Kaiko, Binance Research ve akademik gruplardan gelen son araştırmalar, sinir ağları da dahil olmak üzere yapay zeka modellerinin kripto para piyasalarında sınırlı tahmin doğruluğu sunduğunu ortaya koymaktadır. Klasik makine öğrenimi modelleri, rastgeleliğin üzerinde yalnızca %2 ila %6 doğruluk sağlarken, LSTM ve GRU gibi gelişmiş modeller yaklaşık %8 doğruluğa ulaşmakta, ancak bu sadece kısa test pencerelerinde geçerlidir. Bu modeller, piyasa rejimi değişiklikleri, artan gürültü ve makroekonomik olaylar nedeniyle taze verilerle zorlanmakta ve yüksek volatilite dönemlerinde doğruluklarında önemli düşüşler yaşanmaktadır. Emir defteri algoritmaları mikro hareketlerin %15 ila %25'ini açıklayabilmekte ancak sadece derin likiditenin olduğu dakikalık zaman dilimlerinde etkili olmaktadır. Zincir üstü sinyaller, büyük stablecoin girişleri veya önemli Bitcoin çıkışları gibi, faydalı korelasyonlar sağlamakta ancak garanti tahminler sunmamaktadır. Uzmanlar, yapay zekanın etkinliğini artırmak için toplu modellerin kullanılması, veri kaymalarının izlenmesi ve rejim filtrelerinin dahil edilmesini önermektedir. Ancak yapay zeka, zincir üstü veriler, emir defteri analizi ve risk modellerini içeren daha geniş bir stratejinin parçası olmalı ve kripto ticaretinde karar verme süreçlerini geliştirmelidir.