AI取引ボットの人気が急増していますが、専門家はそれらが「お金を生み出す機械」ではないと警告しています

AIを活用したトレーディングボットは、暗号市場で急速に注目を集めており、戦略を自動化しようとするトレーダーの間で興奮と不安の両方を引き起こしています。しかし、業界の専門家は、多くの人がこれらのボットが何をできて何ができないのか、そしてなぜ専門的な取引AIがChatGPTのような汎用ツールとは非常に異なる動作をするのかを誤解していると指摘しています。

今週のByte-Sized Insightのエピソードでは、AI取引ツールの台頭、その hype、そして投資家が自動化システムに資本を預ける前に考慮すべきリスクについて深掘りします。

市場を打ち負かす

Glassnodeのセールス・リサーチリードのブレット・シンガーと、Stoic.AIを構築したCindicatorの最高財務責任者兼パートナーのノダリ・コルマキズは、次世代のAI駆動戦略を形成するデータ、アルゴリズム、トレーダーの最前線で直接働く二人の専門家です。

シンガーは、取引におけるAIの真の力は魔法のような意思決定ではなく、データ処理にあると説明しました。

「人々は、1日か2日でデータベース全体を探索できるモデルを作り、その上で取引戦略を開発・作成できるようにしています。」

彼は、Glassnodeの新しいClaude搭載のMCPサーバーが高度な分析をはるかに身近にしたと述べました。「それは私たちのデータベースから直接情報を引き出し、非常に複雑な質問に数分、数秒で答えることができるのです。」

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しかし、シンガーは、多くのAIボットは現実的な市場条件下ではまだ十分ではないと警告しています。「ほとんどの場合、市場を打ち負かしていません」と彼は述べ、多くが浅いバックテストや単一シグナル戦略に頼っており、プロのクォントデスクが用いる堅牢性には欠けていると指摘しました。

汎用AIと専門AIの違い

市場を打ち負かすことは、人気のChatGPTのような汎用AIモデルの範囲外かもしれません。むしろ、特定のタスクに特化して設計された高度なボットの方が可能性が高いです。専門的な取引AIを構築するコルマキズは、チャットボットと市場向けに設計されたモデルの違いを強調しました。

「…専門的なトレーニングを受けたモデルと汎用モデルには大きな違いがあります」と彼は述べ、テキストを基に訓練されたチャットボットが利益を生む戦略を実行するのは非現実的だと主張しました。取引は、トップヘッジファンドでも非常に難しいと彼は強調しています。

コルマキズはまた、多くのトレーダーがAIボットを自動的に利益を生み出すマシンと期待していることに警鐘を鳴らしました。

「最大の誤解は、AIボットがマネープリンターのようなものだと思い込むことです…そんなことはありません。」

市場の体制は変化し、ボラティリティやモメンタムの構造が変わると、強力なモデルでもすぐに崩壊することがあります。「過去を予測するのは得意ですが、未来を予測するのは苦手です」と彼は述べ、慎重な監視と長期的な評価の必要性を強調しました。

両者は最終的に、未来はAIがトレーダーを置き換えることではなく、AIが彼らを強化することだと一致しました。シンガーは、今日のAIは「24時間働き続けるアシスタントやインターン」のようなものであり、人間の判断が依然として必要だと述べています。

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