Der letztendliche Aufstieg und die Verbreitung künstlicher Intelligenz wurden bereits seit Jahrzehnten vorausgesagt, beginnend mit den 1950er Jahren, als der Dartmouth-Professor John McCarthy den Begriff in seinem Forschungsprojekt prägte. Offiziell definiert als die Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, hat die künstliche Intelligenz im Jahr 2023 rapide an Bedeutung gewonnen. Im Januar dieses Jahres stellte ChatGPT einen Rekord auf, indem es die am schnellsten wachsende Nutzerbasis eines historischen Programms erreichte, mit über 100 Millionen Nutzern innerhalb von 2 Monaten nach dem Start.
Während KI im allgemeinen Bewusstsein als Schlüsselbegriff in einer Vielzahl von Branchen explodierte, bildete der Finanzhandelssektor keine Ausnahme. Schon an die Verwendung von Computerprogrammen und Handelsbots für vorteilhafte algorithmische oder Hochfrequenzhandels gewöhnt, haben Händler versucht, künstliche Intelligenz in ihre Handelsstrategien zu integrieren, um einen Vorteil gegenüber dem Markt zu erlangen.
Was ist AI Crypto Trading?
Da Kryptowährungen an der Spitze technologischer Innovationen stehen, ist es sinnvoll, dass auch Krypto-Händler zu den frühesten Anwendern von KI-Technologie gehören, um ihre Marktaktivitäten zu unterstützen. Die Verwendung von Computern zur Unterstützung der Handelsaktivität ist keine Neuheit, da derzeit geschätzt wird, dass etwa 65-70% des Aktienmarkthandels algorithmischer Handel ist. Der Unterschied besteht jedoch darin, dass der algorithmische Handel in den letzten Jahrzehnten mehr oder weniger als eine Technik angesehen wurde, die von anspruchsvollen oder institutionellen Anlegern genutzt wird, die über die Ressourcen und technischen Kenntnisse verfügen, um von programmierten Handelsstrategien zu profitieren. In dieser Hinsicht haben Tools wie ChatGPT und andere AI-Handelsbots das Spielfeld für den alltäglichen Einzelhandelshändler geebnet. Zum Beispiel hat Phemex kürzlich seine eigene Grid Futures Trading Bots-Funktion veröffentlicht, die es jedem Benutzer ermöglicht, seinen Futures-Handel zu automatisieren und Gewinne zu erzielen, ohne ständig am Computer zu sitzen und Trades auszuführen.
Trotz der offensichtlichen Vorteile des algorithmischen Handels ist es unerlässlich, diese Technologie ordnungsgemäß für das zu nutzen, wofür sie entwickelt wurde. Handelsalgorithmen können in der Regel genaue Vorhersagen zukünftiger Marktmuster unter Verwendung historischer Daten produzieren. Es ist jedoch immer noch unmöglich, jede Veränderung vorherzusagen, da unerwartete Ereignisse eintreten (wie der Ausbruch des Coronavirus, der alle globalen Märkte stark beeinflusst hat und viele glauben, dass er tatsächlich den Kryptowährungs-Bullenlauf von 2021 angespornt hat, wegen der monetären Druckerei, die er katalysiert hat).
Daher kann eine übermäßige Abhängigkeit gefährlich sein, wenn man mit Black-Swan-Ereignissen oder Marktstörungen konfrontiert wird. Es wird dringend empfohlen, eigene Recherchen durchzuführen oder die Hilfe eines erfahrenen Finanzberaters zu suchen, wenn Sie neu im Handel sind oder sich vollständig auf Algo-Trading verlassen. Auch wenn Algo-Trading viele Aufgaben automatisiert, kann die Einrichtung immer noch herausfordernd sein und die allgemeine Handelsstrategie sollte immer noch Ihrer persönlichen Überzeugung entsprechen.
KI-gesteuerte Handelstechniken
Große Sprachmodelle: Programme wie ChatGPT sind LLMs (Large Language Models), die generative Textmodelle darstellen, die für spezifische Aufgaben optimiert sind. Sie sammeln und verarbeiten eine enorme Menge an Daten im Internet und können Händlern helfen, Charts zu interpretieren und Indikatoren basierend auf historischen Trends zu lesen. Jenseits der Handelsbots von Phemex nutzen Krypto-Projekte wie Omni für Solana KI-Unterstützung, um Strategien für passives Einkommen zu unterstützen.
Maschinelles Lernen: Im Handel werden häufig Methoden des maschinellen Lernens wie überwachtes und unüberwachtes Lernen eingesetzt. Durch die Analyse vergangener Daten sind diese Algorithmen in der Lage, Trends zu erkennen und zukünftige Marktveränderungen vorherzusagen.
Natural Language Processing (NLP): NLP-Algorithmen sind in der Lage, die Stimmung im Markt zu bewerten und Handelsentscheidungen basierend auf den kollektiven Erkenntnissen der Gemeinschaft zu treffen, indem sie Finanznachrichten, Schlagzeilen und die Stimmung in sozialen Medien analysieren.
Tiefes Lernen: Komplexe Mustererkennung ist ein Bereich, in dem Tiefenlernmethoden wie neuronale Netzwerke hervorragend sind. Sie können große Datensätze analysieren und Vorhersagen basierend auf komplexen Korrelationen zwischen Variablen treffen.
Verstärkendes Lernen: Durch Versuch und Irrtum sind verstärkende Lernalgorithmen in der Lage, die besten Handelstaktiken zu entdecken. Um langfristige Gewinne zu maximieren, können sie ihr System als Reaktion auf Anreize oder Sanktionen, die sie aus ihren Aktivitäten erhalten, anpassen.
Weniger Recherchezeit - Händler können Zeit sparen, ihre Transaktionen verwalten und mühelos Beratung von automatisierten Rechercheprozessen und datengesteuerten Taktiken durch KI-gesteuerte Algorithmen einholen. Laut einer aktuellen Studie kann die Verwendung von algorithmischen Techniken die Produktivität um über 10% steigern, und die Möglichkeit von zufälligen menschlichen Fehlern wie Fehlklicks wird eliminiert.
Iteriertes Backtesting - Um die Leistung von Handelsstrategien zu bewerten, können KI-Systeme sie mit Hilfe historischer Daten zurück testen. Dies ermöglicht Händlern, die Wirksamkeit ihres Designs und die Erfolgsrate zu erhöhen. Darüber hinaus haben LLMs die Fähigkeit, aktuelle Handelsstrategien in Echtzeit zu verfeinern, indem sie aus Ergebnissen lernen.
Risikomanagement - KI-Systeme sind in der Lage, Marktrisiken zu bewerten und Handelspläne entsprechend anzupassen. Zusätzlich können sie historische Betrugsfälle konsultieren, um Unregelmäßigkeiten und mögliche Rug Pulls zu identifizieren und so das Risiko zu reduzieren.
Verbesserte Entscheidungsfindung - Künstliche Intelligenzprozesse haben die Kapazität, sofort enorme Mengen an Nachrichten, sozialen Medien, Finanzdaten und anderen Quellen zu bewerten. Dies erleichtert es, Handelsmöglichkeiten zu erkennen und datengesteuerte Urteile zu fällen. Es gibt den Benutzern auch einen Vorteil gegenüber menschlichen Händlern, indem sie es ihnen ermöglicht, schneller auf Veränderungen im Markt oder im Nachrichtenzyklus zu reagieren, bevor andere überhaupt davon Kenntnis erlangen.
Reduzierte emotionale Voreingenommenheit - Emotionen haben die Kraft, die Vernunft zu beeinträchtigen und können Händler dazu bringen, unlogische Schlüsse zu ziehen. KI- und algorithmische Tools wie die Handelsbots von Phemex helfen dabei, menschliche Vorurteile zu lindern, indem sie Transaktionen gemäß vordefinierten Regeln und datengesteuerter Analyse durchführen.
Erhöhte Effizienz - KI-gesteuerte Handelssysteme können Transaktionen mit der geringstmöglichen Latenz durchführen, da sie große Datenmengen weit schneller analysieren können als Menschen. Aufgrund ihrer Effektivität können Handelsaktivitäten mit geringeren Transaktionskosten nach oben und unten skaliert werden.
Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz in den Finanzmärkten
Mit dem Fortschritt der Technologie ist eine größere Übernahme von KI-gesteuerten Handel unvermeidlich. Das bedeutet, dass auch der Markt für KI-Tools wachsen wird, insbesondere solche, die Handelsfunktionen unterstützen. Mit dieser Zukunftsvision vor Augen hat Phemex bereits begonnen, eine Vielzahl von führenden algorithmischen Handelstools zu integrieren, wie Teal Street und Haas Online, durch das Phemex Broker-Programm. Mit der Weiterentwicklung der maschinellen Lernfähigkeit ist es wahrscheinlich, dass verstärkende Lernalgorithmen in der Lage sein werden, die Portfoliokonstruktion und die Vermögensallokation besser zu optimieren und sich an Marktdynamiken für maximale Renditen anzupassen.
Ein weiterer wahrscheinlicher Trend für KI-Tools ist der Aufstieg der Erklärbarkeit. Insbesondere wenn es um Handelsfunktionen geht, bei denen Geld auf dem Spiel steht, sind Benutzer von Natur aus zögerlich, die Kontrolle vollständig an Dritte zu übergeben, selbst wenn dieser Dritte ein angebliches Handels-KI ist, das darauf ausgelegt ist, Märkte durch die Synthese unzähliger Daten zu erobern. Wenn KI-Algorithmen nicht nur eine Aktion empfehlen, sondern auch eine verständliche Erklärung für die Gründe hinter einer solchen Aktion liefern können, dann würden sich Benutzer bei diesen Handelsentscheidungen wohler fühlen. In der gleichen Weise werden KI-Programme, die stärkere Risikomanagementstrategien entwickeln, wahrscheinlich einen Wettbewerbsvorteil genießen.
Beste KI-Krypto-Projekte, die man im Auge behalten sollte <h2>
Nicht nur wird der Krypto-Handel durch KI-befähigte Strategien stärker gestört werden, sondern die Krypto-Industrie wird auch mehr Projekte sehen, die KI-Technologie mit Blockchain-Netzwerken kombinieren. Es gibt bereits bedeutende Projekte, die dieses Unterfangen verfolgen, und die Aussichten sind positiv, da sie versuchen, zwei der hervorstechendsten neuen Technologien des letzten Jahrzehnts zu kombinieren.
Phemex (PT) - Als eine der innovativsten Börsen im Krypto-Bereich hat Phemex Bereitschaft gezeigt, durch sein Phemex Web3-Ökosystem und die Dezentralisierungsbemühungen über das PhemexDAO, das durch den Phemex Token ermöglicht wird, zu stören. Seine Futures-Grid-Trading-Bots gehören zu den besten und einsteigerfreundlichsten Optionen als ein KI-Handelsbot, um Handelsaktionen mit niedrigen Einstiegsbarrieren zu automatisieren. Darüber hinaus plant es, eine Social-Trading-Plattform zu veröffentlichen, um das Handelsergebnis durch gemeinsame Einsichten zu verbessern.
The Graph (GRT) - Dieses einzigartige Projekt nutzt das dezentralisierte offene Ledger der Blockchain, um Daten transparent zu sammeln und zu synthetisieren. Es indiziert Blockchain-Daten vergleichbar damit, wie Web 2.0-Suchmaschinen wie Google das Web indizieren. Da Künstliche Intelligenz auf den Zugang zu einer Fülle von relevanten Daten angewiesen ist, eignet sich GRT natürlich als solide Grundlage, um KI-DApps im Web 3.0 zu bauen.
SingularityNET (AGIX) - Dank seines global zugänglichen KI-Marktplatzes ermöglicht SingularityNET jedem, "KI-Dienste zu erstellen, zu teilen und zu monetarisieren". Benutzer können über den SingularityNET-Marktplatz eine breite Palette von KI-Diensten erkunden, testen und kaufen, indem sie den nativen Token des Projekts AGIX verwenden. Der Marktplatz bietet auch einen Kanal, durch den KI-Entwickler einfach die Wirksamkeit ihrer Lösungen verfolgen können. Eine Interpretation von SingularityNET ist, dass es die Web 3.0-Version des kürzlich von OpenAI angekündigten GPT Store ist.
Ocean Protocol (OCEAN) - Einer der umstrittensten Aspekte des Web 2.0 ist die Datensicherheit und -privatsphäre. Das Ocean Protocol entwickelt Werkzeuge und eine Marktplattform für Web 3.0-Nutzer, um Daten zu schützen, zu teilen und zu kommerzialisieren und dabei die Datenprivatsphäre zu wahren. Indem es jedem ermöglicht, seine Daten zu tokenisieren und potenziell zu verkaufen, bietet das Projekt eine mögliche Lösung für die aktuelle rechtliche Debatte über das Massenscraping von Online-Daten durch KI.
Register to get $180 Welcome Bonus!
