خطرات استفاده از هوش مصنوعی (AI) در معاملات ارز دیجیتال

از یک ابزار هوش مصنوعی پرسیدیم که استفاده از AI در معاملات ارز دیجیتال چه ریسک‌هایی دارد؟ این ابزار در پاسخ به سوال، اشاره کرد که بیشتر مدل‌های AI به داده‌های زنده و لحظه‌ای بازار دسترسی مستقیم ندارند و تحلیل‌ها را براساس اطلاعات قدیمی ارائه می‌دهند که ممکن است برای شرایط فعلی مفید نباشند. همچنین این ابزار به‌مواردی مانند عدم قطعیت در ارائه تحلیل، امکان اشتباه در تحلیل تکنیکال، عدم ملاحظه اخبار و رویدادها در قیمت ارزهای دیجیتال و خارج شدن کنترل معاملات از دست تریدر  نیز به‌عنوان خطرات رایج استفاده از هوش مصنوعی اشاره کرد. در ادامه، قصد داریم از منظر فنی و تخصصی به‌بررسی ریسک‌های به‌کارگیری مدل‌های هوش مصنوعی در ترید ارز دیجیتال بپردازیم.

چرا استفاده از هوش مصنوعی در معاملات کریپتو محبوب شده است؟

محبوبیت هوش مصنوعی (AI) در بازار ارزهای دیجیتال صرفاً یک موج زودگذر نیست. ویژگی‌های بازار کریپتو و همچنین توسعه ابزارهای هوش مصنوعی موجب محبوبیت آن‌ها نزد بسیاری از تریدرها شده است. مهم‌ترین دلایل محبوبیت این ابزارها را در جدول زیر مشاهده می‌کنید.

ریسک خطای مدل‌های AI در بازارهای پرنوسان

هر چند استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی در بازار پرنوسان ارز دیجیتال به‌افزایش سرعت عمل تریدرها کمک می‌کند؛ اما نباید فراموش کنید مدل‌های هوش مصنوعی همگی داده محور هستند و همین موضوع باعث می‌شود در شرایط نوسانی، نقاط ضعف آن‌ها نیز آشکار شود.

مشکل برازش بیش ازحد (Overfitting) و داده‌های تاریخی

ابزارهای هوش مصنوعی با تکیه بر مدل‌های یادگیری ماشین از داده‌های تاریخی مانند قیمت، حجم معاملات و داده‌های درون زنجیره‌ای برای آموزش دیدن استفاده می‌کنند و از این طریق، پیش‌بینی قیمت در آینده را انجام می‌دهند. تکیه بیش از حد مدل‌های هوش مصنوعی به داده‌های تاریخی، تضمین‌کننده عملکرد دقیق آن‌ها در بازار نیست.

Overfitting یکی از چالش‌های رایج در این زمینه است. برازش بیش از حد زمانی رخ می‌دهد که مدل هوش مصنوعی آن‌قدر غرق در داده‌های تاریخی می‌شود که الگوهای تصادفی و نویز را هم به‌عنوان قانون برای پیش‌بینی قیمت در آینده فرا می‌گیرد.

اجازه دهید از یک مثال ساده برای این منظور استفاده کنیم. فرض کنید یک مدل هوش مصنوعی بر اساس داده‌های 2021 تا 2022 در بازار ارز دیجیتال توسعه یافته است. همان‌طور که می‌دانید در دو سال یادشده، بازار فاز گاوی داشت. در آن مقطع، تقریبا هر اصلاح قیمت ارزهای دیجیتال، یک فرصت برای خرید به‌شمار می‌رفت. حال تصور کنید مدل هوش مصنوعی توسعه یافته براساس آن مقطع زمانی در سال 2026 به‌کارگرفته شود. باتوجه‌به اینکه در 2026 بازار فاز خرسی را تجربه می‌کرد، بدیهی است خروجی تحلیل هوش مصنوعی اصلا نتایج درستی به‌دست نمی‌داد.

چالش تکیه بر داده‌های تاریخی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی به 3 دلیل زیر در ابزارهای AI مورد استفاده در بازار ارز دیجیتال پیچیده‌تر است:

• سرعت تغییر فاز بازار ارز دیجیتال زیاد و ناگهانی است.
• حجم داده‌های تاریخی بسیاری از رمزارزها در مقایسه با بازارهای مالی سنتی محدودتر است.
• دستکاری قیمت در ارزهای دیجیتال با مارکت کپ پایین رایج است.

شاید یک مدل هوش مصنوعی در بک تست (Backtesting) نتایج عالی داشته باشد؛ اما در معاملات واقعی آن‌طور که باید و شاید موفق نباشد.

ناتوانی AI در پیش‌بینی رویدادهای ناگهانی

تعداد رویدادهای غیرمنتظره بازار ارز دیجیتال اصلا کم نیست. بعضی از این رویدادها، تأثیر فراگیر روی کل بازار دارند. به‌عنوان مثال، برخی از رویدادهایی که در سال‌های اخیر بازار را با شوک مواجه کردند، عبارت‌اند از:

• اعلام خبر سقوط و ورشکستگی صرافی اف تی ایکس (FTX)
• سقوط پروژه ترا و نابودی ارز دیجیتال لونا
• تصویب ETF اسپات بیت کوین در آمریکا

فرض کنید شما یک ستاپ معاملاتی را توسعه می‌دهید که در قالب آن مدل هوش مصنوعی وقتی اندیکاتور RSI به‌زیر 30 برسد، احتمالا شاهد برگشت قیمت خواهیم بود. اما در همان زمان، یک رویداد ناگهانی منفی رخ می‌دهد. در چنین شرایطی، بازار ممکن است بدون توجه به اندیکاتورها همچنان سقوط کند. در‌حالی‌که مدل هوش مصنوعی از درک این اتفاق ناتوان است.

بعضی از رویدادهای ناگهانی می‌توانند در عرض چند دقیقه قیمت ارزهای دیجیتال را به‌شدت افزایش یا کاهش دهند. وقوع چنین اتفاقاتی باعث می‌شود که مدل‌های هوش مصنوعی کاملا غافل‌گیر شوند. در نتیجه، ممکن است واکنش آن‌ها با تأخیر زیاد همراه باشد و در صورت ارائه سیگنال نیز احتمال اشتباه آن‌ها بسیار زیاد خواهد بود.

خطر وابستگی به سیگنال‌های  هوش مصنوعی

هوش مصنوعی می‌تواند یک دستیار مفید برای تریدرها باشد؛ اما به‌هیچ‌وجه نمی‌تواند جای معامله‌گر را بگیرد. بعضی از تریدرها به‌مرور زمان وابستگی شدید به مدل‌های هوش مصنوعی پیدا می‌کنند. به‌طوری‌که بدون بررسی‌های شخصی، سیگنال‌های AI برای ترید به‌کار می‌بندند. خطر وابستگی به سیگنال‌های AI از دو جنبه قابل بررسی است.

کاهش مهارت تحلیل شخصی معامله‌گر

وابستگی بیش از حد معامله‌گر به سیگنال‌های هوش مصنوعی، موجب تضعیف مهارت‌های شخصی او می‌شود. در حالت عادی، معامله‌گر ضمن بررسی نمودار و تحلیل روند بازار، سناریوهای مختلف را مد نظر قرار می‌دهد و تصمیم می‌گیرند. تکرار این فرآیند هم به تثبیت آموخته‌های تریدر کمک می‌کند و هم مهارت شخصی او را ارتقا می‌دهد. اما اگر تریدر همیشه منتظر دریافت سیگنال خرید یا فروش از هوش مصنوعی باشد، به‌هیچ‌وجه در فرآیند تحلیل درگیر نمی‌شود. در نتیجه توانایی او برای تصمیم‌گیری شخصی ضعیف می‌شود. به‌همین دلیل، وقتی مدل هوش مصنوعی دچار اشتباه شود، تریدر توان تصمیم‌گیری مستقل را ندارد.

تصمیم‌گیری کورکورانه بر اساس خروجی ربات‌ها

یکی دیگر از اشتباهات تریدرها در استفاده از هوش مصنوعی این است که خروجی دریافتی را به‌عنوان حقیقت محض در نظر می‌گیرند. اعتماد قطعی بدون بررسی شخصی به سیگنال‌های هوش مصنوعی منجر به‌کسب سود پایدار در بلندمدت نمی‌شود. تمام ابزارهای هوش مصنوعی، نتایج احتمالی را در اختیار معامله‌گر قرار می‌دهند. ضمن اینکه نوع و میزان داده‌های ارائه شده به‌آن‌ها در نتایج خروجی نقش دارد. بدیهی است در صورت ناقص بودن داده‌ها، سیگنال‌های خروجی نیز دقت کافی را نخواهند داشت. اگر تصور می‌کنید ابزارهای هوش مصنوعی اشتباه نمی‌کنند، بهتر است قید استفاده از AI در ترید را بزنید.

چالش کیفیت داده‌ها (Data Quality) در AI تریدینگ

کیفیت داده‌ها یکی از پایه‌ای‌ترین عوامل در عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی در ترید است. مدل‌های AI اساساً بر اساس داده‌های دریافتی، توسعه می‌یابند و تصمیم می‌گیرند؛ بنابراین اگر داده‌ها مشکل داشته باشند، خروجی مدل هم می‌تواند گمراه‌کننده باشد. پیرامون چالش کیفیت داده‌ها در ترید با هوش مصنوعی می‌توان به‌نکات زیر پرداخت.

داده‌های ناقص، دستکاری‌شده یا تأخیردار

گاهی اوقات ممکن است داده‌های ارائه شده به مدل هوش مصنوعی ناقص باشد؛ مثلا بخشی از تاریخچه قیمت ارز دیجیتال نباشد یا داده‌های مربوط به حجم معاملات آن در دسترس نباشند. در این شرایط، تصویر کامل از شرایط بازار در اختیار مدل هوش مصنوعی قرار نمی‌گیرد و در نتیجه امکان اشتباه آن وجود دارد.

دستکاری داده‌ها در بازار ارز دیجیتال نسبت به‌سایر بازارهای مالی خیلی بیشتر اتفاق می‌افتد. اتفاقاتی مانند واش تریدینگ (Wash Trading)، پامپ و دامپ (Pump & Dump) و اسپوفینگ (Spoofing) نمونه‌هایی از دستکاری بازار توسط بازیگران هستند. داده‌های دستکاری شده نمی‌توانند مبنای دقیق تصمیم‌گیری باشند؛‌ اما تشخیص این موضوع در بسیاری از مواقع برای مدل‌های AI ممکن نیست و در نتیجه سیگنال‌های خروجی اشتباه صادر می‌کنند.

سرعت در ارائه داده‌ها به مدل‌های هوش مصنوعی در ارائه سیگنال‌های دقیق و به‌هنگام نقش اساسی دارد. در استفاده از API پلتفرم‌های مختلف برای جمع‌آوری و ارائه داده‌ها به مدل هوش مصنوعی باید مطمئن شوید که فرایند انتقال داده‌ها با حداقل تأخیر ممکن انجام بگیرد. در غیر این صورت، امکان ارائه سیگنال‌های ناسازگار با شرایط بازار به‌خصوص در شرایط تشدید نوسانات قیمت وجود دارد.  

تأثیر داده‌های آنچین و سنتیمنت اشتباه روی خروجی  AI

بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی علاوه بر قیمت و حجم، از داده‌های آنچین (On‑chain) و داده‌های سنتیمنت (احساسات بازار) استفاده می‌کنند. اگر این داده‌ها اشتباه تفسیر شوند، خروجی مدل نیز می‌تواند گمراه‌کننده باشد.

تفسیر داده‌های آنچین چندان ساده نیست. مثلا نمی‌توان به‌راحتی تشخیص داد جابه‌جایی بزرگ تعدادی بیت کوین بین چند کیف پول با چه هدفی انجام می‌شود. ممکن است این انتقال صرفا فرایند مالی رایج در یک صرافی ارز دیجیتال باشد یا حتی یک نهنگ دارایی خود را بین کیف پول‌های سرد و گرم خود جابه‌جا کند. در عین حال، ممکن است این اتفاق نشانه‌ای از آغاز روند صعودی یا نزولی احتمالی توسط نهنگ‌ها باشد. تفسیر درست داده‌های درون زنجیره‌ای توسط مدل هوش مصنوعی کار آسانی نیست و امکان اشتباه این ابزارها در تفسیر داده‌ها وجود دارد.

ریسک امنیتی ابزارهای AI و ربات‌های ترید

استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در ترید ارز دیجیتال می‌تواند ریسک‌های امنیتی نیز به‌دنبال داشته باشد. موضوعی که سرمایه معامله‌گران را در معرض خطر قرار می‌دهد. در این راستا، باید به دو موضوع مهم زیر توجه داشته باشید:

احتمال هک، نشت API و از دست رفتن سرمایه

بسیاری از ربات‌های هوش مصنوعی برای انجام معاملات خودکار به API صرافی‌ها متصل می‌شوند. اگر این اتصال به‌درستی مدیریت نشود، می‌تواند ریسک امنیتی جدی به‌دنبال داشته باشد. هر کاربر با استفاده از کلید دسترسی (API Key) می‌تواند ربات تریدر خود را به‌حساب کاربری‌اش در صرافی متصل کند. سطح دسترسی (مشاهده موجودی، انتقال دارایی، ثبت سفارش) ربات به حساب توسط کاربر تعیین می‌شود.

دسترسی دیگران به کلید API موجب می‌شود تا عملا سرمایه کاربر به‌خطر بیفتد. مثلا فرد مهاجم می‌تواند اقدام به دستکاری معاملات حساب کاربری شما کند. همچنین در صورت داشتن مجوز برداشت وجه، امکان انتقال دارایی از حساب کاربری برای فرد مهاجم فراهم می‌شود.

لو رفتن کلید API در مواردی به‌دلیل سهل‌انگاری کاربر مانند ذخیره کردن کلید API در جای غیرمطمئن رخ می‌دهد. اما در مواردی این اتفاق به‌دلیل ضعف عملیاتی ربات معامله‌گر یا صرافی ارائه‌دهنده خدمات رقم می‌خورد.

ربات‌های اسکم و پروژه‌های جعلی AI در کریپتو

تعداد قابل توجهی پروژه کلاهبرداری در حوزه ترید با هوش مصنوعی وجود دارند. در این پروژه‌ها، وعده استفاده از AI برای ترید ارز دیجیتال با پرداخت هزینه و خرید اشتراک داده می‌شود. معمولا این پروژه‌ها، وعده‌های کسب سود تضمینی نیز به‌کاربران می‌دهند. اگر در تبلیغات اینترنتی با وعده کسب سود تضمینی در معاملات ارز دیجیتال با هوش مصنوعی روبه‌رو شدید، این موضوع را به‌عنوان مهم‌ترین احتمال کلاهبرداری آن پروژه در نظر بگیرید.

بعضی از پروژه‌های کلاهبرداری در ابتدای راه با هدف جلب توجه کاربران، سودهای ساختگی نیز پرداخت می‌کنند؛ اما عملکرد مشابه پروژه‌های پانزی نشان می‌دهند. به‌طوری‌که برای صدور مجوز برداشت وجه از کاربر می‌خواهند تا تعدادی عضو جدید به‌عنوان زیرمجموعه جذب کند. بعد از مدتی هم معمولا فرآیند برداشت وجه متوقف و پروژه کاملا ناپدید می‌شود.

هزینه‌های پنهان استفاده از AI در ترید

استفاده از هوش مصنوعی در ترید، بدون هزینه و رایگان نیست. البته این هزینه‌ها فقط مالی نیستند و می‌توانند شامل زمان، ریسک، وابستگی و حتی افت عملکرد معامله‌گر شوند. بسیاری از ابزارهای حرفه‌ای ترید با هوش مصنوعی رایگان نیستند. برای استفاده از این ابزارها معمولا باید هزینه اشتراک بپردازید.

در کنار این موضوع، باید توجه داشته باشید به‌دلیل معاملات پرتعداد ربات‌های هوش مصنوعی معمولا کارمزد معاملات نیز افزایش پیدا می‌کند. در کنار آن، استفاده از API صرافی‌ها برای اتصال به ربات‌های تریدر نیز کارمزد جداگانه دارد.

نباید فراموش کنید که حتی بهترین و دقیق‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی نیز خطا دارند. گاهی اوقات خطای مدل AI می‌تواند به‌قیمت از دست دادن سود چندین معامله تمام شود یا حتی اصل سرمایه شما را به‌خطر بیندازد.

چگونه ریسک استفاده از AI در معاملات را کاهش دهیم؟

استفاده از AI در ترید می‌تواند مفید باشد، اما فقط زمانی که با کنترل ریسک و سازوکار مناسب همراه شود. چند روش عملی وجود دارد که معامله‌گران برای کاهش ریسک از آن‌ها استفاده می‌کنند.

• از مدل‌های AI به‌عنوان دستیار استفاده کنید که ضمن تحلیل بازار، سناریوهای احتمالی را به‌شما پیشنهاد دهد و تصمیم نهایی برای ورود به معامله را شخصا اتخاذ کنید.
• اگر از ربات‌های تریدر استفاده می‌کنید، دسترسی‌های آن به API صرافی را مدیریت کنید. مثلا اجازه برداشت ارز دیجیتال را تحت هیچ شرایطی به ربات ندهید.
• در صورت استفاده از چند ربات تریدر، برای هر یک API جداگانه ایجاد کنید.
• در شروع استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی، سرمایه کم در اختیار ربات‌های معامله‌گر قرار دهید.
• از روش‌های بک‌تست برای ارزیابی استراتژی‌ها و ستاپ‌های معاملاتی پیشنهادی ربات‌ها استفاده کنید.
• قوانین سخت‌گیرانه مدیریت ریسک (ریسک 1 درصد سرمایه برای هر معامله، تعیین حد ضرر، محدود کردن تعداد معاملات و حداکثر ضرر روزانه) برای ربات تریدر تعریف کنید.
• عملکرد ربات معامله‌گر را به‌صورت دوره‌ای بررسی کنید.
• داده‌ها را از چند منبع معتبر در اختیار مدل هوش مصنوعی بگذارید.
• ریسک استفاده از ربات‌های هوش مصنوعی ناشناس را نپذیرید.
• در صورت وقوع رویدادهای ناگهانی و شرایط غیرعادی بازار، ربات هوش مصنوعی را متوقف کنید.

کلام پایانی

در این مطلب با ریسک‌های استفاده از هوش مصنوعی در ترید ارز دیجیتال آشنا شدیم. فراموش نکنید مدل‌های AI ماشین چاپ پول نیستند. بلکه ابزار کمکی در اختیار معامله‌گران حرفه‌ای هستند تا کیفیت تصمیمات آن‌ها را برای خرید و فروش ارز دیجیتال افزایش دهند. تحت هیچ شرایطی نباید ربات‌های هوش مصنوعی به‌جای تریدر برای معامله تصمیم بگیرند. بدون توجه به‌ریسک‌های احتمالی، استفاده از AI در ترید تنها باعث نابودی سرمایه شما خواهد شد.