Чи замінять ШІ криптовалютних трейдерів до 2028 року? Генеральний директор Nansen робить сміливий прогноз
2026/07/31 11:19:00
За словами генерального директора та співзасновника Nansen Алекса Сваневіка, до 2028 року на крипторинках може бути більше агентів штучного інтелекту, ніж людських трейдерів. Ця прогнозна оцінка відображає швидкий розвиток агентних торгівельних систем, які можуть аналізувати ринкову інформацію, інтерпретувати загальні інструкції та виконувати фінансові дії з різним рівнем автономії. Однак наявність більшої кількості агентів, ніж людей, не свідчить про те, що штучний інтелект постійно забезпечує кращу прибутковість або що участь людей зникає. Більш важливим питанням є те, які частини штучного інтелекту в криптоторгівлі можуть виконуватися надійно. Дослідження, моніторинг портфелів та рутинне виконання можуть стати все більш автоматизованими, тоді як вибір стратегій, відповідальність та реакції на незвичайні ринкові події залишаються складнішими для делегування. Цей перехід може покращити доступ до складних торгівельних інструментів, але також вносить занепокоєння щодо прибутковості, маніпульованих даних, дозволів на гаманець, корельованої торгівлі та невизначеності відповідальності, коли автономна система робить витратну помилку.
Генеральний директор Nansen передбачає, що агенти штучного інтелекту для торгівлі переважатимуть людей-трейдерів до 2028 року
Що насправді передбачив Алекс Сваневік щодо агентів торгівлі на основі ШІ
Генеральний директор і співзасновник Nansen Алекс Сваневік передбачає, що до 2028 року агенти штучного інтелекту для торгівлі можуть переважати за кількістю над людськими трейдерами, оскільки інвестори все частіше доручатимуть дослідження ринку, моніторинг портфеля та виконання угод автономному програмному забезпеченню. У інтерв’ю в липні 2026 року Сваневік сказав, що він був би здивований, якби кількість торгівельних агентів не перевищила кількість людських трейдерів приблизно за два роки. Його прогноз базується на попередньому прогнозі Nansen щодо агентної торгівлі, який передбачав, що агенти можуть стати стандартним способом взаємодії людей з інвестиційними ринками до 2028 року. Замість того щоб вручну аналізувати графіки, відстежувати сотні гаманців і затверджувати кожну окрему транзакцію, користувачі зможуть визначити інвестиційну мету, рівень схильності до ризику та дозволені активи, а агент штучного інтелекту керуватиме більшою частиною базового процесу.
Однак твердження Сваневіка не слід тлумачити як підтверджену передбачення, що ШІ вилучить кожного криптовалютного трейдера або автоматично перевищить ефективність людських інвесторів. Він конкретно згадував кількість AI-трейдингових агентів, а не їх прибутковість, обсяг торгівлі чи частку загальної ринкової активності. Один інвестор, інституція, протокол або фонд можуть використовувати кілька спеціалізованих агентів для досліджень, виконання, ребалансування портфеля та моніторингу ризиків, що дозволяє кількість агентів зростати набагато швидше, ніж кількість людських користувачів. Тому кількість активних агентів може перевищити кількість людей, які їх використовують, без підтвердження того, що машини досягли кращого інвестиційного судження.
Як Nansen будує агентну криптовалютну торгівлю
Стратегія продукту Nansen допомагає пояснити, чому Svanevik очікує швидкого зростання агентного трейдингу. Компанія розвивається з платформи, що зосереджена переважно на аналітиці на блокчейні, у інтегроване середовище дослідження та виконання, де користувачі можуть виявляти ринкові сигнали та підготовлювати угоди, не переключаючись між кількома додатками. Nansen стверджує, що її інфраструктура включає більше ніж 500 мільйонів позначених адрес блокчейну, що надає додатковий контекст щодо бірж, фондів, китів, прибуткових трейдерів та інших сутностей на блокчейні. Її інструменти ШІ можуть використовувати цю інформацію для аналізу поведінки гаманця, розподілу тримачів токенів, потоків децентралізованих бірж та історичних показників перед пропозицією дії.
Nansen також інтегрував спотову торгівлю та перпетуальну торгівлю на Hyperliquid, розшириwsши свою стратегію за межі традиційного аналізу криптовалют. Сваневік повідомив, що загальна торгова функція обробила більше $500 мільйонів у сукупному обсязі, хоча ця цифра, повідомлена компанією, відображає активність платформи, а не незалежно перевірений обсяг або прибуток автономних агентів. Автономні агенти з вищим рівнем автономії все ще оцінюються за допомогою бектестингу та паперової торгівлі, а економіка потребує покращення. Сваневік розкрив, що один експериментальний агент приніс лише $23 прибутку, споживши приблизно $700 на витрати на інференс штучного інтелекту, що ілюструє розрив між технічною здатністю та комерційно стійкою продуктивністю.
Чому AI-трейдингові агенти можуть трансформувати криптовалютний та ончейн-трейдинг
Криптовалютні ринки особливо підходять для крипто-АІ агентів, оскільки вони працюють неперервно і генерують величезний обсяг публічних, машинно-читабельних даних. Транзакції в блокчейні мають часові мітки і зазвичай спостерігаються в реальному часі, що дозволяє агенту аналізувати перекази токенів, ліквідність децентралізованих бірж, позиції позичання, активність мостів, управлінські події та зміни забезпечення у кількох протоколах. Під’єднавши цю інформацію до даних про ціни, ринкового настрою та ризикових параметрів, агент може виконати багатоетапний процес, який одній особі важко керувати вручну. Він може виявити новий ринковий сигнал, оцінити ліквідність та експозицію по контрагентам, порівняти шляхи виконання, розрахувати відповідний розмір позиції та виконати або скорегувати угоду через смартконтракти. Потім він може неперервно моніторити прослизання, ставку фінансування, вимоги до забезпечення та пороги ліквідації, зменшуючи затримку між виявленням інформації та її використанням.
Ширше використання агентного криптовалютного трейдингу також може змінити те, як ліквідність, конкуренція та управління портфелем функціонують на ончейн-ринках. Роздрібні користувачі зможуть отримати доступ до автоматизованих інструментів дослідження та моніторингу ризиків, які раніше вимагали аналітиків, квантових інструментів та спеціалізованих систем виконання, тоді як професійні фірми зможуть координувати спеціалізовані агенти для роботи на ринку, арбітражу, хеджування та управління скарбницями між блокчейнами. Агенти зможуть розподіляти великі замовлення між кількома платформами, ребалансувати портфелі, коли експозиція перевищує передбачені ліміти, і переміщати капітал між спот, деривативами, позичковими та ліквідними пуools у відповідь на зміни умов. Це зробить трейдинг більш оперативним та персоналізованим, але також змістить джерело конкурентної переваги. Замість того щоб покладатися переважно на швидші ручні рішення, учасники ринку будуть конкурувати через якість даних, інфраструктуру виконання, проектування моделей, безпечні дозволи на гаманець та дисципліновані ризик-контролі.
Чи замінять ШІ криптовалютних трейдерів? Переваги, обмеження та ризики до 2028 року
Чи замінять штучні інтелекти криптовалютних трейдерів до 2028 року — це не простий вибір між повною автоматизацією та ручною торгівлею. Системи ШІ можуть брати на себе зростаючу частку аналізу ринку та прийняття рішень, але широке впровадження не означатиме, що вони зможуть стабільно перевершувати досвідчених трейдерів. Їхня довгострокова роль залежатиме від вимірюваних результатів, безпеки, відповідальності та здатності безпечно реагувати, коли ринки поводяться інакше, ніж у історичних умовах, на яких вони були розроблені.
Переваги AI-трейдингових агентів для крипто-трейдерів
Основна перевага AI-торгових агентів — їх здатність послідовно застосовувати структурований процес до великої кількості активів і стратегій. Людські трейдери можуть втрачати концентрацію, порушувати правила ризику після збитків або приймати імпульсивні рішення під час періодів екстремальної волатильності, тоді як правильно налаштований агент може оцінювати кожну можливість, використовуючи ті самі критерії розміру позиції, ліміти експозиції та умови виходу. На відміну від традиційних crypto trading bots, агентні системи можуть інтерпретувати ширші цілі та адаптувати свій аналіз у відповідь на зміни умов, замість того щоб покладатися лише на фіксовані інструкції. Інструменти на основі природної мови також можуть зробити ці можливості більш доступними для користувачів без поглиблених знань програмування, перетворюючи цілі, такі як зменшення концентрації портфеля, контроль втрат або підтримка певного розподілу активів, у вимірювані умови. Ці системи не можуть гарантувати більш високу прибутковість, але вони можуть покращити дисципліну торгівлі, чіткіше документувати рішення та зменшити помилки, спричинені втомою, неоднорідним аналізом або емоційними реакціями.
Чому AI-торгівельні агенти не можуть гарантувати прибуток
Сильні аналітичні здібності не забезпечують автоматично прибуткових криптовалютних угод, оскільки фінансові ринки постійно змінюються. Стратегія, яка добре працює під час тривалого зростання, може не спрацювати, коли ціни стають діапазонними, ліквідність знижується або кореляції між активами раптово змінюються. Моделі ШІ можуть плутати кореляцію з причинно-наслідковим зв’язком, надто сильно полагоджуватися на останніх патернах або надавати переконливі пояснення для сигналів з обмеженою прогностичною цінністю. Тестування на історичних даних також може давати вводливі результати, коли стратегію неодноразово налаштовують під минулі ціни або коли навчальні дані непрямо містять інформацію з періоду оцінки. Офіційне попередження CFTC щодо ШІ підкреслює, що штучний інтелект не може передбачити майбутнє або несподівані зміни на ринку і не повинен асоціюватися з обіцянками гарантованої прибутковості. Тому надійна оцінка вимагає тестування поза вибіркою в умовах бичачого, ведмежого та бокового ринків, де ефективність вимірюється через прибутковість з урахуванням ризику, максимальний відкат і стабільність, а не лише через загальну прибутковість.
Безпека та операційні ризики автономної криптовалютної торгівлі
Автономна криптоторгівля вносить серйозні безпекові та операційні ризики, коли агент ШІ отримує дозвіл взаємодіяти з гаманцями, біржами або смартконтрактами. Зловмисна інструкція, прихована на веб-сайті, у пості в соціальних мережах або в описі токена, може вплинути на агента, який обробляє недовірену інформацію, тоді як маніпульовані цінові потоки, скомпрометовані API та неточні ринкові дані можуть спричинити угоди за хибних умов. Агент також може неправильно зрозуміти відкриту мету, взаємодіяти з небезпечним контрактом або продовжувати виконання стратегії після зміни ринкових умов або намірів користувача. Потенційна шкода залежить від його дозволів, тому обов’язковими є окремі акаунти, списки дозволених активів, обмеження на зняття, ліміти позицій, пороги ручного схвалення та функції миттєвого вимкнення. Детальні журнали діяльності повинні показувати, яку інформацію використав агент, які дії виконав та чи залишався в межах своїх авторизованих повноважень. Без цих захистів швидкість автономного виконання може перетворити невелику аналітичну помилку на кілька незворотних транзакцій до того, як користувач зможе втрутитися.
Ринок, регуляторний та людський трейдерський огляд на 2028 рік
Широке впровадження AI-торгових агентів може вплинути на ліквідність, волатильність та регулювання на ринках криптовалют. Якщо багато агентів використовують схожі моделі, набори даних та стратегії, вони можуть відреагувати на одну й ту саму подію, одночасно купуючи або продавши, що призведе до переповнених позицій, ланцюгових ліквідацій або глибших дефіцитів ліквідності. Автоматизовані агенти також можуть конкурувати за однакові арбітражні можливості, збільшувати навантаження на мережу та виставляти транзакції на ризик фронт-ранінгу чи інших форм маніпуляцій. Регулятори, відповідно, можуть вимагати більш суворого раскриття інформації, тестування систем, ведення записів, контролю відповідності та чіткої відповідальності за збитки, спричинені автономними рішеннями. Залишаться питання щодо того, хто несе відповідальність — користувач, розробник моделі, постачальник даних, сервіс гаманця чи платформа виконання — коли агент діє неочікувано. До 2028 року AI може автоматизувати значну частину криптовалютної торгівлі, але трейдери, які зможуть оцінювати вихідні дані моделей, розпізнавати зміни на ринку та застосовувати ефективний контроль ризиків, ймовірно, залишаться важливими.
Висновок: Чи замінять штучний інтелект людей-трейдерів у криптовалюті до 2028 року?
AI-трейдингові агенти, ймовірно, стануть більш помітними на криптовалютних ринках до 2028 року, але їхній ріст не слід плутати з доведеною перевагою над людськими трейдерами. Ця технологія добре підходить для автоматизації повторюваних досліджень, застосування визначених правил та координації складних робочих процесів із цифровими активами, проте надійна прибутковість залишається важкою для підтвердження після врахування витрат на моделі, припущень щодо виконання та змінних умов ринку. Порушення безпеки, маніпульовані вхідні дані, корельовані стратегії та нерозв’язані питання відповідальності також можуть обмежити обсяг капіталу, який користувачі готові делегувати. Тому найбільш ймовірним результатом є гібридний ринок, де AI виконує більше аналітичних та операційних завдань, тоді як люди залишаються відповідальними за вибір цілей, перевірку незвичних рішень та прийняття юридичної та фінансової відповідальності. Замість того щоб просто замінювати трейдерів, AI може переосмислити те, що вимагає успішна криптовалютна торгівля, зробивши нагляд за моделями, якість даних та автоматизоване управління ризиками все більш важливими джерелами конкурентної переваги.
|
KuCoin святкує своє 9-річчя спеціальною кампанією на платформі з ексклюзивними нагородами, торгівельними заходами та пропозиціями обмеженого часу. Не пропустіть можливість взяти участь і скористатися перевагами, коли біржа відзначає дев’ять років росту та інновацій. Відвідайте офіційну сторінку кампанії зараз:
|
Часто Задавані Питання
Яка різниця між AI-трейдинговим агентом та AI-інструментом для аналізу?
Інструмент аналізу на основі ШІ узагальнює інформацію про ринок і пропонує можливі дії, але кінцеве рішення все ще приймає та виконує користувач. Агент для торгівлі на основі ШІ може йти далі за рекомендації, розміщуючи замовлення, змінюючи позиції або перерозподіляючи портфель в межах наданих повноважень. Деякі платформи використовують термін «агент» для інструментів, які не можуть діяти автономно, тому користувачам слід перевірити, що саме система може отримувати та виконувати.
Як слід оцінювати продуктивність AI-торгівельного агента?
Ефективність слід вимірювати за допомогою чистої прибутковості після витрат на транзакції, платіжів за фінансування, прослизання та витрат на обчислення. Користувачам також слід аналізувати максимальну відсоткову втрату, прибутковість з урахуванням ризику, стабільність у різних ринкових умовах та результати порівняно з простими бенчмарками, такими як купівля та утримання. Результати тестування в реальному часі або зовнішньої вибірки є більш інформативними, ніж бектести, побудовані на історичних даних, з якими модель вже зустрічалася.
Чи потрібен AI-трейдинговому агенту доступ до приватних ключів?
Відповідально розроблений агент не повинен вимагати від користувачів розкривати seed-фразу гаманця або необмежений приватний ключ. Безпечніші системи використовують обмежені дозволи API, розумні акаунти або окремо профінансовані гаманці, які обмежують виведення коштів, схвалені активи та максимальну суму транзакцій. Користувачі ніколи не повинні вводити відновлювальні фрази в AI-чат-бота, розширення браузера чи невідомий торгівельний застосунок, незалежно від заявленої продуктивності.
Чи можуть торгові агенти на основі ШІ працювати через кілька блокчейнів?
Агент може працювати через кілька мереж, якщо він підключений до сумісних гаманців, мостів, децентралізованих бірж та постачальників даних. Міжланцюгова діяльність вносить додаткові ризики, пов’язані з безпекою мостів, завершенням транзакцій, перевантаженням мережі, фрагментацією ліквідності та змінами вартості газу. Агент повинен перевірити мережу призначення, контракт токена та наявну ліквідність перед переказом коштів або виконанням міжланцюгової стратегії.
Чи підлягають податку угоди, здійснені AI-агентами?
Використання AI-агенту зазвичай не звільняє власника акаунту від податкових зобов’язань. Продажі, обміни, нагороди, Settlements деривативів та перекази між різними активами можуть створювати податково обов’язкові події залежно від юрисдикції користувача. Оскільки агент може автоматично виконувати багато транзакцій, користувачам слід зберігати повні записи з вказівкою мітками часу, кількостями активів, ринковими цінами, комісіями та хешами транзакцій і звертатися до кваліфікованого податкового консультанта, якщо це необхідно.
Чи можна довести, що AI-торгівельний агент повністю безпечний?
Жодна автономна фінансова система не може бути гарантовано повністю безпечна. Незалежні аудити коду, контролювані дозволи, тестування на випадкові випадки, симуляції транзакцій та механізми аварійного вимкнення можуть зменшити ризики, але не можуть повністю виключити непередбачувану поведінку моделі, програмні уразливості або збитки на ринку. Користувачам також слід перевірити, чи розкриває платформа свої джерела даних, зберігає детальні журнали дій та має чіткий процес повідомлення про неавторизовані або неправильно виконані транзакції.
Чи можуть трейдери впливати на рішення AI-агента?
AI-агенти можуть піддаватися впливу фейкових новин, координованої діяльності в соціальних мережах, вводячої в оману інформації про токени, маніпульованих цінових даних або незвичайних транзакцій на ринках з низькою ліквідністю. Зловмисники можуть намагатися створювати сигнали, які виглядають легітимними, або вставляти шкідливі інструкції в інформацію, що обробляється моделлю. Використання кількох незалежних джерел даних, виключення активів з низькою ліквідністю та вимога підтвердження для незвичайних транзакцій можуть зменшити вразливість до цих тактик.
Який найбезпечніший спосіб протестувати AI-агент для криптовалютної торгівлі?
Починаючим слід починати з паперової торгівлі або середовища симуляції, перш ніж дозволяти агенту використовувати реальні кошти. Наступний етап повинен передбачати невеликий акаунт з окремим фінансуванням, вимкненими виведеннями, низькими лімітами позицій, обмеженнями щодо схвалених активів та без кредитного плеча або з мінімальним. Кожна дія повинна перевірятися під час тестування, а доступ розширюється лише після того, як система продемонструє постійну відповідність інструкціям користувача та лімітам ризику.
Скільки коштує запуск AI-агенту для криптовалютної торгівлі?
Витрати на функціонування AI-агенту для криптовалютної торгівлі можуть включати підписки на платформи, витрати на висновок моделей, преміум-дані ринку, комісії за газ у блокчейні, торгівельні комісії, прослизання та фінансові платежі на кредитних позиціях. Більш часта аналітика та виконання можуть значно збільшити ці витрати, навіть якщо стратегія дає позитивний валовий прибуток. Тому трейдери повинні порівнювати чистий результат після всіх операційних та транзакційних витрат, а не оцінювати агента лише за повідомленим прибутком або відсотком виграшних угод.
Що повинні шукати трейдери при виборі AI-трейдингового агента?
Трейдери повинні оцінювати AI-трейдинговий агент на основі прозорого звітування про продуктивність, підтримуваних бірж та блокчейнів, налаштовуваних лімітів ризику, контролю дозволів, незалежних перевірок безпеки та детальних журналів транзакцій. Достовірна платформа має чітко пояснювати, як її агент використовує ринкові дані, захищає активи користувачів і реагує у випадку відмови API, моделі чи постачальника даних. Користувачам слід бути обережними з сервісами, які обіцяють гарантовану прибутковість, приховують комісії або вимагають seed-фрази та необмежений доступ до коштів.
Відмова від відповідальності: Ця стаття має лише інформаційний характер і не є фінансовою порадою. Криптовалюти та торгівля з використанням ШІ супроводжуються значними ризиками, тому завжди проводьте незалежне дослідження перед інвестуванням.
Відмова від відповідальності: Для вашої зручності цю сторінку було перекладено за допомогою технології ШІ. Для отримання найточнішої інформації дивіться оригінальну англійську версію.