnej i technicznej
Czym jest analiza fundamentalna i techniczna?
- Analiza fundamentalna Ocenia wewnętrzną wartość aktywów na podstawie metryk protokołu, tokenomiki, aktywności deweloperów, propozycji zarządzania, partnerstw, statusu regulacyjnego i czynników makroekonomicznych. W kryptowalutach fundamentalne czynniki są zróżnicowane: harmonogramy podaży tokenów, ekonomia stakingu, aktualizacje inteligentnych kontraktów, przepustowość sieci, stan skarbu państwa i wiele innych.
- Analiza techniczna (TA) Wykorzystuje historyczne wzorce cen i wolumenów, płynność w łańcuchu oraz implikowane wskaźniki instrumentów pochodnych, aby wnioskować o przyszłych zachowaniach cenowych. Analiza techniczna ma kluczowe znaczenie w kryptowalutach ze względu na duży udział detalistów i dynamikę samospełniających się wzorców.
Oba podejścia wzajemnie się uzupełniają: podstawy kształtują przekonania długoterminowe i budżetowanie ryzyka; analiza techniczna kieruje momentem wejścia/wyjścia i zarządzaniem ryzykiem.
Kapitalizacja rynkowa i trendy sektorowe wymagają zarówno agregacji ilościowej, jak i interpretacji jakościowej (np. dlaczego tokeny warstwy 2 zyskują względną kapitalizację rynkową? — ze względu na nowe zrzuty, zachęty do generowania zysków lub migrację deweloperów). Modele LLM zapewniają warstwę interpretacyjną, która pozwala przekształcić surowe dane dotyczące kapitalizacji w narracje inwestycyjne.
Studia magisterskie LLM są najskuteczniejsze w badania podstawowe domena (podsumowanie dokumentów, wyodrębnianie języka ryzyka, nastroje wokół ulepszeń) i jako wzmacniacze do jakościowej strony analizy technicznej (interpretacja wzorców, generowanie hipotez handlowych). Uzupełniają, a nie zastępują numeryczne modele ilościowe, które obliczają wskaźniki lub przeprowadzają testy wsteczne.
Jak używać LLM do analizy fundamentalnej — krok po kroku
- Biała księga / Podsumowanie audytu: Przyswajaj dokumenty, audyty i posty deweloperskie. Poproś LLM o wyodrębnienie tokenomiki (harmonogram dostaw, nabycie praw), praw do zarządzania i ryzyka centralizacji. Dostarczone: ustrukturyzowany JSON z polami:
supply_cap,inflation_schedule,vesting(procent, oś czasu),upgrade_mechanism,audit_findings. - Aktywność programistów i analiza repozytoriów: Przekaż logi zatwierdzania, tytuły żądań zmian i dyskusje na temat problemów. Użyj LLM do podsumowania stanu projektu i tempa wprowadzania krytycznych poprawek.
- Analiza kontrahentów/skarbca: Analizuj sprawozdania korporacyjne, komunikaty giełdowe i sprawozdania skarbowe w celu wykrycia ryzyka koncentracji.
- Sygnały regulacyjne: Wykorzystaj modele LLM do analizy tekstów regulacyjnych i mapowania ich na ryzyko klasyfikacji tokenów (papier wartościowy kontra towar). Jest to szczególnie aktualne w kontekście działań Komisji Papierów Wartościowych i Giełd (SEC) zmierzających w kierunku taksonomii tokenów.
- Punktacja narracyjna: Połączenie wyników jakościowych (ryzyka aktualizacji, centralizacji) w zbiorczą ocenę fundamentalną.
Przykład zachęty:
„Przeczytaj ten raport z audytu i zastanów się: (a) nad 3 najpoważniejszymi ryzykami technicznymi, mówiąc językiem potocznym, (b) czy którekolwiek z nich można wykorzystać na dużą skalę, (c) działaniami łagodzącymi”.
Jak używać LLM-ów do analizy technicznej — krok po kroku
LLM-y nie są silnikami cenowymi, ale mogą komentować wykresy i proponowanie funkcji dla modeli ilościowych.
- Wstępne przetwarzanie danych rynkowych: Dostarczaj LLM-om oczyszczone okna OHLCV, obliczone wskaźniki (SMA, EMA, RSI, MACD) i migawki księgi zamówień w formacie JSON.
- Rozpoznawanie wzorców i generowanie hipotez: Poproś LLM o opisanie zaobserwowanych wzorców (np. „ostra rozbieżność między napływami w łańcuchu a ceną” → postaw hipotezę, dlaczego tak się dzieje).
- Sugestie dotyczące inżynierii funkcji: Generuj cechy kandydatów (np. 1-godzinna zmiana przepływu netto na giełdzie podzielona przez 7-dniową średnią kroczącą, liczba tweetów na minutę * stawka finansowania).
- Ważenie sygnałów i analiza scenariuszy: Użyj modelu do zaproponowania reguł warunkowych (jeśli prędkość społeczna > X, a przepływ netto > Y, to wysokie ryzyko). Zweryfikuj poprzez test wsteczny.
Użyj ustrukturyzowanego wejścia/wyjścia (JSON) dla wyników modelu, aby uczynić je programowalnymi.
Jak analizować kapitalizację rynkową i trendy sektorowe za pomocą LLM?
Kapitalizacja rynkowa odzwierciedla przepływ wartości na rynku kryptowalut, pomagając inwestorom zrozumieć, które sektory lub aktywa dominują w danym momencie. Jednak ręczne śledzenie tych zmian może być niezwykle czasochłonne. Modele LLM (Large Language Models) mogą usprawnić ten proces, analizując rankingi kapitalizacji rynkowej, wolumeny obrotu i zmiany w dominacji głównych kryptowalut w zaledwie kilka sekund.
Dzięki narzędziom opartym na sztucznej inteligencji, takim jak Gemini czy ChatGPT, inwestorzy mogą porównywać wyniki poszczególnych aktywów w odniesieniu do szerszego rynku, identyfikować, które tokeny zyskują lub tracą udziały w rynku, a także wykrywać wczesne oznaki rotacji sektora, takie jak przesunięcie środków z warstwy 1 do tokenów DeFi lub projektów związanych ze sztuczną inteligencją.
Praktyczne podejście
- Pozyskiwanie danych: pobieraj dane o kapitalizacji i sektorach z wiarygodnych źródeł (CoinGecko, CoinMarketCap, API giełd, migawki podaży w łańcuchu). Normalizuj sektory/tagi (np. L1, L2, DeFi, CeFi, NFT).
- Automatyczne generowanie narracji:wykorzystaj LLM do tworzenia zwięzłych raportów tematycznych: „Sektor X zyskał Y% całkowitej kapitalizacji rynkowej w ciągu 30 dni dzięki czynnikom A (aktualizacja protokołu) i B (jasność przepisów) — dowody pomocnicze: ”.
- Walidacja krzyżowa z danymi alternatywnymi: zleć LLM korelację ruchów sektorowych z sygnałami pozacenowymi (aktywność deweloperów, przepływy stablecoinów, zmiany cen NFT). Poproś LLM o stworzenie hipotez przyczynowych o uporządkowanej strukturze i punktów danych potwierdzających każdą hipotezę.
- Wykrywanie trendów i alerty: utwórz alerty progowe (np. „jeśli udział w kapitalizacji rynkowej sektora wzrośnie >5% w ciągu 24 godzin, a aktywność deweloperów wzrośnie >30% tydzień do tygodnia, zgłoś do badań”) — pozwól, aby LLM dostarczył uzasadnienie w treści alertu.
Praktyczna wskazówka: Zachowaj indeksy odniesień krzyżowych: w przypadku każdego sygnału pochodzącego z narracji zapisz fragmenty źródłowe i znaczniki czasu, aby osoby odpowiedzialne za zgodność i audytorzy mogli powiązać każdą decyzję z oryginalną treścią.
Kroki tworzenia procesu badawczego w dziedzinie kryptowalut opartego na LLM
Poniżej znajduje się praktyczna, kompleksowa lista kroków, które możesz wdrożyć. Każdy krok zawiera kluczowe kontrole i punkty styku specyficzne dla LLM.
Krok 1 — Określ cele i ograniczenia
- Określ rolę LLM: generator pomysłów, ekstrakcja sygnałów, pomoc w automatyzacji handlu, monitor zgodnościlub ich kombinację.
- Ograniczenia: opóźnienie (w czasie rzeczywistym? co godzinę?), koszty oraz ograniczenia regulacyjne/zgodności (np. przechowywanie danych, usuwanie informacji osobowych).
Krok 2 — Źródła danych i ich pobieranie
- Tekstowy: API wiadomości, RSS, komunikaty SEC/CFTC, GitHub, dokumentacja protokołu. (W przypadku wydarzeń prawnych/regulacyjnych należy podać główne dokumenty.)
- Obserwuj Nas:strumienie z X, Reddit, Discord (z filtrowaniem botów).
- Na łańcuchu: transakcje, zdarzenia inteligentnych kontraktów, migawki podaży tokenów.
- rynek: księgi zleceń giełdowych, notowania handlowe, zagregowane dane cenowe.
Zautomatyzuj przetwarzanie i standaryzację; przechowuj surowe artefakty w celu umożliwienia audytu.
Krok 3 — Wstępne przetwarzanie i przechowywanie
- Tokenizuj i dziel długie dokumenty w sposób umożliwiający ich wyszukiwanie.
- Przechowuj osadzenia w wektorowej bazie danych dla RAG.
- Utrzymuj warstwę metadanych (źródło, znacznik czasu, wiarygodność).
Krok 4 — Wybór modelu i orkiestracja
- Wybierz LLM (lub mały zespół) do różnych zadań (szybkie i tańsze modele do prostych analiz sentymentalnych, modele wnioskowania o wysokiej kapitalizacji do notatek badawczych). Zobacz propozycje modeli poniżej.
Krok 5 — Podpowiedzi i szablony projektowe
- Utwórz wielokrotnego użytku szablony komunikatów dla zadań: podsumowanie, ekstrakcja encji, generowanie hipotez, ocena sentymentu i generowanie kodu.
- Uwzględnij wyraźne instrukcje dotyczące cytować fragmenty tekstu (fragmenty lub adresy URL) służące do wyciągania wniosków — poprawia to możliwość audytu.
Przykładowy komunikat (nastawienie):
Kontekst: . Zadanie: Podaj wynik sentymentu (-1..+1), krótkie uzasadnienie w 1–2 zdaniach oraz trzy fragmenty tekstu, które wpłynęły na wynik. W przypadku niepewności użyj konserwatywnego języka i uwzględnij pewność siebie (niską/średnią/wysoką).
Krok 6 — Postprodukcja i tworzenie funkcji
- Konwertuj wyniki LLM na cechy numeryczne (sentiment_x, narrative_confidence, governance_risk_flag) wraz z polami pochodzenia łączącymi się z tekstem źródłowym.
Krok 7 — Backtest i walidacja
- Dla każdego sygnału kandydata przeprowadź testy wsteczne typu walk-forward z uwzględnieniem kosztów transakcji, poślizgów i reguł określania wielkości pozycji.
- Stosuj walidację krzyżową i testuj pod kątem nadmiernego dopasowania: LLM-y mogą generować zbyt skomplikowane reguły, które nie sprawdzają się w rzeczywistym handlu.
Które modele warto wziąć pod uwagę w przypadku różnych zadań?
Lekkie zadania lokalne/wrażliwe na opóźnienia
Llama 4.x / warianty Mistral / mniejsze, precyzyjnie dostrojone punkty kontrolne — dobre do lokalnego wdrożenia, gdy prywatność danych lub opóźnienia mają kluczowe znaczenie. Używaj wersji skwantyzowanych dla optymalizacji kosztów.
Wysokiej jakości rozumowanie, podsumowanie i bezpieczeństwo
- Rodzina OpenAI GPT-4o — silne umiejętności ogólne w zakresie rozumowania, generowania kodu i podsumowywania; szeroko stosowane w procesach produkcyjnych.
- Seria Antropic Claude — nacisk na bezpieczeństwo i podsumowania długoterminowe; przydatne w aplikacjach zgodnych z przepisami.
- Google Gemini Pro/2.x — doskonałe możliwości multimodalne i długokontekstowe umożliwiające syntezę wieloźródłową.
Najlepsze praktyki w zakresie wyboru modelu
- Zastosowanie specjalistyczne finansowe programy LLM lub precyzyjnie dostrojone punkty kontrolne gdy zadanie wymaga żargonu dziedzinowego, języka regulacyjnego lub możliwości audytu.
- Zastosowanie podpowiadanie kilku ujęć na modelach generalistycznych do zadań eksploracyjnych; przejdź na modele dostrajające lub rozszerzające wyszukiwanie, gdy potrzebujesz spójnych, powtarzalnych wyników.
- W przypadku krytycznego zastosowania produkcyjnego należy wdrożyć zespół: model o wysokiej rozpoznawalności do oznaczania kandydatów + specjalista o wysokiej precyzji do ich potwierdzania.
Programiści mogą uzyskać dostęp do najnowszego interfejsu API LLM, takiego jak Claude Sonnet 4.5 API i GPT 5.1 itp. poprzez CometAPI, najnowsza wersja modelu jest zawsze aktualizowany na oficjalnej stronie internetowej. Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.
Gotowy do drogi?→ Zarejestruj się w CometAPI już dziś !
Jeśli chcesz poznać więcej wskazówek, poradników i nowości na temat sztucznej inteligencji, obserwuj nas na VK, X oraz Discord!