چت جی‌پی‌تی نمی‌تواند زمان دقیق سقوط‌ها را تعیین کند، اما می‌تواند با ادغام داده‌های آنچین، مشتقات و احساسات بازار، نشانه‌های هشدار زودهنگام را شناسایی کند و به معامله‌گران کمک کند قبل از فروپاشی بازار، خوشه‌های ریسکی را تشخیص دهند.
به عبارت دیگر بهترین عملکرد ChatGPT در نقش ابزار تشخیص ریسک است. یعنی الگوها و ناهنجاری‌هایی را شناسایی می‌کند که معمولاً پیش از افت‌های شدید بازار ظاهر می‌شوند.
در اکتبر ۲۰۲۵، یک آبشار لیکوییدیشن پس از انتشار اخبار مربوط به تعرفه‌ها رخ داد و میلیاردها دلار از پوزیشن‌های اهرمی پاک شد. هوش مصنوعی می‌تواند انباشت ریسک را تشخیص دهد، اما زمان دقیق فروپاشی را نه.
یک فرایند کارآمد باید داده‌های آنچین، داده‌های مشتقات و احساسات جامعه را در یک داشبورد واحد یکپارچه کند که به‌طور پیوسته به‌روزرسانی می‌شود.
چت جی‌پی‌تی می‌تواند روایت‌های مالی و اجتماعی را خلاصه کند، اما هر نتیجه‌ای باید با منابع دادهٔ اصلی تأیید شود.
پیش‌بینی با کمک هوش مصنوعی آگاهی را افزایش می‌دهد، اما هرگز جایگزین قضاوت انسانی یا انضباط معاملاتی نمی‌شود.
مدل‌های زبانی مانند ChatGPT به‌طور فزاینده‌ای در جریان‌های تحلیلی صنعت کریپتو ادغام می‌شوند. بسیاری از میزهای معاملاتی، صندوق‌ها و تیم‌های تحقیقاتی از LLMها برای پردازش حجم عظیمی از تیترها، خلاصه‌سازی داده‌های آنچین و پیگیری احساسات جامعه استفاده می‌کنند. اما وقتی بازارها داغ می‌شوند، یک سؤال همواره تکرار می‌شود: آیا ChatGPT می‌تواند سقوط بعدی را پیش‌بینی کند؟
موج لیکوییدیشن اکتبر ۲۰۲۵ یک آزمون زنده بود. طی حدود ۲۴ ساعت، بیش از ۱۹ میلیارد دلار پوزیشن اهرمی از بین رفت زیرا بازارهای جهانی به اعلام غیرمنتظره تعرفه‌های ایالات متحده واکنش نشان دادند. بیت کوین از بالای ۱۲۶٬۰۰۰ دلار به حوالی ۱۰۵٬۰۰۰ دلار سقوط کرد؛ یکی از شدیدترین ریزش‌های یک‌روزهٔ چند سال اخیر.
این ترکیبِ شوک‌های کلان، اهرم ساختاری و وحشت احساسی، دقیقاً محیطی است که قدرت تحلیلی ChatGPT به کار می‌آید. این هوش مصنوعی شاید نتواند روز دقیق فروپاشی را پیش‌بینی کند، اما می‌تواند نشانه‌های اولیهٔ آشکار اما پراکنده را کنار هم قرار دهد. به شرطی که جریان درستی برای آن طراحی شده باشد.
درس‌هایی از اکتبر ۲۰۲۵
اشباع اهرم پیش از سقوط رخ داده بود: اپن اینترست صرافی‌ها در اوج تاریخی بود و نرخ‌های فاندینگ منفی شده بودند. این نشانه‌ای از شلوغی بیش از حد پوزیشن‌های لانگ بود.
- کاتالیزورهای کلان نقش مهمی داشتند: تشدید تعرفه‌ها و محدودیت صادرات فناوری چین به‌عنوان شوک خارجی عمل کرد و شکنندگی سیستماتیک بازار مشتقات را تشدید کرد.
- واگرایی نوسان‌پذیری نشان‌دهنده فشار بود: نوسان ضمنی بیت کوین بالا ماند، درحالی‌که نوسان بازار سهام کاهش یافت؛ نشانه‌ای از انباشت ریسک مستقل در بازار کریپتو.
- احساسات جامعه ناگهان تغییر کرد: شاخص ترس و طمع طی دو روز از «طمع» به «ترس شدید» سقوط کرد. بحث‌ها از شوخی‌های آپ‌توبر (اکتبر صعودی) به هشدار درباره «فصل لیکوییدیشن» تغییر جهت داد.
- نقدینگی ناپدید شد: با فعال شدن لیکوییدیشن‌های زنجیره‌ای، اسپردها افزایش و عمق سفارشات کاهش یافت، که ریزش را تشدید کرد.
این شاخص‌ها پنهان نبودند؛ چالش واقعی تفسیر مجموعه‌ای آنهاست، کاری که مدل‌های زبانی می‌توانند بسیار سریع‌تر از انسان انجام دهند.
ChatGPT واقعاً چه کاری می‌تواند انجام دهد؟
به طور خلاصه چت جی‌پی‌تی می‌تواند کارهای زیر را انجام دهد:
۱. ترکیب روایت‌ها و احساسات بازار
ChatGPT می‌تواند هزاران پست و تیتر خبری را پردازش کند و تغییرات روایت بازار را شناسایی کند. وقتی خوش‌بینی کم می‌شود و عباراتی مانند «لیکوییدیشن»، «مارجین» یا «فروش» افزایش می‌یابد، مدل تغییر لحن را کمی‌سازی می‌کند.
۲. ارتباط داده‌های متنی با داده‌های کمی
این مدل می‌تواند روندهای متنی را با نرخ‌های فاندینگ ریت، اپن اینترست و نوسان‌پذیری پیوند دهد و شرایط ریسکی را طبقه‌بندی کند.
۳. تولید سناریوهای شرطی ریسک
به‌جای پیش‌بینی مستقیم، ChatGPT روابط اگر/آنگاه ایجاد می‌کند:
«اگر نوسان ضمنی بالاتر از میانگین ۱۸۰روزه برود و ورودی صرافی‌ها افزایش یابد، احتمال اصلاح کوتاه‌مدت را ۱۵٪ تا ۲۵٪ بده.»
۴. تحلیل پس از حادثه
پس از فروکش کردن نوسان، ChatGPT می‌تواند بررسی کند کدام شاخص‌ها مؤثر بودند و کدام‌ها نویز. این کار به بهبود سیستم تحلیل کمک می‌کند.
مراحل ایجاد یک سیستم نظارت ریسک با ChatGPT
با مراحل زیر می‌توانید یگ سیستم نظارت ریسک در چت جی‌پی‌تی بسازید.
مرحله ۱: جمع‌آوری داده
سه جریان اصلی داده عبارتند از:
- ساختار بازار: اپن اینترست، فاندینگ، فوروارد پریمیوم، نوسان ضمنی
- داده‌های آنچین: جریان استیبل کوین‌ها، انتقال‌های بزرگ ولت‌ها، ذخایر صرافی‌ها
- داده‌های متنی: تیترهای کلان، اخبار مقررات، پست‌های پربازدید شبکه‌های اجتماعی
مرحله ۲: پاک‌سازی و پیش‌پردازش
در این بخش حذف داده تکراری، اسپم، شیلینگ، بات‌ها و برچسب‌گذاری زمان، منبع و موضوع و نمره‌دهی قطبیّت (مثبت/منفی/خنثی) انجام می‌شود.
مرحله ۳: بررسی ریسک توسط ChatGPT
خلاصه داده‌های جمع‌آوری‌شده و تمیز شده را با استفاده از یک طرحواره تعریف‌شده به مدل وارد کنید و از اون بخواهید سطوح ریسک را بررسی کند. قالب‌ها و دستورالعمل‌های ورودی منسجم و ساختاریافته برای تولید خروجی‌های قابل اعتماد و مفید ضروری هستند.
مرحله ۴: تعیین آستانه‌های عملیاتی
خروجی مدل باید به یک چارچوب تصمیم‌گیری از پیش تعریف‌شده وارد شود. یک نردبان ریسک ساده و رنگی اغلب بهترین عملکرد را دارد.
سیستم باید به طور خودکار ارتقا یابد. به عنوان مثال، اگر دو یا چند دسته (مانند اهرم و احساسات) به طور مستقل باعث ایجاد هشدار شوند، رتبه کلی سیستم باید به هشدار یا بحرانی تغییر کند.
مرحله ۵: تأیید استراتژی
تمام خروجی‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی باید به عنوان فرضیه، نه واقعیت، در نظر گرفته شوند و باید با منابع اولیه تأیید شوند. به عنوان مثال، اگر مدل «جریان ورودی بالای صرافی» را نشان می‌دهد، آن داده‌ها را با استفاده از یک داشبورد درون زنجیره‌ای قابل اعتماد تأیید کنید. APIهای صرافی، پرونده‌های نظارتی و ارائه دهندگان داده‌های مالی معتبر به عنوان لنگرهایی برای پایه گذاری نتیجه‌گیری‌های مدل در واقعیت عمل می‌کنند.
مرحله ۶: بازخورد استراتژی
پس از نوسانات عمده، چه سقوط یا افزایش، یک تحلیل انجام دهید. ارزیابی کنید که کدام سیگنال‌های نشان داده شده توسط هوش مصنوعی بیشترین همبستگی را با نتایج واقعی بازار دارند و کدام یک نویز هستند. از این بینش‌ها برای تنظیم وزن داده‌های ورودی و اصلاح دستورالعمل‌ها برای چرخه‌های آینده استفاده کنید.
توانایی‌ها و محدودیت‌های ChatGPT
درک اینکه هوش مصنوعی چه کارهایی را می‌تواند انجام دهد و چه کارهایی از توان آن خارج است، مانع از استفاده نادرست از آن به‌عنوان «گوی پیش‌بینی آینده» می‌شود.
توانایی‌ها
از بین توانایی‌های چت جی‌پی‌تی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
۱. ترکیب اطلاعات (Synthesis): این هوش صمنوعی می‌تواند حجم عظیمی از داده‌های پراکنده (هزاران پست، نمودار، خبر و متریک) را به یک جمع‌بندی منسجم و قابل‌فهم تبدیل کند.
۲. تشخیص احساسات (Sentiment detection): قادر است تغییرات ابتدایی در روان جمعی بازار و جهت ترندها را قبل از اینکه در رفتار قیمتی دیده شوند، تشخیص دهد.
۳. الگو‌یابی (Pattern recognition): ترکیب‌های غیرخطی از سیگنال‌های فشار (مثل اهرم بالا + احساسات منفی + نقدینگی پایین) را شناسایی می‌کند. ترکیب‌هایی که اغلب پیش از جهش‌های شدید نوسان ظاهر می‌شوند.
۴. خروجی ساختاریافته: می‌تواند تحلیل‌ها و روایت‌های شفاف و سازمان‌یافته‌ای ارائه دهد که برای گزارش‌های ریسک و بروزرسانی‌های تیمی مناسب است.
محدودیت‌ها
از بین محدودیت‌های چت جی‌پی‌تی هم می‌توان به این موارد اشاره کرد:
۱. رویدادهای غیرقابل‌پیش‌بینی (Black swan): ChatGPT نمی‌تواند شوک‌های کلان اقتصادی یا سیاسی بی‌سابقه را با دقت پیش‌بینی کند.
۲. وابستگی به داده‌ها: کاملاً وابسته به تازگی، دقت و کیفیت داده ورودی است. داده‌های قدیمی یا بی‌کیفیت نتیجه را مخدوش می‌کنند: «ورودی بد، خروجی بد».
۳. ناتوانی در درک ریزساختار بازار: مدل‌های زبانی نمی‌توانند سازوکارهای پیچیده داخلی صرافی‌ها را به‌طور کامل درک کنند.
۴. ماهیت احتمالاتی، نه قطعی: ChatGPT محدوده‌های ریسک و احتمال ارائه می‌دهد (۲۵ درصد احتمال ریزش) نه پیش‌بینی‌های قطعی («ازار فردا سقوط می‌کند).
سقوط اکتبر ۲۰۲۵ در عمل
اگر این فرایند شش‌مرحله‌ای پیش از ۱۰ اکتبر ۲۰۲۵ فعال بود، احتمالاً نمی‌توانست روز دقیق سقوط را پیش‌بینی کند؛ اما با انباشت نشانه‌های هشدار، به‌صورت سیستماتیک سطح ریسک را افزایش می‌داد. برای مثال، ممکن بود مشاهده شود:
- انباشت مشتقات: اوپن‌اینترست بی‌سابقه در بایننس و OKX همراه با نرخ‌های فاندینگ منفی، نشان‌دهنده شلوغ شدن پوزیشن‌های لانگ.
- خستگی: تحلیل احساسات نشان می‌داد که مومنتوم صعودی کاهش یافته و بحث‌ها حول «ریسک‌های کلان» و «ترس از تعرفه» بیشتر شده است.
- واگرایی نوسان: افزایش شدید نوسان ضمنی در کریپتو، در حالی که شاخص VIX سهام ثابت مانده بود (هشداری مشخص مخصوص بازار کریپتو).
- کاهش نقدینگی: کاهش ذخایر استیبل کوین در صرافی‌ها که نشان می‌داد توان بازار برای جذب فشار فروش پایین آمده است.
ترکیب این عوامل احتمالاً مدل را به صدور هشدار «سطح ۴ (هشدار جدی)» می‌رساند. استدلال این بود که ساختار بازار بسیار شکننده است و تنها یک شوک خارجی برای شروع ریزش کافی است. پس از اعمال تعرفه، لیکوئیدیشن‌ها کاملاً با همان الگوی «تجمع ریسک» قابل توضیح بود، نه پیش‌بینی دقیق زمان.
در نتیجه ChatGPT و ابزارهای مشابه می‌توانند آسیب‌پذیری را تشخیص دهند، اما قادر نیستند لحظه دقیق انفجار یا سقوط را پیش‌بینی کنند.
