Ключові висновки
ChatGPT найкраще працює як інструмент виявлення ризиків, ідентифікуючи патерни та аномалії, які часто з’являються перед різкими обвалами ринку.
У жовтні 2025 року каскад ліквідацій, спричинений заголовками про тарифи, знищив мільярди доларів у кредитних позиціях. ШІ може позначати накопичення ризику, але не може визначити точний момент ринкового прориву.
Ефективний робочий процес інтегрує ончейн-метрики, дані по деривативах та настрої спільноти в єдину панель ризиків, яка оновлюється безперервно.
ChatGPT може підсумовувати соціальні та фінансові наративи, але кожен висновок має бути перевірений за первинними джерелами даних.
Прогнозування за допомогою ШІ підвищує обізнаність, але ніколи не замінює людське судження чи дисципліну виконання.
Мовні моделі, такі як ChatGPT, дедалі частіше інтегруються в аналітичні робочі процеси криптоіндустрії. Багато трейдингових команд, фондів і дослідницьких груп використовують великі мовні моделі (LLM) для обробки великих обсягів заголовків, підсумовування ончейн-метрик і відстеження настроїв спільноти. Однак, коли ринки стають перегрітими, постає повторюване питання: чи може ChatGPT насправді передбачити наступний крах?
Хвиля ліквідацій у жовтні 2025 року стала живим стрес-тестом. Протягом приблизно 24 годин було ліквідовано понад 19 мільярдів доларів у кредитних позиціях, оскільки світові ринки відреагували на несподіване оголошення США про тарифи. Bitcoin (BTC) впав з понад $126,000 до близько $104,000, що стало одним із найрізкіших одноденних падінь у його новітній історії. Імпліцитна волатильність опціонів на Bitcoin зросла і залишається високою, тоді як індекс волатильності акцій CBOE (VIX), який часто називають «індикатором страху» Wall Street, навпаки, знизився.
Ця суміш макрошоків, структурного кредитного плеча та емоційної паніки створює середовище, де аналітичні переваги ChatGPT стають корисними. Він може не передбачити точний день обвалу, але здатен зібрати ранні сигнали попередження, які приховані на виду — якщо робочий процес налаштований правильно.
Уроки жовтня 2025 року
Насичення кредитного плеча передувало обвалу: Відкритий інтерес на основних біржах досяг рекордних максимумів, а фінансування стало негативним — обидва ці фактори свідчили про перенасичення довгих позицій.
Важливість макрокаталізаторів: Ескалація тарифів і обмеження експорту для китайських технологічних компаній стали зовнішнім шоком, що посилив системну крихкість ринку криптодеривативів.
Дивергенція волатильності сигналізувала про стрес: Імпліцитна волатильність Bitcoin залишалася високою, тоді як волатильність акцій знижувалася, що свідчило про накопичення крипторизиків незалежно від традиційних ринків.
Настрій спільноти змінився різко: Індекс страху та жадібності впав із «жадібності» до «екстремального страху» менш ніж за два дні. Обговорення на ринках криптовалют і в підрозділах Reddit перейшли від жартів про «Uptober» до попереджень про «сезон ліквідацій».
Ліквідність зникла: Коли каскад ліквідацій запустив автоматичне зниження кредитного плеча, спреди розширилися, а глибина бідів зменшилася, що посилило розпродаж.
Ці індикатори не були прихованими. Справжній виклик полягає в їхньому спільному тлумаченні та оцінці важливості — завдання, яке мовні моделі можуть автоматизувати набагато ефективніше за людину.
Що реально може досягти ChatGPT?
Синтез наративів і настроїв
ChatGPT може обробляти тисячі постів і заголовків, щоб виявити зміни в ринковому наративі. Коли оптимізм згасає, а терміни, пов’язані з тривогою, такі як «ліквідація», «маржа» чи «розпродаж», починають домінувати, модель може кількісно оцінити цю зміну тону.
Приклад запиту:
«Виступай як аналітик крипторинку. Лаконічно та на основі даних підсумуй основні теми настроїв у криптовалютних обговореннях Reddit і основних новинних заголовках за останні 72 години. Кількісно оцінюй зміни у негативних чи ризикованих термінах (наприклад, ‘розпродаж’, ‘ліквідація’, ‘волатильність’, ‘регулювання’) порівняно з попереднім тижнем. Виділи зміни в настрої трейдерів, тоні заголовків і фокусі спільноти, які можуть сигналізувати про зростання або зниження ринкового ризику.»
Отримане резюме формує індекс настроїв, який відстежує, чи зростає страх або жадібність.
Кореляція текстових і кількісних даних
Зв’язуючи текстові тренди з числовими індикаторами, такими як фінансування, відкритий інтерес і волатильність, ChatGPT може допомогти оцінити ймовірнісні діапазони для різних ринкових ризиків. Наприклад:
«Виступай як аналітик ризиків крипторинку. Корелюй сигнали настроїв із Reddit, X і заголовків із фінансуванням, відкритим інтересом і волатильністю. Якщо відкритий інтерес у 90-му перцентилі, фінансування стає негативним, а згадки про ‘маржин-кол’ чи ‘ліквідацію’ зростають на 200% тиждень до тижня, класифікуй ринковий ризик як Високий.»
Таке контекстуальне мислення генерує якісні попередження, які тісно узгоджуються з ринковими даними.
Генерація умовних сценаріїв ризику
Замість прямого прогнозування ChatGPT може окреслювати умовні зв’язки «якщо–то», описуючи, як конкретні ринкові сигнали можуть взаємодіяти за різних сценаріїв.
«Виступай як крипто-стратег. Склади лаконічні сценарії ризику у форматі якщо–то, використовуючи ринкові та настроєві дані.
Приклад: Якщо імпліцитна волатильність перевищує своє 180-денне середнє, а притік на біржі зростає на фоні слабкого макронастрою, признач 15%-25% ймовірності короткострокового падіння.»
Мова сценаріїв тримає аналіз обґрунтованим і піддається перевірці.
Аналіз після події
Після зниження волатильності ChatGPT може переглянути сигнали до обвалу, щоб оцінити, які індикатори виявилися найнадійнішими. Такий ретроспективний аналіз допомагає вдосконалити аналітичні процеси, а не повторювати минулі припущення.
Кроки моніторингу ризиків на основі ChatGPT
Концептуальне розуміння корисне, але застосування ChatGPT для управління ризиками вимагає структурованого процесу. Цей робочий процес перетворює розрізнені дані на чітку щоденну оцінку ризику.
Крок 1: Збір даних
Точність системи залежить від якості, своєчасності та інтеграції її вхідних даних. Безперервно збирайте та оновлюйте три основні потоки даних:
Дані про структуру ринку: Відкритий інтерес, ставки фінансування перпетуалів, базис ф’ючерсів і імпліцитна волатильність (наприклад, DVOL) з основних бірж деривативів.
Ончейн-дані: Індикатори, такі як чистий потік стейблкоїнів на/з бірж, великі перекази «китів», коефіцієнти концентрації гаманців і рівні резервів бірж.
Текстові (наративні) дані: Макроекономічні заголовки, регуляторні оголошення, оновлення бірж і пости в соцмережах з високою залученістю, які формують настрій і наратив.
Крок 2: Гігієна та попередня обробка даних
Сирі дані за своєю природою шумні. Щоб виділити значущі сигнали, їх потрібно очистити й структурувати. Позначайте кожен набір даних метаданими — включаючи часову мітку, джерело та тему — і застосовуйте евристичний полярний бал (позитивний, негативний чи нейтральний). Найважливіше — відфільтрувати дублікати, рекламний «шилінг» і спам, згенерований ботами, щоб зберегти цілісність і надійність даних.
Крок 3: Синтез ChatGPT
Передавайте агреговані та очищені підсумки даних у модель за визначеною схемою. Послідовні, добре структуровані формати вводу та запити є ключовими для отримання надійних і корисних результатів.
Приклад запиту для синтезу:
«Виступай як аналітик ринкових ризиків криптовалют. Використовуючи надані дані, склади лаконічний бюлетень ризиків. Підсумуй поточні умови кредитного плеча, структуру волатильності та домінуючий настрій. Заверши, присвоївши рейтинг ризику від 1 до 5 (1=Низький, 5=Критичний) з коротким обґрунтуванням.»
Крок 4: Встановлення операційних порогів
Вихідні дані моделі повинні надходити у заздалегідь визначену систему прийняття рішень. Проста, кольорова шкала ризику часто працює найкраще.
Система повинна ескалувати автоматично. Наприклад, якщо дві або більше категорій — такі як кредитне плече та настрій — незалежно активують «Тривогу», загальний рейтинг системи має змінитися на «Тривога» або «Критичний».
Крок 5: Перевірка та обґрунтування
Усі інсайти, згенеровані ШІ, слід розглядати як гіпотези, а не факти, і перевіряти за первинними джерелами. Якщо модель позначає «високий притік на біржі», наприклад, підтвердіть ці дані за допомогою надійної ончейн-панелі. API бірж, регуляторні звіти та авторитетні фінансові провайдери даних слугують якорями для обґрунтування висновків моделі в реальності.
Крок 6: Безперервний цикл зворотного зв’язку
Після кожної великої волатильної події, чи то крах, чи зростання, проведіть постмортем-аналіз. Оцініть, які сигнали, позначені ШІ, найбільше корелювали з фактичними ринковими результатами, а які виявилися шумом. Використовуйте ці інсайти для коригування ваги вхідних даних і вдосконалення запитів для майбутніх циклів.
Можливості та обмеження ChatGPT
Розуміння того, що може і чого не може ШІ, допомагає уникнути його неправильного використання як «чарівної кулі».
Можливості:
Синтез: Перетворює фрагментовану, великооб’ємну інформацію, включаючи тисячі постів, метрик і заголовків, у єдине, цілісне резюме.
Виявлення настроїв: Виявляє ранні зміни у психології натовпу та напрямку наративу ще до того, як вони проявляться у відстаючій ціні.
Розпізнавання патернів: Виявляє нелінійні комбінації кількох сигналів стресу (наприклад, високе кредитне плече + негативний настрій + низька ліквідність), які часто передують сплескам волатильності.
Структурований вихід: Надає чіткі, добре сформульовані наративи, придатні для брифінгів з ризиків і оновлень для команди.
Обмеження:
Події-чорні лебеді: ChatGPT не може надійно передбачати безпрецедентні, позазразкові макроекономічні чи політичні шоки.
Залежність від даних: Повністю залежить від свіжості, точності та релевантності вхідних даних. Застарілі чи неякісні дані спотворять результати — сміття на вході, сміття на виході.
Сліпота до мікроструктури: LLM не повністю охоплюють складну механіку подій, специфічних для бірж (наприклад, каскади автоматичного зниження кредитного плеча чи активації стоп-торгів).
Ймовірнісний, а не детермінований: ChatGPT надає оцінки ризику та ймовірнісні діапазони (наприклад, «25% ймовірності падіння»), а не тверді прогнози («ринок впаде завтра»).
Крах жовтня 2025 року на практиці
Якби цей шестикроковий робочий процес був активним до 10 жовтня 2025 року, він, ймовірно, не передбачив би точний день краху. Однак він би систематично підвищував рейтинг ризику у міру накопичення сигналів стресу. Система могла б спостерігати:
Накопичення деривативів: Рекордно високий відкритий інтерес на Binance та OKX у поєднанні з негативними ставками фінансування свідчить про перенасичення довгих позицій.
Втома наративу: Аналіз настроїв ШІ міг би виявити зниження згадок про «Uptober rally», які замінили обговорення «макроризику» та «страху перед тарифами».
Дивергенція волатильності: Модель позначила б, що імпліцитна волатильність криптовалют зростає, навіть коли традиційний VIX акцій залишається стабільним, що є чітким крипто-специфічним попередженням.
Крихкість ліквідності: Ончейн-дані могли б вказувати на зменшення балансів стейблкоїнів на біржах, сигналізуючи про менше ліквідних буферів для покриття маржин-колів.
Комбінуючи ці елементи, модель могла б видати класифікацію «Рівень 4 (Тривога)». Обґрунтування зазначало б, що структура ринку була надзвичайно крихкою і вразливою до зовнішнього шоку. Коли тарифний шок настав, каскади ліквідацій розгорнулися відповідно до кластеризації ризиків, а не точного таймінгу.
Цей епізод підкреслює головну думку: ChatGPT чи подібні інструменти можуть виявляти накопичення вразливості, але не можуть надійно передбачити точний момент розриву.
