GetAgent: Як штучний інтелект змінює «правила гри» в криптотрейдингу?

Коли GPT-4o освіжає пізнання за допомогою мультимодальної взаємодії, а коли в галузі цифрового мистецтва з'являються художники зі штучним інтелектом, ринок криптовалют вартістю в трильйон доларів нарешті ввів інтелектуального помічника, який може по-справжньому «реконструювати логіку транзакцій» - GetAgent. Як перший у світі універсальний криптовалютний торговий агент, випущений Bitget, він не тільки виконує функціональну суперпозицію, як традиційні інструменти, але й вирішує три основні больові точки трейдерів знизу: «інформаційне перевантаження, громіздка робота та когнітивні бар'єри», і навіть називається деякими інсайдерами галузі «зброєю штучного інтелекту для роздрібних інвесторів проти установ». Найголовніше, що GetAgent можна використовувати безкоштовно, зареєструвавшись безпосередньо, немає необхідності платити установі за підписку на інформаційні послуги даних, а також наймати професійних аналітиків, GetAgent надає користувачам універсальне рішення для криптотрейдингу безкоштовно.

Сьогодні ми розберемо карколомний спосіб цього нового продукту зі штучним інтелектом у сфері криптотрейдингу.

1. Безпосередньо потрапляють больові точки галузі: «потрійні кайдани» традиційної торгової моделі

Перш ніж перейти до технічного аналізу GetAgent, ми можемо поглянути на поточний стан індустрії криптотрейдингу:

• Дилема інформаційного виру: понад 100 000 одиниць ончейн-даних, тисячі звітів про дослідження та мільйонні дискусії в соціальних мережах щодня протікають на різних платформах, і звичайним трейдерам доводиться постійно стрибати між біржами, DApps та інформаційними веб-сайтами, а ефективність перевірки інформації на 80% нижча, ніж у установ (дані дослідження Chainalysis).
• Операційний антилюдський дизайн: Виявлено, що для завершення всього процесу від огляду ринку, перевірки інформації, аналізу показників та розміщення замовлень необхідно перемикатися між більш ніж 5 сторінками, а понад 30% короткострокових можливостей втрачається через затримки в роботі.
• Зміцнений когнітивний розрив: дослідження користувачів Coinbase показує, що 82% новачків залишають ринок протягом 6 місяців, тому що вони не розуміють технічних індикаторів і даних в мережі, а високий поріг для професійних інструментів став природним порогом для торгівлі криптовалютами.

Поява GetAgent схожа на встановлення «інтелектуальної операційної системи» в традиційному режимі транзакцій криптотрейдингу, використовуючи штучний інтелект, щоб відкрити повний зв'язок від обробки інформації до виконання транзакцій.

2. Демонтаж основних переваг: переосмислення трьох вимірів «ефективності транзакцій».

Інтерактивна революція в режимі «розмова як транзакція»: впровадження професійних інструментів у вікно чату

На відміну від традиційних платформ, яким потрібно вивчати торговий сленг, такий як K-лінії та параметри індикаторів, GetAgent переводить усі функції на природну мову. Ось типовий сценарій:

• Звичайна робота користувача: відкрийте платформу А, щоб побачити ринок BTC→ перейдіть на платформу Б, щоб перевірити інституційні позиції→ перейдіть до спільноти С, щоб побачити перегляди KOL→ поверніться на біржу, щоб зробити ордер (це займає 10 хвилин)
• Операція користувача GetAgent: Безпосередньо запитайте "Чи підходить BTC для покупки зараз?" → AI синхронно виконує пошук даних по всій мережі + технічний аналіз + відстеження в мережі→ Безпосередньо надає пропозиції з балами та попередженнями про ризики→ Користувачі безпосередньо виконують транзакції одним клацанням миші

Основна логіка цієї торгівлі в стилі чату полягає в інтеграції 30+ професійних інструментів (таких як ончейн-аналіз, моніторинг громадської думки та модулі кількісної стратегії) у мозок штучного інтелекту, щоб користувачам не потрібно було турбуватися про технічні деталі, що стоять за ними, і лише використовувати розмовні запитання для отримання результатів. Вимірювання показують, що час для звичайних користувачів для прийняття рішень про транзакції з GetAgent скоротився в середньому з 25 хвилин до менш ніж 3 хвилин.

Повноланковий інтелектуальний сервіс замкнутого циклу: автоматична обробка від інформації до політик

У той час як більшість інструментів штучного інтелекту на ринку працюють за допомогою однієї функції (наприклад, простих сповіщень про ринок або аналізу індикаторів), GetAgent створює повноцінну торгову екосистему:

• Рівень обробки інформації: 7× 24 години для автоматичного захоплення джерел даних основних інформаційних медіа на всьому ринку, фільтрації шумів за допомогою моделі NLP та уточнення ефективної інформації в «торгові можливості»;
• Рівень генерації стратегій: на основі позиції користувача та переваг ризику автоматично викликайте 30+ попередньо встановлених інструментів для обробки та генеруйте торгові стратегії;
• Рівень оптимізації виконання: підтримка розмовного ребалансування, ШІ автоматично розрахує бали купівлі та продажу оптимальної транзакції та навіть уникне неліквідних монет;
• Рівень еволюції навчання: можливості алгоритму глибокого навчання постійно оптимізують портрети користувачів під час кожної взаємодії користувачів;

Цінність цього універсального сервісного агента полягає в тому, що непрофесійні трейдери також можуть мати команду дослідників + трейдер + команда конфігурації контролера ризиків аналогічних установ, тоді як вартість майже незначна.

Тисячі людей і тисячі облич: знайте свої торгові звички краще за вас

Найбільш підривним у GetAgent є не сама технологія, а логіка розвитку сервісів. Ось два типові випадки:

• Випадок 1: Консервативний інвестор запитує «як знизити ризик» на початковому питанні, і штучний інтелект автоматично рекомендує та підбирає [стратегію крос-валютного хеджування] для користувача на основі позиції користувача, а також автоматично надсилає [поради щодо захисного ребалансування] перед кожним обвалом ринку;
• Кейс 2: Інший користувач трекера гарячих точок часто запитує про «нову монету-мем», і ШІ поступово вчиться розставляти пріоритети в аналізі таких показників, як популярність наративу, темпи зростання переказів у мережі та взаємодія з соціальними мережами.

Цей вид персоналізації – це не проста класифікація за мітками, а безперервне навчання, засноване на динамічних даних, яке дійсно усвідомлює, що чим більше ви його використовуєте, тим розумнішим він стає.

3. Вимірювання сценарію: Як GetAgent переписує ситуацію з щоденними транзакціями?

Сценарій 1: Smart Money Tracking – вирівнювання інституційних трендів

Коли користувач запитує «що купує Grayscale останнім часом», ШІ проаналізує це в режимі реального часу:

• Дані про збільшення BTC/ETH гаманця Grayscale
• Тенденції переказів на велику суму в ланцюжку;
• довго-короткі сигнали звітів про інституційні дослідження;

Він дозволяє роздрібним інвесторам одночасно отримати доступ до інформації, яка спочатку була доступна лише установам для оплати.

Сценарій 2: Прогнозування гарячих точок мемів - від слідування тренду до прогнозування

У традиційній моделі роздрібні інвестори, як правило, женуться за вищими показниками після того, як монета Meme стрімко зростає, але використовуючи GetAgent, вони можуть заздалегідь знайти можливості за допомогою багатовимірної моделі даних:

• Відстежувати швидкість припливу коштів по мережі;
• Проаналізуйте частоту згадок KOL та коефіцієнт взаємодії (якщо це рекомендують 50+ інфлюенсерів одночасно);

Коли метрика досягне порогу, ШІ активно натисне сповіщення.

Сценарій 3: Діагностика позицій – динамічна оптимізація портфелів

Введіть «Допоможіть мені побачити мою позицію», і штучний інтелект проаналізує її з кількох вимірів, таких як:

• Вимір ризику: перевірте, чи існує високий ризик концентрації;
• Параметр можливості: порівняйте відповідність між валютою позиції та гарячою точкою на ринку (наприклад, не враховуючи нещодавнє зростання в секторі штучного інтелекту)
• Розмірність витрат: розрахувати відхилення між середньою вартістю володіння кожної валюти та поточною ринковою ціною;

Завдяки професійному аналізу з кількох вимірів користувачі нарешті отримують конкретні пропозиції щодо відновлення балансу.

4. Вплив на галузь: штучний інтелект змінює логіку, що лежить в основі торгової екосистеми

Прискорюється демократизація угод

У традиційній моделі установи інвестують понад $1 млрд на рік у послуги передачі даних та кількісні інструменти, а GetAgent «вирівнює» ці можливості за допомогою ШІ. Як розумний аналіз, так і генерація стратегій доступні у вигляді бесід безкоштовно або за низькою ціною, а це означає, що вперше у роздрібних інвесторів з'явилася можливість «рівності інструментів» з установами.

Стрибки в ефективності ринку

Коли GetAgent використовується все більшою кількістю користувачів, ми вважаємо, що ефективність обробки інформації про користувачів, точність прийняття рішень і середня частота транзакцій на ринку криптотрейдингу призведуть до величезного зростання. Цей приріст ефективності буде передаватися від середньостатистичного трейдера на весь ринок криптотрейдингу - чим більше трейдерів зможуть швидко перетравлювати інформацію, тим швидше виявлення ціни буде прискорена, нераціональна волатильність знизиться, а також очікується, що зрілість ринку наблизиться до традиційного фінансового ринку.

Нова парадигма співпраці людини і машини

GetAgent не позиціонується як заміна трейдерам, а скоріше особистий суперпомічник для кожного криптотрейдера. У той час як штучний інтелект обробляє 90% повторюваної роботи, трейдери будуть більше зосереджені на 10% творчих рішень. Такий розподіл праці був доведений у традиційних фінансах (наприклад, у системі співпраці людини та робота Bridgewater), і GetAgent вперше вивів його на ринок криптотрейдингу.

5. Висновок: яке майбутнє чекає на трейдинг в епоху штучного інтелекту?

Якщо ядром Web3 є «децентралізація», то GetAgent використовує штучний інтелект для досягнення ще одного виміру рівності — щоб професійні торгові можливості більше не монополізувалися ресурсами. Натомість, завдяки повноланковому рішенню «інтерактивна реконструкція + повноланковий інтелект + персоналізоване навчання», він справді вирішує основні больові точки звичайних трейдерів.

Для галузі значимість GetAgent вийде далеко за рамки самого продукту штучного інтелекту: він доводить, що застосування ШІ в області криптотрейдингу не повинно зупинятися на поверхневій функції, а йти глибоко в глибинну трансформацію торгової логіки. Коли штучний інтелект зможе розуміти наміри транзакцій так само, як люди, і навіть краще за людей обробляти дані, правила конкуренції на крипторинку будуть переглянуті - майбутній король трейдингу може виявитися не найбільш технічно підкованим, але найбільш схильним до співпраці зі штучним інтелектом.

Якщо ви все ще стурбовані величезним обсягом інформації та стурбовані складними операціями, можливо, ви можете спробувати відкрити додаток Bitget і сказати GetAgent «як сьогодні ринок» — можливо, в той момент, коли ви почнете розмову, майбутнє вашої торгівлі настало, і ви зможете дати собі шанс різко збільшити своє багатство, і воно у ваших руках.