Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) — ChatGPT, Gemini, Claude, các mô hình họ Llama và các mô hình tương tự — đã nhanh chóng trở thành những công cụ hỗ trợ nghiên cứu không thể thiếu cho các nhà giao dịch và phân tích tiền điện tử. Nhưng câu chuyện chính của năm 2025 không phải là "LLM đánh bại thị trường"; mà là một câu chuyện tinh tế hơn: LLM có thể đẩy nhanh quá trình nghiên cứu, tìm kiếm các tín hiệu ẩn trong dữ liệu nhiễu trên và ngoài chuỗi, và tự động hóa một số phần của quy trình giao dịch — if bạn thiết kế các hệ thống tôn trọng giới hạn mô hình, ràng buộc về mặt quy định và rủi ro thị trường.
Vai trò của LLM trên thị trường tài chính là gì?
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã nhanh chóng chuyển từ trợ lý trò chuyện sang các thành phần trong quy trình nghiên cứu giao dịch, nền tảng dữ liệu và công cụ tư vấn. Cụ thể, trong thị trường tiền điện tử, chúng hoạt động như (1) máy đo tỷ lệ của dữ liệu phi cấu trúc (tin tức, diễn đàn, tường thuật trên chuỗi), (2) bộ tổng hợp tín hiệu hợp nhất các đầu vào không đồng nhất thành các giả thuyết thương mại ngắn gọn và (3) động cơ tự động hóa cho quy trình nghiên cứu (tóm tắt, quét, sàng lọc và tạo ý tưởng chiến lược). Tuy nhiên, chúng không phải là công cụ tạo alpha "cắm là chạy": việc triển khai thực tế cho thấy chúng có thể giúp đưa ý tưởng lên bề mặt và đẩy nhanh quá trình phân tích, nhưng vẫn tạo ra kết quả giao dịch kém nếu không được kết hợp với dữ liệu chính xác, nguồn cấp dữ liệu thời gian thực, giới hạn rủi ro và sự giám sát của con người.
Các bước — vận hành LLM trong quy trình giao dịch
- Xác định quyết định: tóm tắt nghiên cứu, tạo tín hiệu hoặc tự động thực hiện.
- Thu thập các nguồn có cấu trúc và không có cấu trúc (tích tắc giao dịch, sổ lệnh, chuỗi, tin tức, bài đăng trên diễn đàn).
- Sử dụng LLM để tóm tắt, trích xuất thực thể được đặt tên, chấm điểm tình cảm, phân tích tokenomics và lập luận liên tài liệu.
- Kết hợp đầu ra LLM với các mô hình định lượng (thống kê, chuỗi thời gian hoặc ML) và kiểm tra ngược.
- Thêm đánh giá của con người, kiểm soát rủi ro và giám sát liên tục (trôi dạt, ảo giác).
Làm thế nào để sử dụng LLM để phân tích tâm lý thị trường?
Phân tích tâm lý thị trường là quá trình đo lường cảm nhận của người tham gia thị trường (tăng giá, giảm giá, sợ hãi, tham lam) về một tài sản hoặc toàn bộ thị trường. Tâm lý giúp giải thích các biến động giá mà các yếu tố cơ bản hoặc kỹ thuật thuần túy có thể bỏ sót — đặc biệt là trong lĩnh vực tiền điện tử, nơi các câu chuyện hành vi và sự chú ý của xã hội có thể tạo ra những biến động nhanh chóng, phi tuyến tính. Việc kết hợp các tín hiệu tâm lý tự động với các chỉ báo dòng chảy trên chuỗi và số liệu sổ lệnh giúp cải thiện nhận thức tình huống và thời điểm giao dịch.
LLM ánh xạ văn bản phi cấu trúc thành các tín hiệu cảm xúc và chủ đề có cấu trúc ở quy mô lớn. So với các phương pháp từ điển đơn giản hoặc phương pháp túi từ, LLM hiện đại hiểu được ngữ cảnh (ví dụ: châm biếm, thảo luận về quy định phức tạp) và có thể tạo ra các kết quả đa chiều: mức độ phân cực cảm xúc, sự tự tin, giọng điệu (sợ hãi/tham lam/bất định), thẻ chủ đề và hành động được đề xuất.
Tổng hợp tin tức và tình cảm tiêu đề
Đường ống / Các bước
- Nhập: Lấy tiêu đề và bài viết từ các nguồn cấp dữ liệu đã được kiểm duyệt (các hãng thông tấn, thông báo của sàn giao dịch, bản phát hành của SEC/CFTC, các kênh tiền điện tử lớn).
- Loại bỏ trùng lặp và Dấu thời gian: Xóa các mục trùng lặp và giữ nguyên siêu dữ liệu nguồn/thời gian.
- RAG (Thế hệ tăng cường truy xuất): Đối với các bài viết dài, hãy sử dụng công cụ tìm kiếm + LLM để tạo ra bản tóm tắt ngắn gọn và điểm đánh giá tình cảm.
- Tổng trọng số: Trọng số theo độ tin cậy của nguồn, sự suy giảm theo thời gian và mức độ tiếp xúc với tài sản (sự cố ngừng hoạt động của sàn giao dịch trong thời gian ngắn >> tin đồn về altcoin không liên quan).
- Đầu ra tín hiệu: Chỉ số tình cảm số (−1..+1), thẻ chủ đề (ví dụ: “quy định”, “thanh khoản”, “nâng cấp”) và bản tóm tắt ngắn gọn bằng tiếng Anh đơn giản.
Ví dụ nhanh (ngắn):
“Tóm tắt bài viết sau trong hai dòng, sau đó đưa ra: (1) tình cảm chung , (2) sự tin cậy (0-1), (3) chủ đề (phân cách bằng dấu phẩy), (4) 1–2 mục giám sát được đề xuất.”
Giải mã tin tức trên mạng xã hội
Nguồn và thách thức
Twitter/X, Reddit, Telegram, Discord và các nền tảng tiền điện tử gốc (ví dụ: diễn đàn quản trị trên chuỗi) còn thô sơ và ồn ào: tin nhắn ngắn, chữ viết tắt, meme, tiếng ồn của bot và sự mỉa mai.
Mẫu đường ống
- Lọc trước: xóa các bot dễ nhận biết, bài đăng trùng lặp và thư rác thông qua phương pháp tìm kiếm (tần suất đăng bài, tuổi tài khoản, tỷ lệ người theo dõi/người đang theo dõi) và bộ phân loại ML.
- cụm: gom nhóm tin nhắn thành các chuỗi tường thuật (ví dụ: “Kho bạc DAO bị hack”, “Tin đồn airdrop lớp 2”). Việc gom nhóm giúp tránh việc đếm quá nhiều tin nhắn lặp lại.
- Tình cảm + ý định của LLM: sử dụng LLM để gắn nhãn tin nhắn theo cảm xúc, mục đích (báo cáo so với quảng bá so với phàn nàn) và liệu bài đăng có chứa thông tin mới hay thông tin khuếch đại. Ví dụ: “Gắn nhãn tin nhắn xã hội sau đây là một trong những loại sau: và cung cấp điểm tình cảm (-1..+1), cùng với việc liệu bài đăng này có phải là bài viết gốc hay bài viết khuếch đại hay không.”
- Thể tích so với vận tốc: tính toán cả thể tích tuyệt đối và tốc độ thay đổi — các đột biến vận tốc đột ngột trong quá trình khuếch đại thường xảy ra trước các thay đổi về hành vi.
- Phát hiện meme: sử dụng bộ phân loại riêng biệt hoặc gợi ý LLM đa phương thức (hình ảnh + văn bản) để phát hiện các máy bơm do meme điều khiển.
Cơ thực tế: coi tình cảm xã hội như chỉ báo hàng đầu có tiếng ồn lớn. Nó có hiệu quả trong việc phát hiện chế độ ngắn hạn nhưng phải được xác thực chéo với các tín hiệu trên chuỗi hoặc sổ lệnh trước khi thực hiện.
Mẹo thực hiện
- Sử dụng sự tương đồng dựa trên nhúng để liên kết các câu chuyện mô tả cùng một sự kiện trên nhiều nền tảng.
- Chỉ định trọng số độ tin cậy của nguồn và tính toán chỉ số tình cảm có trọng số.
- Màn Hình sự bất hòa (ví dụ, tin tức tích cực nhưng phản ứng xã hội tiêu cực) — thường là dấu hiệu cảnh báo.
Cách sử dụng LLM cho Phân tích cơ bản và Kỹ thuật
Phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật là gì?
- Phân tích cơ bản đánh giá giá trị nội tại của một tài sản dựa trên các số liệu giao thức, tokenomics, hoạt động của nhà phát triển, đề xuất quản trị, quan hệ đối tác, tình trạng pháp lý và các yếu tố vĩ mô. Trong tiền điện tử, các yếu tố cơ bản rất đa dạng: lịch trình cung cấp token, kinh tế staking, nâng cấp hợp đồng thông minh, thông lượng mạng, tình trạng kho bạc, v.v.
- Phân tích kỹ thuật (TA) sử dụng các mô hình giá và khối lượng lịch sử, thanh khoản trên chuỗi và các chỉ số ngụ ý của các công cụ phái sinh để suy ra hành vi giá trong tương lai. Phân tích kỹ thuật (TA) rất quan trọng trong tiền điện tử do sự tham gia mạnh mẽ của nhà đầu tư bán lẻ và động lực mô hình tự ứng nghiệm.
Cả hai cách tiếp cận bổ sung cho nhau: các nguyên tắc cơ bản cung cấp thông tin cho niềm tin dài hạn và lập ngân sách rủi ro; TA hướng dẫn thời điểm vào/ra và quản lý rủi ro.
Vốn hóa thị trường và xu hướng ngành đòi hỏi cả tổng hợp định lượng lẫn diễn giải định tính (ví dụ: tại sao token Lớp 2 lại tăng vốn hóa thị trường tương đối? — do các đợt airdrop mới, ưu đãi lợi nhuận hoặc sự dịch chuyển của nhà phát triển). LLM cung cấp lớp diễn giải để biến số liệu vốn hóa thô thành những câu chuyện đáng đầu tư.
LLM có hiệu quả nhất trong nghiên cứu cơ bản miền (tóm tắt tài liệu, trích xuất ngôn ngữ rủi ro, cảm xúc xung quanh việc nâng cấp) và như chất tăng cường cho khía cạnh định tính của phân tích kỹ thuật (diễn giải các mô hình, xây dựng giả thuyết giao dịch). Chúng bổ sung, chứ không thay thế, các mô hình định lượng số dùng để tính toán các chỉ báo hoặc chạy backtest.
Cách sử dụng LLM cho Phân tích cơ bản — từng bước
- Tóm tắt báo cáo kiểm toán/sách trắng: Tiếp nhận sách trắng, kiểm toán và bài đăng của nhà phát triển. Yêu cầu LLM trích xuất tokenomics (lịch trình cung cấp, quyền sở hữu), quyền quản trị và rủi ro tập trung hóa. Có thể giao hàng: JSON có cấu trúc với các trường:
supply_cap,inflation_schedule,vesting(phần trăm, dòng thời gian),upgrade_mechanism,audit_findings. - Phân tích hoạt động của nhà phát triển và kho lưu trữ: Cung cấp nhật ký cam kết, tiêu đề PR và thảo luận về vấn đề. Sử dụng LLM để tóm tắt tình trạng dự án và tỷ lệ sửa lỗi nghiêm trọng.
- Phân tích đối tác/kho bạc: Phân tích hồ sơ công ty, thông báo của sàn giao dịch và báo cáo kho bạc để phát hiện rủi ro tập trung.
- Tín hiệu điều tiết: Sử dụng LLM để phân tích các văn bản quy định và đối chiếu chúng với rủi ro phân loại token (chứng khoán so với hàng hóa). Điều này đặc biệt kịp thời khi SEC đang chuyển sang phân loại token.
- Điểm tường thuật: Kết hợp các đầu ra định tính (rủi ro nâng cấp, tập trung hóa) thành điểm cơ bản tổng hợp.
Ví dụ gợi ý:
“Hãy đọc báo cáo kiểm toán này và đưa ra: (a) 3 rủi ro kỹ thuật nghiêm trọng nhất theo cách hiểu của người bình thường, (b) liệu có rủi ro nào có thể khai thác ở quy mô lớn hay không, (c) các hành động giảm thiểu.”
Cách sử dụng LLM để phân tích kỹ thuật — từng bước
LLM không phải là công cụ định giá nhưng có thể chú thích biểu đồ và đề xuất các tính năng cho mô hình lượng tử.
- Tiền xử lý dữ liệu thị trường: Cung cấp cho LLM các cửa sổ OHLCV đã được dọn sạch, các chỉ báo tính toán (SMA, EMA, RSI, MACD) và ảnh chụp nhanh sổ lệnh dưới dạng JSON.
- Nhận dạng mẫu và tạo giả thuyết: Yêu cầu LLM mô tả các mô hình quan sát được (ví dụ: “sự phân kỳ mạnh giữa dòng tiền vào chuỗi và giá” → đưa ra giả thuyết tại sao).
- Gợi ý về kỹ thuật tính năng: Tạo các tính năng ứng viên (ví dụ: thay đổi trong dòng tiền ròng của sàn giao dịch trong 1 giờ chia cho mức trung bình động 7 ngày, số tweet mỗi phút * tỷ lệ tài trợ).
- Phân tích tín hiệu và tình huống: Sử dụng mô hình để đề xuất các quy tắc có điều kiện (nếu tốc độ xã hội > X và dòng chảy ròng > Y thì rủi ro cao). Xác thực thông qua kiểm tra ngược.
Sử dụng I/O có cấu trúc (JSON) cho đầu ra của mô hình để có thể sử dụng theo chương trình.
Làm thế nào để phân tích vốn hóa thị trường và xu hướng ngành với LLM?
Vốn hóa thị trường phản ánh dòng chảy giá trị trên thị trường tiền điện tử, giúp các nhà giao dịch nắm bắt được lĩnh vực hoặc tài sản nào đang thống trị tại một thời điểm nhất định. Tuy nhiên, việc theo dõi thủ công những thay đổi này có thể cực kỳ tốn thời gian. Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) có thể đơn giản hóa quy trình này, phân tích thứ hạng vốn hóa thị trường, khối lượng giao dịch và những thay đổi về vị thế thống trị của các loại tiền điện tử lớn chỉ trong vài giây.
Với các công cụ AI như Gemini hoặc ChatGPT, các nhà giao dịch có thể so sánh hiệu suất của từng tài sản so với thị trường rộng lớn hơn, xác định token nào đang giành hoặc mất thị phần và phát hiện sớm các dấu hiệu luân chuyển ngành, chẳng hạn như tiền chuyển từ token Layer-1 sang token DeFi hoặc các dự án liên quan đến AI.
Tiếp cận thực tế
- Nhập dữ liệu: lấy dữ liệu về vốn hóa thị trường và ngành từ các nguồn đáng tin cậy (CoinGecko, CoinMarketCap, API sàn giao dịch, ảnh chụp nhanh nguồn cung trên chuỗi). Chuẩn hóa ngành/thẻ (ví dụ: L1, L2, DeFi, CeFi, NFT).
- Tạo tường thuật tự động: sử dụng LLM để tạo báo cáo chủ đề ngắn gọn: “Ngành X đã tăng Y% tổng vốn hóa thị trường trong 30 ngày nhờ A (nâng cấp giao thức) và B (làm rõ quy định) — bằng chứng hỗ trợ: .”
- Xác thực chéo với dữ liệu alt: yêu cầu LLM liên hệ biến động của ngành với các tín hiệu phi giá (hoạt động của nhà phát triển, dòng tiền stablecoin, biến động sàn NFT). Yêu cầu LLM đưa ra các giả thuyết nhân quả được xếp hạng và các điểm dữ liệu hỗ trợ cho từng giả thuyết.
- Phát hiện xu hướng và cảnh báo: tạo cảnh báo ngưỡng (ví dụ: “nếu thị phần vốn hóa của ngành tăng >5% trong 24 giờ và hoạt động của nhà phát triển tăng >30% theo tuần, hãy đánh dấu để nghiên cứu”) — hãy để LLM cung cấp lý do trong tải trọng cảnh báo.
Gợi ý thực tế: Giữ lại chỉ mục tham chiếu chéo: đối với bất kỳ tín hiệu nào có nguồn gốc từ tường thuật, hãy lưu các đoạn trích nguồn và dấu thời gian để bộ phận tuân thủ và kiểm toán có thể truy xuất bất kỳ quyết định nào trở lại nội dung gốc.
Các bước xây dựng quy trình nghiên cứu tiền điện tử dựa trên LLM
Dưới đây là danh sách các bước thực tế, chi tiết mà bạn có thể triển khai. Mỗi bước bao gồm các bước kiểm tra chính và các điểm tiếp xúc cụ thể của chương trình LLM.
Bước 1 — Xác định mục tiêu và ràng buộc
- Quyết định vai trò của LLM: trình tạo ý tưởng, trích xuất tín hiệu, trợ lý tự động hóa thương mại, giám sát tuân thủhoặc kết hợp cả hai.
- Các ràng buộc: độ trễ (thời gian thực? hàng giờ?), chi phí và ranh giới tuân thủ/quy định (ví dụ: lưu giữ dữ liệu, xóa thông tin nhận dạng cá nhân (PII).
Bước 2 — Nguồn dữ liệu & thu thập
- Văn bản: API tin tức, RSS, bản phát hành của SEC/CFTC, GitHub, tài liệu giao thức. (Trích dẫn hồ sơ chính cho các sự kiện pháp lý/quy định.)
- Mạng xã hội: luồng từ X, Reddit, Discord (có lọc bot).
- Trên dây chuyền: giao dịch, sự kiện hợp đồng thông minh, ảnh chụp nhanh nguồn cung cấp mã thông báo.
- Thị Trường: sổ lệnh giao dịch, giá giao dịch, nguồn cấp giá tổng hợp.
Tự động hóa việc thu thập và chuẩn hóa; lưu trữ các hiện vật thô để kiểm tra.
Bước 3 — Tiền xử lý & lưu trữ
- Phân chia và chia nhỏ các tài liệu dài một cách hợp lý để dễ dàng truy xuất.
- Lưu trữ nhúng trong DB vectơ cho RAG.
- Duy trì lớp siêu dữ liệu (nguồn, dấu thời gian, độ tin cậy).
Bước 4 — Lựa chọn và phối hợp mô hình
- Chọn một LLM (hoặc một nhóm nhỏ) cho các nhiệm vụ khác nhau (mô hình nhanh, rẻ hơn cho cảm xúc đơn giản, mô hình lý luận vốn hóa lớn cho ghi chú nghiên cứu). Xem các đề xuất mô hình bên dưới.
Bước 5 — Thiết kế lời nhắc & mẫu
- Tạo các mẫu nhắc nhở có thể tái sử dụng cho các tác vụ: tóm tắt, trích xuất thực thể, tạo giả thuyết, chấm điểm tình cảm và tạo mã.
- Bao gồm hướng dẫn rõ ràng để quote các đoạn văn bản (đoạn văn hoặc URL) được sử dụng để đi đến kết luận — điều này cải thiện khả năng kiểm tra.
Ví dụ về lời nhắc (tình cảm):
Bối cảnh: . Nhiệm vụ: Cung cấp điểm số cảm tính (-1..+1), lý do ngắn gọn trong 1–2 câu và ba điểm nổi bật trong văn bản đã dẫn đến điểm số. Sử dụng ngôn ngữ thận trọng nếu không chắc chắn và bao gồm mức độ tin cậy (thấp/trung bình/cao).
Bước 6 — Hậu xử lý và tạo tính năng
- Chuyển đổi đầu ra LLM thành các tính năng số (sentiment_x, narrative_confidence, governance_risk_flag) cùng với các trường nguồn gốc liên kết đến văn bản nguồn.
Bước 7 — Kiểm tra ngược & xác thực
- Đối với mỗi tín hiệu ứng viên, hãy chạy thử nghiệm ngược tiến về phía trước với chi phí giao dịch, trượt giá và các quy tắc xác định quy mô vị thế.
- Sử dụng xác thực chéo và kiểm tra tình trạng quá khớp: LLM có thể tạo ra các quy tắc được thiết kế quá mức không hiệu quả trong giao dịch trực tiếp.
Bạn nên cân nhắc những mô hình nào cho các nhiệm vụ khác nhau?
Nhiệm vụ nhẹ, tại chỗ / nhạy cảm với độ trễ
Llama 4.x / Biến thể Mistral / các trạm kiểm soát nhỏ hơn được tinh chỉnh — phù hợp cho việc triển khai cục bộ khi quyền riêng tư hoặc độ trễ dữ liệu là yếu tố quan trọng. Sử dụng phiên bản lượng tử để tiết kiệm chi phí.
Lý luận, tóm tắt và an toàn chất lượng cao
- Họ OpenAI GPT-4o — có khả năng tổng quát hóa mạnh mẽ về lập luận, tạo mã và tóm tắt; được sử dụng rộng rãi trong quy trình sản xuất.
- Loạt truyện Anthropic Claude — nhấn mạnh vào tính an toàn và tóm tắt ngữ cảnh dài; tốt cho các ứng dụng hướng đến tuân thủ.
- Google Gemini Pro/2.x — khả năng đa phương thức và ngữ cảnh dài tuyệt vời cho tổng hợp đa nguồn.
Thực hành tốt nhất để lựa chọn mô hình
- Sử dụng LLM tài chính chuyên ngành hoặc các điểm kiểm tra được điều chỉnh tốt khi nhiệm vụ yêu cầu thuật ngữ chuyên ngành, ngôn ngữ quy định hoặc khả năng kiểm toán.
- Sử dụng nhắc nhở ít lần trên các mô hình tổng quát đối với các nhiệm vụ khám phá; di chuyển sang các mô hình tinh chỉnh hoặc tăng cường truy xuất khi bạn cần đầu ra nhất quán, có thể lặp lại.
- Đối với mục đích sản xuất quan trọng, hãy triển khai một tổ hợp: một mô hình có khả năng thu hồi cao để đánh dấu các ứng viên + một chuyên gia có độ chính xác cao để xác nhận.
Các nhà phát triển có thể truy cập API LLM mới nhất như Claude Sonnet 4.5 API và GPT 5.1, v.v. thông qua CometAPI, phiên bản mẫu mới nhất luôn được cập nhật trên trang web chính thức. Để bắt đầu, hãy khám phá các khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Sẵn sàng chưa?→ Đăng ký CometAPI ngay hôm nay !
Nếu bạn muốn biết thêm mẹo, hướng dẫn và tin tức về AI, hãy theo dõi chúng tôi trên VK, X và Discord!