AI sẽ không biến bạn thành nhà giao dịch giỏi, nhưng đây là cách các chuyên gia vẫn tận dụng nó

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách giao dịch trên cả thị trường crypto lẫn thị trường truyền thống, nhưng bốn chuyên gia phân tích hàng đầu đều đồng ý rằng AI chỉ hỗ trợ người có kỹ năng chứ không thay thế hoàn toàn. Lợi thế của AI trong giao dịch crypto vẫn nằm ở dữ liệu sạch và sự đánh giá từ con người.

Charles Edwards của Capriole Investments và Julio Moreno của CryptoQuant nhận định rằng AI đóng vai trò là động lực thúc đẩy nghiên cứu nghiêm túc. Benjamin Cowen và Michael van de Poppe, khi tham dự một phiên thảo luận khác, cũng rút ra kết luận tương tự dựa trên kinh nghiệm giao dịch của mình.

Bốn chuyên gia, một kết luận

Các công cụ phân tích on-chain và AI đã không còn là điều mới mẻ mà ngày càng trở nên phổ biến trong ngành nghiên cứu crypto. Hai buổi họp do BeInCrypto tổ chức đã quy tụ bốn chuyên gia thường xuyên sử dụng các công cụ này trong công việc hằng ngày.

Edwards là nhà sáng lập Capriole Investments, một quỹ phòng hộ Bitcoin (BTC) thiên về phân tích định lượng. Moreno hiện là Trưởng phòng Nghiên cứu của CryptoQuant. Cowen và van de Poppe là những nhà phân tích độc lập nổi tiếng và rất được cộng đồng theo dõi.

Chia sẻ tại Market Intelligence Council, Edwards cho rằng AI đang tạo ra cơ hội cho những người chăm chỉ.

“Tôi nghĩ AI cũng đang làm cho sân chơi đó trở nên tiềm năng hơn đối với một số người nhất định.”

Ở một buổi thảo luận khác, van de Poppe đã nói rất rõ ràng về giới hạn của AI.

“AI sẽ không thể giúp bạn trở thành một trader giỏi nếu ban đầu bạn vốn đã không phải là một trader tốt.”

AI hiện đang hỗ trợ ở những lĩnh vực nào

Lợi ích rõ ràng nhất của AI là hỗ trợ công việc nghiên cứu thường ngày. Nhiều nhiệm vụ trước đây từng mất hàng tiếng đồng hồ, nay đã được AI rút ngắn chỉ còn vài phút.

Edwards cho biết phân tích nhanh hơn là điểm mạnh nổi bật nhất của AI.

“Các công cụ hiện nay mạnh mẽ hơn rất nhiều và… những việc đó bây giờ có thể làm nhanh hơn nhờ AI.”

Van de Poppe cũng chỉ ra rằng việc này đã đơn giản hơn rất nhiều. Anh ấy đã xây dựng một danh mục crypto mẫu chỉ với chatbot và dữ liệu miễn phí. Các công cụ như AI agent giờ đây có thể truy xuất dữ liệu thị trường trực tiếp bất cứ lúc nào.

“Bạn có thể xây dựng một danh mục và bảng quản trị các loại tiền điện tử chỉ trong năm phút với các API miễn phí.”

Van de Poppe trình diễn một danh mục đầu tư crypto được xây dựng bởi Claude, đánh giá theo kỹ thuật, yếu tố cơ bản và dòng chảy on-chain. Nguồn: YouTube

Vì sao AI vẫn cần con người hỗ trợ

Tốc độ không đồng nghĩa với kỹ năng. Van de Poppe lưu ý rằng danh mục đầu tư được AI xây dựng đã bỏ sót nhiều yếu tố quan trọng.

“AI không tạo ra một giỏ crypto không tương quan… và không có yếu tố vĩ mô nào trong đó.”

Anh cho rằng sự đánh giá và kinh nghiệm từ con người chính là thứ bổ sung cho AI.

“Đây là lúc mà hiểu biết thực tế, kinh nghiệm, sự直 giác của con người lên tiếng… Những thứ mà AI agent hay LLM chưa có được.”

Anh cũng cảnh báo không nên xem AI như một “phép màu”. Công cụ này sẽ không giúp bạn tạo ra “một chiếc máy in tiền không giới hạn”. Thực tế, phần lớn chuyên gia trên thị trường cũng không ủng hộ việc sử dụng hoàn toàn bot giao dịch tự động mà không cần kiểm soát.

Moreno cũng chia sẻ rằng các tổ chức tài chính dù tin tưởng dữ liệu, nhưng họ vẫn luôn kiểm nghiệm lại kết quả.

“Họ tin tưởng dữ liệu nhưng họ cũng kiểm tra rất kỹ và liên tục theo dõi để xem dữ liệu có còn phù hợp không.”

Bên trong các mô hình AI

Các quỹ chuyên nghiệp xem AI là phần hạ tầng, chứ không phải “quả cầu pha lê” đoán trước tương lai. Edwards đã phát triển công ty của mình dựa trên các mô hình lớn được kiểm nghiệm kỹ.

“Chúng tôi xây dựng hàng trăm chỉ báo và cũng sử dụng hàng trăm nguồn dữ liệu khác nhau để phát triển các mô hình toàn diện… Kết hợp phân tích kỹ thuật on-chain và dữ liệu vĩ mô trong nhiều năm để xây dựng các mô hình giao dịch.”

Chỉ số Macro Index của Capriole là ví dụ tiêu biểu cho phương pháp này. Công ty kết hợp hơn 60 chỉ số on-chain, dữ liệu vĩ mô và chứng khoán vào một mô hình học máy duy nhất. Hầu hết nền tảng dữ liệu đều công bố hàng ngàn chỉ số, nhưng quá trình chọn lọc và sử dụng vẫn cần người kiểm duyệt cẩn trọng.

Chỉ số Macro Index của Capriole kết hợp hơn 60 chỉ số vào một bộ dao động học máy duy nhất, hiển thị bên dưới biểu đồ giá Bitcoin / Nguồn: X

Cowen thì xây dựng bot riêng của mình từ đầu.

“Hiện tại, bot của tôi chỉ đơn giản là lặp lại những gì tôi nói thôi. Nó giống như một phiên bản AI của chính tôi vậy.”

Anh cũng tránh việc để AI “học” từ những dữ liệu kém chất lượng để tránh làm giảm hiệu quả của mô hình.

“Tôi không muốn nó sử dụng những thứ AI cẩu thả ngoài kia để tạo ra thêm những thứ AI cẩu thả”

Van de Poppe cũng điều hành quỹ của mình theo cách này. AI sẽ viết ra nền tảng cho các thuật toán giao dịch, nhưng vẫn cần con người kiểm soát liên tục, nếu không AI dễ “tiếp tục xử lý những thứ không phù hợp với hệ thống của bạn”.

Dữ liệu phía sau các mô hình

Mọi mô hình đều phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Moreno đưa ra ví dụ về lợi thế dữ liệu rất rõ ràng.

“Họ sẽ giao dịch ví dụ như cổ phiếu của các công ty khai thác thay vì phải đợi báo cáo quý, bạn có thể theo dõi trực tiếp những gì họ đang khai thác ở thời gian thực.”

Tỉ lệ hashrate của mạng lưới là một tín hiệu thời gian thực tiêu biểu. Nó cho biết mỗi ngày các thợ đào đang sử dụng bao nhiêu sức mạnh tính toán để khai thác Bitcoin.

Biểu đồ hashrate mạng lưới Bitcoin, một chỉ số theo sát hoạt động đào coin theo thời gian thực, đã tăng song song với giá kể từ năm 2022 / Nguồn: CryptoQuant

Cách tiếp cận này cũng phù hợp với thị trường cổ phiếu. Các cổ phiếu của những công ty đào Bitcoin đang nhận được nhiều sự chú ý hơn khi chi tiêu cho hạ tầng AI tăng mạnh. Julio Moreno chia sẻ tiếp:

“Một số sàn giao dịch crypto cũng đã niêm yết cổ phiếu, vậy nên bạn có thể theo dõi khối lượng giao dịch để đánh giá doanh thu.”

Cowen bổ sung rằng chất lượng dữ liệu là yếu tố quyết định thành bại. Anh đặc biệt xem trọng những dữ liệu từ trước thời điểm AI bùng nổ.

“Những dữ liệu trước năm 2022 thực sự rất có giá trị vì đó là thời điểm trước khi AI xuất hiện tràn lan.”

Dù bạn là tổ chức lớn hay nhà đầu tư nhỏ lẻ, bài học rút ra vẫn giống nhau. AI giúp công việc trở nên nhanh chóng và mở rộng hơn, nhưng lợi thế sẽ dành cho ai sở hữu dữ liệu sạch và có khả năng đưa ra quyết định đúng đắn để điều khiển mô hình. Khi AI ngày càng phổ biến, sự phán đoán chính xác mới là yếu tố tạo ra sự khác biệt thật sự.