I mercati delle criptovalute sono diventati un parco giochi ad alta velocità in cui gli sviluppatori ottimizzano la prossima generazione di software predittivo. Utilizzando flussi di dati in tempo reale e piattaforme decentralizzate, gli scienziati sviluppano modelli di previsione che possono estendere la portata della finanza tradizionale.
Il panorama delle risorse digitali offre un ambiente senza precedenti per l’apprendimento automatico. Quando segui prezzi delle criptovalute oggistai osservando un sistema modellato simultaneamente da transazioni on-chain, segnali di sentiment globale e input macroeconomici, che generano tutti densi set di dati adatti per reti neurali avanzate.
Un flusso così costante di informazioni consente di valutare e riapplicare un algoritmo senza interferenze derivanti da orari di negoziazione fissi o da un accesso restrittivo al mercato.
L’evoluzione delle reti neurali nella previsione
L’attuale tecnologia di apprendimento automatico, in particolare la rete neuronale “Long Short-Term Memory”, ha trovato ampia applicazione nell’interpretazione del comportamento del mercato. Una rete neurale ricorrente, come un LSTM, può riconoscere modelli di mercato a lungo termine ed è molto più flessibile rispetto alle tradizionali tecniche analitiche nei mercati fluttuanti.
La ricerca sui modelli ibridi che combinano gli LSTM con i meccanismi di attenzione ha davvero migliorato le tecniche per estrarre segnali importanti dal rumore del mercato. Rispetto ai modelli precedenti che utilizzavano tecniche lineari, questi modelli analizzano non solo dati strutturati sui prezzi ma anche dati non strutturati.
Con l’inclusione dell’elaborazione del linguaggio naturale, è ora possibile interpretare il flusso di notizie e l’attività dei social media, consentendo la misurazione del sentiment. Mentre in precedenza la previsione era basata sui modelli storici dei prezzi delle azioni, ora dipende sempre più dai cambiamenti comportamentali nelle reti globali dei partecipanti.
Un ambiente ad alta frequenza per la convalida del modello
IL trasparenza dei dati blockchain offre un livello di granularità dei dati che non si trova nelle infrastrutture finanziarie esistenti. Ogni transazione è ora un input che può essere tracciato, consentendo un’analisi causa-effetto senza ritardi.
Tuttavia, la crescente presenza di agenti IA autonomi ha cambiato il modo in cui tali dati vengono utilizzati. Questo perché si stanno sviluppando piattaforme specializzate per supportare l’elaborazione decentralizzata in una varietà di reti.
Ciò ha effettivamente trasformato gli ecosistemi blockchain in ambienti di convalida in tempo reale, in cui il ciclo di feedback tra l’acquisizione dei dati e il perfezionamento del modello avviene quasi istantaneamente.
I ricercatori utilizzano questa impostazione per testare abilità specifiche:
- Rilevamento di anomalie in tempo reale: i sistemi confrontano i flussi di transazioni in tempo reale con condizioni storiche simulate per identificare comportamenti irregolari di liquidità prima che emergano interruzioni più ampie.
- Mappatura del sentiment macro: i dati sul comportamento sociale globale vengono confrontati con l’attività on-chain per valutare la vera psicologia del mercato.
- Aggiustamento autonomo del rischio: i programmi eseguono simulazioni probabilistiche per riequilibrare dinamicamente l’esposizione quando vengono superate le soglie di volatilità.
- Monitoraggio predittivo on-chain: l’intelligenza artificiale tiene traccia dell’attività del portafoglio per anticipare i cambiamenti di liquidità prima che abbiano un impatto sulle sedi di negoziazione centralizzate.
Questi sistemi in realtà non funzionano come strumenti isolati. Si adeguano invece in modo dinamico, modificando continuamente i propri parametri in risposta alle condizioni dei mercati emergenti.
La sinergia di DePIN e potenza computazionale
Per addestrare modelli predittivi complessi sono necessarie grandi quantità di potenza di calcolo, il che porta allo sviluppo di reti di infrastrutture fisiche decentralizzate (DePIN). Utilizzando la capacità GPU decentralizzata su una rete informatica globale, è possibile ottenere una minore dipendenza dall’infrastruttura cloud.
Di conseguenza, ai gruppi di ricerca su scala più piccola viene concessa una potenza di calcolo che in precedenza andava oltre i loro budget. Ciò rende più semplice e veloce l’esecuzione di esperimenti in diversi progetti di modelli.
Questa tendenza trova eco anche nei mercati. Un rapporto del gennaio 2025 ha rilevato una forte crescita nella capitalizzazione delle attività relative agli agenti di intelligenza artificiale nella seconda metà del 2024, con l’aumento della domanda di tali infrastrutture di intelligence.
Dai robot reattivi agli agenti anticipatori
Il mercato si sta muovendo oltre i bot di trading basati su regole verso agenti di intelligenza artificiale proattivi. Invece di rispondere a fattori scatenanti predefiniti, i sistemi moderni valutano le distribuzioni di probabilità per anticipare i cambiamenti direzionali.
Aumento del gradiente e Apprendimento bayesiano i metodi consentono di identificare le aree in cui può verificarsi una ritorno alla media prima di forti correzioni.
Alcuni modelli ora incorporano l’analisi frattale per rilevare strutture ricorrenti in intervalli di tempo, migliorando ulteriormente l’adattabilità in condizioni in rapido cambiamento.
Affrontare il rischio del modello e i vincoli infrastrutturali
Nonostante i progressi così rapidi, permangono diversi problemi. I problemi identificati includono allucinazioni nei modelli, in cui i modelli trovati in un modello non appartengono ai modelli che li causano. Coloro che applicano questa tecnologia hanno adottato metodi per mitigare questo problema, inclusa l’“intelligenza artificiale spiegabile”.
L’altro requisito vitale rimasto inalterato con l’evoluzione della tecnologia AI è la scalabilità. Con il crescente numero di interazioni tra agenti autonomi, è fondamentale che le transazioni sottostanti gestiscano in modo efficiente il volume crescente senza latenza o perdita di dati.
Alla fine del 2024, la soluzione di scalabilità ottimale gestiva decine di milioni di transazioni al giorno in un’area che richiedeva miglioramenti.
Un quadro così agile getta le basi per il futuro, in cui dati, intelligence e validazione si uniranno in un forte ecosistema che facilita proiezioni più affidabili, una migliore governance e una maggiore fiducia negli insight basati sull’intelligenza artificiale.
Fonte: www.artificialintelligence-news.com
