Ключові ідеї:
- ChatGPT має можливість аналізувати настрій у соціальних мережах та новинах, що дозволяє виявляти ранні теми та інтерес ринку навколо нових криптовалютних токенів.
- Використання технічних індикаторів та даних про транзакції в блокчейні у поєднанні з ChatGPT дає змогу трейдерам відслідковувати рухи “розумних грошей” та визначати патерни накопичення або розподілу активів.
- Застосування декількох моделей GPT у робочих процесах допомагає трейдерам перехресно перевіряти дані, аналізувати настрій ринку та безпеку смарт-контрактів для прийняття більш обґрунтованих рішень.
- Створення сканера, заснованого на даних, із застосуванням векторних уявлень, кластеризації, виявлення аномалій та оцінки токеноміки може автоматизувати пошук токенів із високим потенціалом.
Нерідко пошук перспективних криптовалют видається випадковістю, однак досвідчені інвестори розуміють, що для цього необхідна систематична робота, а не просто удача. Завдяки ChatGPT та іншим інструментам на базі штучного інтелекту можна ефективно аналізувати тисячі токенів і знаходити справжню цінність на ринку. Цей матеріал детально описує, як використовувати ChatGPT як допоміжний інструмент для дослідження у сфері криптовалютної аналітики.
Дослідити ринковий настрій і суспільний дискурс за допомогою ChatGPT
Практично будь-який токен може мати сильні фундаментальні показники, але якщо він залишається поза увагою спільноти, його потенціал може залишатися нереалізованим. Приховані «перлини» часто починають набирати позитивний відгук лише на ранній стадії, саме це й можна виявити за допомогою машинного синтезу інформації з різних джерел.
Для цього до ChatGPT можна подавати інформацію з актуальних заголовків провідних криптоновинних платформ, а також уривки з популярних соціальних мереж, таких як X або Reddit. Наприклад, можна сформулювати запит наступним чином:
«Проаналізуйте наведені нижче заголовки новин і коментарі в соціальних мережах щодо токена [назва монети]. Синтезуйте загальний настрій ринку, визначте виникаючі сюжетні лінії й вкажіть на потенційні «червоні прапорці» або основні проблеми, які обговорює спільнота».
Отримана штучним інтелектом узагальнена оцінка допоможе зрозуміти, чи є настрій ринку нейтральним, оптимістичним або песимістичним, а також які теми найбільше привертають увагу учасників ринку. Такий підхід сприяє виявленню емоційного фону інвестиційної спільноти щодо конкретного активу.
Крім того, ChatGPT може використовуватися для виявлення ознак зростання в екосистемі проекту шляхом аналізу даних із таких платформ, як DefiLlama. Проте варто враховувати, що модель не отримує інформацію в реальному часі. Приклад запиту:
«На основі наведених показників загальної заблокованої вартості (TVL) протоколів у рамках екосистеми [назва монети] визначте, які сектори набирають найбільший імпульс, а які протоколи демонструють найшвидше зростання за останні 30 днів».
Такий спосіб допомагає чітко визначити «весняні» протоколи — ті, що швидше за інших залучають ліквідність та користувачів. Зазвичай це не лише технічно міцні проекти, але й ті, які привертають увагу ринку та створюють передумови для різкого стрибка цін.
Цікаво знати: згідно з дослідженням MEXC Research 2025 року, 67% криптотрейдерів покоління Z за останні 90 днів активували принаймні одного торгового бота або стратегічну систему на базі штучного інтелекту, що свідчить про значний перехід на автоматизовану, AI-підтримувану торгівлю.
Дані як основа для роботи з ChatGPT
Для досвідчених трейдерів глибокий аналіз технічних індикаторів та onchain-метрик відкриває можливості для виявлення унікальних торгових сигналів. Тут роль аналітика активізується: збираються та готуються релевантні числові дані для глибшого розуміння ринкової ситуації через AI.
Для інтерпретації технічних індикаторів ChatGPT можна надати сирі числові значення, отримані з графічних платформ. Серед ключових показників — Індекс відносної сили (RSI), конвергенція/дивергенція ковзних середніх (MACD) та перетини 50- та 200-денних ковзних середніх. Варіант запиту:
«Проаналізуйте наведені технічні індикатори за останні 90 днів для [назва монети]. На основі наданих значень RSI, MACD та перетинів 50- та 200-денних середніх, яку поточну тенденцію і можливі майбутні рухи ціни можна передбачити? Визначте будь-які сигнали для покупки або продажу».
Окрім того, аналіз onchain-даних дозволяє розкрити реальну активність проекту. Це стосується копіювання сирих транзакцій і даних про активність гаманців із блокчейн-експлорерів або аналітичних платформ. Приклад формулювання:
«Перегляньте наступний перелік останніх транзакцій і активності гаманців для [назва монети]. Визначте рухи «розумних грошей» — великі транзакції від гаманців, які демонстрували успішні операції раніше. Чи можна на основі цього виявити патерни накопичення або розподілу?»
Такий підхід допомагає відстежувати дії великих інвесторів і, в ідеалі, виявляти ранні ознаки потенційних цінових рухів ще до того, як вони стають очевидними для ринку.
Розширені можливості ChatGPT: використання спеціалізованих GPT
У сфері криптовалют найповніша потужність ChatGPT проявляється у застосуванні спеціалізованих моделей GPT — кастомізованих версій, адаптованих під конкретні завдання. Безліч таких GPT створені для розширення функціоналу: від аналізу смарт-контрактів і узагальнення досліджень у блокчейні до структурованого вилучення ринкових даних.
Наприклад, трейдер може одночасно використовувати GPT для оцінки безпеки токенів, інший — для моніторингу onchain-активності гаманців, а ще один GPT — для розбору наукових публікацій чи звітів. Для початку роботи потрібно:
- Оформити підписку ChatGPT Plus ($20 на місяць).
- У лівому меню обрати розділ «Explore GPTs».
- У пошуковому рядку знайти GPT, присвячені криптовалютам.
- Обрати та запустити потрібний GPT.
Важливо, що робота з кількома GPT одночасно допомагає комплексно аналізувати токеноміку, безпеку контрактів та інші ключові аспекти. Проте такі інструменти покликані оптимізувати, а не заміняти ваш особистий дослідницький процес.
Як створити сканер, заснований на даних, з використанням ChatGPT
Ви можете вийти за межі одноразових запитів, інтегрувавши ChatGPT як частину автоматизованої системи для виявлення перспективних проектів.
Основні етапи створення такої системи:
- Формування векторних уявлень (embeddings) із текстів проектних white papers, постів у соцмережах та комітів у GitHub.
- Комбінування цих векторів для виявлення аномальних та цікавих проєктів, які потребують детальної перевірки.
- Додавання оцінки ризиків токеноміки, що враховує обсяг обігу токенів, графіки розблокування та умови вестингу.
- Включення метрики глибини ліквідності, що базується на стані ордер-бук і розриву спредів у пулі DEX.
- Запровадження виявлення аномалій у великих переказах і взаємодіях зі смарт-контрактами для оперативного визначення підозрілої активності.
Для роботи системи необхідно збирати інформацію через API сервісів GitHub, CoinGecko і Etherscan, обробляти дані мовами програмування (наприклад, Python) для генерації числових показників і векторних уявлень. Після цього застосовують методи кластеризації та виявлення аномалій, результати яких виводяться на панель моніторингу та у вигляді сповіщень для реакції у режимі реального часу.
Окрім цього, система повинна проходити етап тестування на історичних даних, що передбачає перевірку сигналів на основі минулих подій і транзакцій, що робить процес прогнозування системним і надійним, здатним генерувати якісні торгові ідеї.
Увага: Дана стаття не містить інвестиційних рекомендацій. Інвестиції та торгівля пов’язані з ризиками, тому всі рішення повинні базуватися на власному дослідженні.
