خلاصه مطلب

• ChatGPT نمی‌تواند زمان دقیق سقوط بازار را پیش‌بینی کند، اما می‌تواند علائم هشدار اولیه را شناسایی کند.
• با ترکیب داده‌های آنچین، مشتقات و احساسات بازار، هوش مصنوعی قادر است «نقاط تجمع ریسک» را قبل از سقوط‌های شدید شناسایی کند.
• در سقوط اکتبر ۲۰۲۵، بیش از ۱۹ میلیارد دلار پوزیشن لوریج‌شده در عرض ۲۴ ساعت لیکویید شد و مدل‌های هوش مصنوعی توانستند پیش از آن نشانه‌های هشداردهنده را شناسایی کنند.

ChatGPT؛ ابزار هشدار ریسک، نه پیش‌گو

هوش مصنوعی مانند ChatGPT به‌عنوان ابزار تحلیل ریسک در بازارهای کریپتو عملکرد قابل‌توجهی دارد.

در حالی که نمی‌تواند تاریخ دقیق سقوط را اعلام کند، می‌تواند الگوها و انحراف‌هایی را تشخیص دهد که معمولاً پیش از ریزش‌های شدید در داده‌های آنچین، قراردادهای آتی و احساسات بازار دیده می‌شوند.

به‌عنوان مثال، بسیاری از صندوق‌های سرمایه‌گذاری و تیم‌های تحقیقاتی از مدل‌های زبانی مانند ChatGPT برای:

در این رابطه بخوانید‌ : آشنایی کامل با مارکت پلیس Magic Eden

• پردازش هزاران تیتر خبری
• خلاصه‌سازی داده‌های آنچین
• تحلیل تغییرات احساسات جامعه (مانند Reddit و X)

استفاده می‌کنند تا روند ریسک بازار را به‌صورت لحظه‌ای بررسی کنند.

اکتبر ۲۰۲۵: وقتی بازار غافلگیر شد

در اکتبر ۲۰۲۵، اعلام ناگهانی تعرفه‌های تجاری جدید از سوی آمریکا باعث سقوط ناگهانی بیت‌کوین از ۱۲۶,۰۰۰ دلار به ۱۰۴,۰۰۰ دلار شد.

در عرض ۲۴ ساعت، بیش از ۱۹ میلیارد دلار از موقعیت‌های اهرمی لیکویید شد. یکی از شدیدترین سقوط‌های روزانه تاریخ کریپتو.

داده‌ها نشان می‌دادند که:

• سود باز (Open Interest) در صرافی‌ها در اوج تاریخی خود بود
• فاندینگ ریت (Funding Rate) منفی شده بود
• احساسات بازار از “طمع” به “ترس شدید” در کمتر از ۴۸ ساعت تغییر کرده بود

در این میان، ChatGPT و سایر مدل‌های تحلیلی با بررسی ترکیبی داده‌ها، می‌توانستند هشدار دهند که:

«بازار بیش از حد اهرمی و آسیب‌پذیر شده است و احتمال یک آبشار لیکویید وجود دارد.»

نشانه‌هایی که قبل از سقوط وجود داشت

۱. اشباع اهرم‌ها:

سود باز در صرافی‌های اصلی به سقف تاریخی رسیده بود، درحالی‌که فاندینگ ریت منفی شد؛ نشانه‌ای از باز شدن بیش از حد پوزیشن‌های خرید.

۲. شوک کلان:

اعلام تعرفه‌های تجاری بین آمریکا و چین به‌عنوان یک شوک بیرونی عمل کرد و شکنندگی سیستم را آشکار ساخت.

۳. واگرایی نوسانات:

همچنین بخوانید : ارز دیجیتال پولکادات (Polkadot) چیست؟

نوسان ضمنی بیت‌کوین افزایش یافت در حالی که شاخص VIX (شاخص ترس وال‌استریت) کاهش پیدا کرد؛ نشانه‌ای از شکل‌گیری ریسک‌ در بازار کریپتو.

۴. تغییر ناگهانی احساسات:

شاخص Fear & Greed از عدد ۷۰ (طمع) به ۲۳ (ترس شدید) سقوط کرد. انجمن‌های کریپتو در Reddit و X از شوخی درباره «Uptober» به هشدار درباره «Liquidation Season» تغییر فاز دادند.

۵. کاهش نقدینگی:

در جریان لیکوییدیشن‌ها، اسپردها افزایش یافت و عمق دفتر سفارشات کاهش پیدا کرد. عاملی که باعث تشدید ریزش شد.

ChatGPT واقعاً چه‌کار می‌تواند بکند؟

۱. تشخیص تغییرات احساسات و روایت‌ها

مدل می‌تواند هزاران پست و تیتر خبری را تحلیل کند تا تغییر در لحن بازار را شناسایی کند.

وقتی واژه‌هایی مثل «liquidation»، «margin call» یا «panic sell» در شبکه‌ها افزایش می‌یابند، ChatGPT می‌تواند تغییر جهت احساسات را گزارش دهد.

مثال:

«به‌عنوان تحلیلگر بازار کریپتو عمل کن و در قالبی داده‌محور، تغییرات احساسی در پست‌های Reddit و تیترهای خبری ۷۲ ساعت اخیر را نسبت به هفته گذشته خلاصه کن. میزان افزایش در واژه‌های منفی مانند “sell-off” یا “liquidation” را گزارش بده و تغییر در احساسات تریدرها را تحلیل کن.»

نتیجه: یک شاخص احساسات لحظه‌ای که میزان ترس یا طمع بازار را بررسی می‌کند.

۲. همبستگی احساسات و داده‌های عددی

با ترکیب داده‌های متنی با شاخص‌های عددی مثل Funding Rate، Open Interest و Volatility، ChatGPT می‌تواند احتمال وقوع ریسک بالا را تخمین بزند.

مثال:

«به‌عنوان تحلیلگر ریسک کریپتو عمل کن و ارتباط بین احساسات منفی در شبکه‌های اجتماعی با فاندینگ، سود باز و نوسان را بررسی کن. اگر فاندینگ منفی و سود باز ۹۰ است و میزان بحث درباره “margin call” دو برابر شده، سطح ریسک را “High” طبقه‌بندی کن.»

چگونه ChatGPT می‌تواند در بررسی ریسک بازار کریپتو به شما کمک کند؟

هوش مصنوعی مثل ChatGPT به‌جای پیش‌بینی مستقیم سقوط بازار، می‌تواند با تحلیل داده‌های بازار، آنچین و احساسات، هشدارهای مشروط و قابل سنجش تولید کند.

در این مقاله توضیح داده می‌شود که چگونه می‌توان از ChatGPT برای بررسی ریسک بازار به‌صورت روزانه استفاده کرد و چه محدودیت‌هایی باید در نظر گرفته شود.

تحلیل مشروط به سبک هوش مصنوعی

به‌جای گفتن «بازار سقوط می‌کند»، ChatGPT می‌تواند روابط شرطی اگر–آنگاه بسازد تا بر اساس داده‌ها، احتمال سناریوهای مختلف را توصیف کند.

مثال:

اگر نوسان ضمنی (Implied Volatility) از میانگین ۱۸۰‌روزه عبور کند و در عین حال ورود سرمایه به صرافی‌ها افزایش یابد، در شرایطی که احساسات کلان منفی است، احتمال اصلاح کوتاه‌مدت بین ۱۵٪ تا ۲۵٪ در نظر گرفته می‌شود.

این نوع تحلیل باعث می‌شود خروجی مدل‌ها مستدل و قابل ارزیابی باشند، نه صرفاً حدسی.

ارزیابی پس از رویداد (Post-Event Analysis)

پس از فروکش‌کردن نوسانات، ChatGPT می‌تواند داده‌های قبل از ریزش را مرور کند تا مشخص شود کدام شاخص‌ها دقیق‌تر عمل کردند.

این تحلیل پس‌نگر به معامله‌گران کمک می‌کند تا استراتژی‌ها و ورودی داده‌های خود را برای چرخه‌های بعدی اصلاح کنند.

مراحل ایجاد سیستم پایش ریسک با ChatGPT

در ادامه یک چارچوب شش‌مرحله‌ای برای استفاده از ChatGPT در مدیریت ریسک آورده شده است:

مرحله ۱: گردآوری داده‌ها

دقت تحلیل به کیفیت ورودی‌ها بستگی دارد. داده‌ها باید به‌صورت لحظه‌ای از منابع معتبر جمع‌آوری شوند:

• داده‌های ساختار بازار: Open Interest، Funding Rate، و نوسان ضمنی (DVOL).
• داده‌های آنچین: جریان ورودی/خروجی استیبل‌کوین‌ها، تراکنش نهنگ‌ها، نسبت تمرکز کیف‌پول‌ها.
• داده‌های متنی: اخبار کلان، اطلاعیه‌های قانونی و پست‌های پرتعامل در شبکه‌های اجتماعی.

مرحله ۲: پاک‌سازی و پردازش داده‌ها

داده‌های خام اغلب پر از نویز هستند. باید:

• داده‌ها برچسب‌گذاری شوند (زمان، منبع، موضوع).
• برای هر داده یک امتیاز (مثبت/منفی/خنثی) تعریف شود.
• محتوای تبلیغاتی، تکراری و رباتی حذف گردد.

مرحله ۳: ترکیب و تحلیل توسط ChatGPT

پس از پاک‌سازی، داده‌ها در قالبی استاندارد به مدل داده می‌شوند.

مثال:

«به‌عنوان تحلیلگر ریسک کریپتو عمل کن. شرایط لوریج، ساختار نوسان و احساسات غالب را خلاصه کن. در پایان، یک رتبه ریسک از ۱ تا ۵ (۱=کم، ۵=بحرانی) با توضیح کوتاه ارائه بده.»

خروجی این مرحله یک بولتن ریسک روزانه است که برای تریدرها یا تیم‌های تحلیل قابل‌استفاده است.

مرحله ۴: تعیین آستانه‌های عملیاتی

خروجی مدل باید به یک چارچوب تصمیم‌گیری رنگی (مثل چراغ‌راهنما) شبیه شود.

اگر دو دسته از شاخص‌ها – مثلاً لوریج و احساسات – هم‌زمان در وضعیت هشدار باشند، سیستم باید سطح کلی را به حالت Alert یا Critical تغییر دهد.

مرحله ۵: اعتبارسنجی داده‌ها

هر نتیجه‌ی هوش مصنوعی فقط یک فرضیه است، نه واقعیت.

بنابراین، باید با منابع اصلی مانند (Glassnode، CryptoQuant) یا API صرافی‌ها تأیید شود.

مرحله ۶: چرخه بازخورد مستمر

بعد از هر موج نوسان بزرگ، باید بررسی شود که کدام هشدارها مؤثر بودند و کدام صرفاً نویز بودند.

با این تحلیل، وزن‌دهی داده‌ها و پرامپت‌ها در چرخه بعدی بهبود می‌یابد.

توانایی‌ها و محدودیت‌های ChatGPT در مدیریت ریسک

توانایی‌ها:

• ادغام داده‌های پراکنده: از هزاران تیتر، پست و شاخص بازار، خروجی منسجم می‌سازد.
• شناسایی احساسات: تغییرات ظریف در روانشناسی بازار را زودتر از تغییر قیمت تشخیص می‌دهد.
• تشخیص الگوهای چندعاملی: ترکیب شرایطی مثل اهرم بالا + احساس منفی + نقدینگی پایین را به‌عنوان هشدار نوسان شناسایی می‌کند.
• تولید گزارش ساختاریافته: خروجی قابل ارائه برای مدیران ریسک یا تیم‌های تحلیل.

محدودیت‌ها:

• رویدادهای غیرقابل پیش‌بینی: مانند تصمیمات سیاسی یا فجایع کلان اقتصادی را نمی‌تواند پیش‌بینی کند.
• وابستگی به داده: دقت خروجی مستقیماً به کیفیت و به‌روزبودن داده‌های ورودی بستگی دارد. ورودی ضعیف = خروجی اشتباه.

محدودیت‌های ذاتی ChatGPT در پیش‌بینی سقوط‌ها

حتی پیشرفته‌ترین مدل‌ها مانند ChatGPT هم نمی‌توانند تمام ظرافت‌های ساختاری بازار را درک کنند. این محدودیت‌ها به‌ویژه در حوزه‌ی میکرواستراکچر (Microstructure)، یعنی رفتار جزئی درون صرافی‌ها و نحوه‌ی اجرای معاملات بسیار مشهود است.

عدم دسترسی به ساختار خرد بازار

ChatGPT نمی‌تواند به‌طور کامل رویدادهایی مانند فعال‌شدن خودکار Auto-Deleverage یا Circuit Breakerهای اختصاصی هر صرافی را مدل‌سازی کند. چون این رویدادها به داده‌های سرور و رفتار آنی موتورهای معاملاتی وابسته‌اند، داده‌هایی که در دسترس عمومی نیستند.

تحلیل احتمالی، نه پیش‌گویانه

ChatGPT به‌جای ارائه‌ی پیش‌بینی قطعی از جنس «بازار فردا سقوط می‌کند»، صرفاً ارزیابی احتمالاتی ارائه می‌دهد.

مثلاً می‌گوید: «احتمال اصلاح کوتاه‌مدت در محدوده‌ی ۲۵٪ است.»

این یعنی مدل به‌صورت آماری هشدار می‌دهد، نه اینکه وقوع یک رخداد را تضمین کند.

نمونه واقعی: سقوط اکتبر ۲۰۲۵

اگر سیستم شش‌مرحله‌ای بررسی ریسک که پیش‌تر توضیح دادیم، پیش از ۱۰ اکتبر ۲۰۲۵ فعال بود، احتمالاً نمی‌توانست روز دقیق سقوط را پیش‌بینی کند.

اما به‌صورت خودکار، با انباشت سیگنال‌های هشدار، ریسک را مرحله‌به‌مرحله افزایش می‌داد.

مدل در آن زمان چه چیزهایی را می‌دید؟

انباشت بیش از حد در بازار مشتقه

داده‌ها نشان می‌دادند که سود باز در صرافی‌های بزرگی مانند Binance و OKX به رکورد تاریخی رسیده، در حالی که فاندینگ ریت منفی شده است.

این ترکیب معمولاً نشانه‌ای از تراکم موقعیت‌های خرید است.

خستگی در روایت بازار

تحلیل احساسات متنی کاهش تدریجی استفاده از عبارت «رالی Uptober» را نشان می‌داد و در عوض، واژه‌هایی مانند «ریسک» و «ترس از تعرفه‌ها» جای آن را گرفته بودند.

واگرایی در نوسان

در حالی که شاخص نوسان وال‌استریت (VIX) ثابت مانده بود، نوسان ضمنی (Implied Volatility) در بازار رمزارز به‌طور قابل‌توجهی افزایش یافته بود. هشداری واضح از ریسک در بازار کریپتو.

کاهش نقدینگی

داده‌های آنچین کاهش موجودی استیبل‌کوین در صرافی‌ها را نشان می‌دادند، که به معنی کاهش ذخایر نقد برای پوشش مارجین کال‌ها بود.

با ترکیب این سیگنال‌ها، مدل احتمالاً بازار را در وضعیت «سطح ۴ – هشدار (Alert)» طبقه‌بندی می‌کرد.

در این سطح، یادداشت تحلیلی سیستم چنین توضیحی می‌داد:

«ساختار فعلی بازار به‌شدت شکننده است و در برابر هر شوک بیرونی (از جمله رویدادهای ژئوپلیتیکی یا اقتصادی) آسیب‌پذیر خواهد بود.»

و وقتی شوک تعرفه‌ای آمریکا علیه چین رخ داد، زنجیره‌ی لیکوییدیشن‌ها دقیقاً طبق الگوی پیش‌بینی‌شده اتفاق افتاد.

نتیجه‌گیری: هشدار، نه پیش‌گویی

سقوط اکتبر ۲۰۲۵ نشان داد که حتی اگر هوش مصنوعی نتواند زمان دقیق ریزش بازار را اعلام کند،

می‌تواند با ترکیب داده‌های مشتقه، احساسات اجتماعی و داده‌های آنچین، آسیب‌پذیری در ساختار بازار را شناسایی کند.

این همان جایی است که ChatGPT و سایر مدل‌های زبانی می‌درخشند

به‌عنوان سامانه‌ی هشدار زودهنگام (Early-Warning System)، نه یک «گوی بلورین» برای پیش‌گویی بازار.

ترجمه شده توسط مجله خبری نیپوتو