کاربردهای هوش مصنوعی در بازار کریپتوکارنسی: چگونه این تکنولوژی به تحلیل داده‌های بلاک چین کمک می‌کند؟
نقش هوش مصنوعی در بازار کریپتوکارنسی: تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی قیمت و امنیت بلاک چین
هوش مصنوعی در حال دگرگونی دنیای تکنولوژی‌ست و به‌سرعت در حال پیشرفت است؛ از سوی دیگر ارز دیجیتال باعث ایجاد تحولی عظیم در دنیای سرمایه‌گذاری و امور مالی شده است. حال تصور کنید کنار هم قراردادن این دو فناوری خارق‌العاده می‌تواند چه تاثیرات بنیادینی داشته باشد. کاربردهای هوش مصنوعی در ارز دیجیتال تحلیل بازار را بسیار ساده و سریع خواهد کرد تا افراد بتوانند با اطمینان و آسودگی خیال، بیشترین سود را در معاملات بازار کریپتوکارنسی به‌دست آورند.
تعریف هوش مصنوعی (AI) چیست؟
برای استفاده از کاربردهای هوش مصنوعی در ارز دیجیتال، باید ابتدا با مفهوم این فناوری آشنا شوید. هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یکی از شاخه‌‌های علوم کامپیوتر است که با طراحی و ساخت ماشین، فرایندهای هوشمند انسانی را شبیه‌سازی می‌کند. هوش مصنوعی با شناسایی محیط اطراف خود و تحلیل و بررسی متغیرها، پاسخ‌هایی به شما می‌دهد که تا حد بسیار زیادی قابل اطمینان است.
با کمک AI می‌توان از طریق یک مجموعه کلان، داده‌ها را استخراج و در نهایت سناریوهای نوینی ایجاد کرد. این موضوع منجر به شکل‌گیری الگوهایی بر اساس رفتار داده‌ها شده است که می‌تواند باعث اتوماسیون کارهای تکراری، بهبود فرایند تصمیم‌گیری، بهبود تجربه کاربران و غیره شود.
کریپتوکارنسی چیست؟
کریپتوکارنسی که به‌عنوان کریپتو هم شناخته می‌شود، یک سیستم پرداخت دیجیتالی‌ست که برای تایید تراکنش‌ها به بانک‌ها متکی نیست. در کریپتوکارنسی از رمزنگاری برای ایمن‌سازی و تایید تراکنش‌ها و همچنین کنترل ایجاد واحدهای جدید یک ارز دیجیتال خاص استفاده می‌کنند. ارزهای دیجیتال دیگر مانند حساب‌های بانکی، توسط بانک‌ها و نهادهای دولتی مدیریت می‌شوند.
برخلاف ارزهای رسمی دولتی، سیستم بررسی و ثبت تراکنش‌های کریپتوکارنسی به‌صورت غیرمتمرکز است. ارزش و مقدار عرضه کریپتوکارنسی به‌وسیله فعالیت‌های کاربران و پروتکل‌های بسیار پیچیده موجود در کدها کنترل می‌شود و تصمیمات آگاهانه مراجع نظارتی و بانک‌های مرکزی روی آن‌ها اثر نمی‌گذارد.
کریپتوکارنسی یا رمزارز بر بستر بلاک چین که یک محیط رمزنگاری‌شده است ایجاد می‌شود. بلاک چین فناوری نوآورانه‌ای برای ذخیره و انتقال داده‌هاست و به‌صورت مجموعه‌ای از بلوک‌های به‌هم‌پیوسته است. هر بلوک شامل اطلاعاتی از شبکه بوده که درستی آن‌ها توسط کاربران تایید شده است. بلوک‌ها با استفاده از توابع ریاضی به نام هش (Hash) به یکدیگر متصل می‌شوند. اضافه‌شدن بلاک‌ها به زنجیره شامل چهار مرحله است:
ابتدا باید یک معامله ارزی انجام گیرد.
شبکه‌ای متشکل از هزاران رایانه در سراسر جهان معامله مذکور را بررسی می‌کنند.
پس از بررسی صحت معامله انجام‌گرفته، یک بلوک اختصاصی برای آن ایجاد می‌شود.
به بلوک تاییدشده یک کد هش داده خواهد شد و پس از دریافت این کد، به زنجیره بلوکی وصل می‌شود.
بلاک چین یک سیستم غیرمتمرکز است و از سوی نهادها روی آن نظارتی صورت نمی‌گیرد. در این حالت برای کسب اطمینان کاربران، اطلاعات تراکنشی تمام اعضا در اختیار اعضای شبکه قرار می‌گیرد.
تمام این اطلاعات در "دفتر کل توزیع‌شده" نگهداری می‌شود که با جزئیات کامل برای تمام اعضای حاضر در شبکه قابل دسترسی‌ست. دفتر کل توزیع‌شده در حقیقت همان زنجیره رایانه‌ای‌ست که صحت تراکنش‌های بین کاربران را بررسی و تایید می‌کند؛ سپس اطلاعات تراکنش را برای بلاک چین ارسال می‌کند. حتی جزئی‌ترین تغییرات در تبادلات، برای تمامی کاربران شبکه به‌صورت کاملا شفاف قابل مشاهده و بررسی‌ست.
اهمیت تحلیل داده‌های بلاک چین
برای به‌دست‌آوردن اطلاعات کلیدی از تراکنش‌ها و کاربران، به تجزیه و تحلیل بلاک چین نیاز خواهید داشت. این کار شامل آنالیز کردن، شناسایی و دسته‌بندی دیتاها درون بلاک چین است که باعث ایجاد یک دفتر کل توزیع‌شده (DLT) به‌شکل عمومی برای ذخیره و نگهداری داده‌ها می‌شود. تحلیل داده‌های بلاک چین، داده‌ها را مدل‌گذاری می‌کند و در نهایت به‌شکل بصری و مشهود به ما ارائه می‌دهد تا مهم‌ترین اطلاعات را در نظر بگیریم و یک دیدگاه عملی پیدا کنیم.
مراحل اصلی تجزیه و تحلیل بلاک چین
مرحله اول: این مرحله به‌عنوان دسته‌بندی آدرس شناخته می‌شود و در آن آدرس‌های بلاک‌چینی تحت هویت مستعار به موجودیت‌های واقعی به‌صورت الگوریتمی دسته‌بندی می‌شوند. در این مرحله معامله‌گران به کمک هوش مصنوعی می‌توانند از الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای شناسایی الگوهای نامطلوب در بلاک چین استفاده کنند.
مرحله دوم: این مرحله به امتیازبندی ریسک تراکنش می‌پردازد و به ارتباطات میان موجودیت‌ها امتیاز می‌دهد. امتیازها بر اساس فاکتورهایی مانند مبدا، تاریخچه کیف پول و جریانات مالی به تراکنش‌ها داده می‌شود.
مرحله سوم: طی این مرحله، تحلیلگران با استفاده از ابزارهای بصری پیچیده و رسم نمودار، داده‌های تازه‌غنی‌شده را مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌دهند.
دلایل استفاده از هوش مصنوعی در کریپتوکارنسی
ریسک سرمایه‌گاری در بازارهای مالی آنلاین مانند کریپتوکارنسی‌ها و فارکس، به علت وجود نوسانات زیاد، نسبت به سایر بازارهای مالی بیشتر است. این موضوع باعث شده است سرمایه‌گذاران و معامله‌گران، حجم زیادی از زمان روزانه خود را صرف تحلیل دیتاها و نمودارها کنند؛ به همین خاطر ورود تکنولوژی‌های جدید مانند هوش مصنوعی به حوزه ارزهای دیجیتال می‌تواند بسیار کمک‌کننده باشد.
هوش مصنوعی از طریق یادگیری الگوریتم‌های پیشرفته و اطلاعات موجود در اینترنت می‌تواند تصمیمات صحیح و جدیدی متناسب با الگوهای منطقی بگیرد. کاربردهای هوش مصنوعی در ارز دیجیتال هر روز بیشتر از قبل می‌شود؛ چرا که این فناوری باعث حضور فعال‌تر در بازار کریپتوکارنسی می‌شود و استفاده از آن، پیش بینی قیمت ارزهای دیجیتال را از همیشه کم‌ریسک‌تر می‌کند.
حضور در بازار رمزارزها نیازمند زمان و انرژی بسیار زیاد است و معامله‌گران باید همواره اخبار را دنبال کنند و به تحلیل دیتاها بپردازند. گاهی وقفه در این بررسی‌ها می‌تواند برای افراد ضرر زیادی ایجاد کند؛ بنابراین استفاده از تکنولوژی‌ای مثل AI که به‌صورت شبانه‌روزی پیگیر این موارد است، برای معامله‌گران بسیار مفید واقع خواهد شد. مهم‌ترین دلایلی که از هوش مصنوعی در معاملات ارزهای دیجیتال استفاده می‌شود:
پیش‌بینی قیمت رمزارزها
تحلیل احساسات معامله‌گران
ارائه سیگنال ارزی با ریسک پایین
توسعه استراتژی‌های معاملاتی
ساخت رابط کاربری برای صرافی‌های ارز دیجیتال
پیش‌بینی قیمت کریپتوکارنسی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
کاربردهای هوش مصنوعی در کریپتوکارنسی
با بهره‌مندی از کاربردهای هوش مصنوعی در ارز دیجیتال، شما می‌توانید در وقت و انرژی خود صرفه‌جویی کنید. این فناوری با تعریف الگوریتم‌های مورد نیاز، مانند تحلیل داده‌ها، بررسی اخبارها، پیگیری نوسانات ارزی و محاسبه سود و زیان در زمانی کوتاه، هر نوع اطلاعاتی را که نیاز دارید در اختیار شما قرار خواهد داد.
درک بازار کریپتوکارنسی و مدیریت سرمایه در معاملات، به مهارت‌های ویژه‌ای نیاز دارد که باید دائما ارتقا یابد. افراد زیادی به حضور در این بازارها علاقه داند؛ اما دانش فنی لازم یا زمان کافی برای مطالعه استراتژی‌ها را ندارند. به همین دلیل استقبال زیادی از روش‌های نوآورانه برای تحلیل و بررسی قیمت رمزارزها صورت گرفته و AI در حال تبدیل‌شدن به یکی از محبوب‌ترین گزینه‌ها میان معامله‌گران است.
کاربردهای هوش مصنوعی در ارز دیجیتال به‌سرعت در حال افزایش است و هر روز افراد بیشتری تمایل به استفاده از این تکنولوژی در معاملات خود پیدا می‌کنند. پیش‌بینی قیمت رمزارزها، تحلیل‌های تکنیکال، بررسی اخبار مرتبط، افزایش امنیت در معاملات، به‌همراه دقت و سرعت بیشتر، از جمله استفاده‌های مهم این تکنولوژی در بازار ارزهای دیجیتال است.
هوش مصنوعی می‌تواند به کاهش‌یافتن هزینه‌های تعمیر و نگهداری در استفاده از تکنولوژی بلاک چین کمک کند. برآورد هزینه‌ها برای استخراج ارز دیجیتال، سالانه حدود ۶۰۰ میلیون دلار پیش‌بینی می‌شود که امید بر آن است با استفاده از AI این روند بهینه‌سازی شود. این موضوع باعث کاهش تاخیر در شبکه می‌شود و روند معاملات و تراکنش‌ها تسریع پیدا می‌کند.
به‌کاربردن AI در بررسی صحت تراکنش‌ها، روند پردازش سیستم و پیگری سابقه‌ها، نقش مهمی ایفا می‌کند. این موضوع باعث افزایش تعامل بین ماشین‌ها، هماهنگی تصمیمات ربات‌ها و امکان اشتراک‌گذاری بهینه اطلاعات و داده‌ها می‌شود.
نتیجه ترکیب بلاک چین با هوش مصنوعی چیست؟
ترکیب‌کردن این دو فناوری می‌تواند نتایج مفید زیادی به همراه داشته باشد؛ چرا که شناسایی نقاط ضعف در بلاک چین با استفاده از هوش مصنوعی، باعث بهبود عملکرد آن خواهد شد. سیستم‌های AI و بلاک چین هرکدام به‌صورت جداگانه کمبودهایی دارند؛ اما ترکیب این دو می‌تواند در بازار کریپتوکارنسی تحولی شگرف ایجاد کند. همگرایی میان این دو تکنولوژی باعث تکمیل و تقویت آن‌ها می‌شود.
بهبود سیستم امنیتی بلاک چین با استفاده از هوش مصنوعی تصمیم کارسازی خواهد بود؛ زیرا هوش مصنوعی می‌تواند به‌صورت مستمر روی زنجیره بلوک‌ها نظارت داشته باشد. ترکیب این دو تکنولوژی، ویژگی‌ها و قابلیت‌های جدیدی ایجاد کرده است و معاملات در فضایی ایمن‌تر انجام خواهند گرفت.
بهبود سیستم امنیتی بلاک چین با استفاده از هوش مصنوعی
در حال حاضر تکنولوژی بلاک چین از هر زمان دیگری ایمن‌تر است؛ اما همراهی آن با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌تواند حتی این سطح را بالاتر ببرد تا امنیت درخواست‌ها به‌گسترده‌ترین شکل ممکن تامین شود.
درک بهتر تصمیمات هوش مصنوعی
درک تصمیماتی که AI می‌گیرد اغلب برای انسان‌ها دشوار است و نمی‌توانند به‌طور کامل به تحلیل‌های آن اعتماد کنند. اگر این تصمیمات به‌صورت داده‌هایی نقطه‌به‌نقطه روی بلوک‌های زنجیره‌وار ثبت شوند، رسیدگی به آن‌ها راحت‌تر می‌شود. با ساده‌سازی این مسائل و تحلیل‌ها، تصمیمات هوش مصنوعی قابل‌اطمینان‌تر به‌نظر خواهند رسید و احتمال دستکاری در دیتاها بسیار کم می‌شود.
کارایی بیشتر در بلاک چین
ترکیب AI با بلاک چین، بار ماینرها و تاخیر‌های احتمالی را کم‌تر می‌کند؛ چرا که از این طریق محاسبات تا حد زیادی بهینه‌تر قابل انجام هستند. با رشد لحظه‌ای داده‌های بلاک چین، الگوریتم‌های داده‌های AI هم روی دیتاهای بلاک چین اعمال می‌شود و به‌صورت خودکار داده‌های غیرضروری حذف خواهند شد.
فناوری هوش مصنوعی می‌تواند با سیستم‌های یادگیری غیرمتمرکز جدید و تکنیک‌های جدید اشتراک‌گذاری داده، باعث عملکرد بهینه بلوک‌های زنجیره شود و عملکرد کلی سیستم را ارتقا ببخشد.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین در کریپتوکارنسی
ماشین‌هایی با قدرت یادگیری بالا و الگوریتم استخراج مناسب می‌توانند به‌سرعت تبدیل به یک متخصص در حوزه ارزهای دیجیتال شوند. یادگیری ماشینی از زیرمجموعه‌های AI است و برای سیستم‌ها امکان یادگیری خودکار و پیشرفت بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح را فراهم می‌کند.
تمرکز اصلی یادگیری ماشینی روی توسعه برنامه‌هایی‌ست که بتوانند با دسترسی به دیتاها از آن برای یادگیری خود استفاده کنند. این فرایند با مشاهده داده‌ها، تحلیل آن‌ها و رسم الگو برای کسب تجربه انجام می‌گیرد و اگر به این ماشین‌ها داده‌های آموزشی درستی برسد، می‌توانند در حوزه‌های مختلفی از جمله بازار کریپتوکارنسی مورد استفاده قرار گیرند. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از جمله مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در ارز دیجیتال به‌شمار می‌آید.
شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی قیمت کریپتوکارنسی
شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) از محبوب‌ترین الگوریتم‌ها در یادگیری ماشین محسوب می‌شوند. معماری این الگوریتم، از شبکه عصبی انسانی الگوبرداری شده است و از کارکرد سیناپس‌های مغزی تقلید می‌کند. این شبکه مانند سلول‌های عصبی مغزی می‌تواند از داده‌های گذشته تجربه کسب کند، از آن‌ها یاد بگیرد و پاسخ‌هایی طبقه‌بندی‌شده ارائه دهد.
شبکه‌های عصبی، مدل‌های غیرخطی آماری هستند که با پیگیری رابطه‌ای پیچیده بین مقادیر ورودی و خروجی، به کشف الگوهای جدید می‌پردازند. مزیت مهم ANN این است که می‌تواند توسط مجموعه‌ای از دیتاهای نمونه، آموزش ببیند و سپس روش‌هایی مقرون‌به‌صرفه برای توزیع توابع تعریف کند.
با استفاده از شبکه‌های عصبی می‌توان قیمت رمزارزها را پیش‌بینی کرد. برای این کار باید دیتاهای اولیه را در اختیار لایه ورودی آن قرار دهید که این دیتاها می‌تواند شامل اعداد، متون و حتی فایل‌های صوتی باشد. این شبکه دارای یک لایه مخفی‌ست که در این قسمت با محاسبات ریاضی، الگوهای موجود در مقادیر ورودی را پیدا می‌کند. لایه خروجی شامل نتایج حاصل از این محاسبات دقیق است که در این‌جا مقادیر نهایی همان قیمت‌های پیش‌بینی‌شده ارزها هستند.
درخت تصمیم برای دسته‌بندی داده‌های بلاک چین
درخت تصمیم، یکی از روش‌های یادگیری ماشین است که جهت سازماندهی به‌صورت یک الگوریتم عمل می‌کند. دو عنصر اصلی در این الگوریتم، شاخه‌ها و برگ‌ها هستند که گره‌ها نشان‌دهنده تصمیمات و برگ‌ها مقادیر خروجی هستند.
به‌کمک درخت تصمیم‌گیری می‌توان داده‌ها را تفکیک و دسته‌بندی کرد. پس از دسته‌بندی، الگوریتم به‌صورت یک نمودار نتایج حاصل از هر تصمیم را به شما نشان خواهد داد. در این میان شاخه‌هایی که حاوی اطلاعاتی نامرتبط هستند هرس می‌شوند تا از پیچیدگی‌های غیرضروری جلوگیری شود. این الگوریتم می‌تواند در دسته‌بندی داده‌های بلاک چین مورد استفاده قرار گیرد و با نشان‌دادن عواقب احتمالی هر انتخاب، به شما در تصمیم‌گیری نهایی کمک کند.
ماشین بردار پشتیبان برای دسته‌بندی داده‌های بلاک چین
ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine) یکی دیگر از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. در این الگوریتم با دسته‌بندی و مرزبندی داده‌ها می‌توانید تصمیمات بهتری بگیرید و مدلی بسیار دقیق برای دسته‌بندی نهایی داده‌ها ارائه دهید.
این الگوریتم در مواقعی که نیاز به دسته‌بندی جزئی جهت پیش‌بینی‌‌های دقیق، مانند نرخ انواع ارزهای دیجیتال است، می‌تواند بسیار مفید واقع شود. تفسیر نتایج درخت تصمیم نسبت به ماشین بردار پشتیبان ساده‌تر است؛ به همین خاطر SVM بیشتر در بین افرادی که دانش فنی قوی دارند مورد استفاده قرار می‌گیرد.
الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای شناسایی الگوهای نامطلوب در بلاک چین
خوشه‌بندی از رایج‌ترین روش‌ها در یادگیری ماشین است که در حوزه‌های مختلفی به‌کار برده می‌شود. در این روش داده‌های اولیه براساس ویژگی‌هایی مشترک به خوشه‌های مختلفی تقسیم می‌شوند.
خوشه‌بندی از مفیدترین کاربردهای هوش مصنوعی در ارز دیجیتال است. در این روش شما ویژگی‌ها و اساس تقسیم‌بندی را مشخص می‌کنید و الگوریتم به شما خوشه‌هایی بر مبنای اطلاعات واردشده می‌دهد. در نهایت می‌توانید خوشه‌های حاوی الگوهای نامناسب بلاک چین را حذف کنید.
الگوریتم K-Means در این زمینه عملکرد بسیار مناسبی دارد و دیتاها را به خوشه‌هایی بدون همپوشانی تقسیم می‌کند. استفاده از الگوریتم خوشه‌بندی سلسه‌مراتبی در حذف الگوهای نامطلوب بلاک‌چین‌ها عملکرد خوبی دارد. در خوشه‌بندی سلسه‌مراتبی شما می‌توانید نتایج را در هر سطح از فاصله به‌وضوح مشاهده و خوشه‌های نامطلوب را حذف کنید.
مزایای استفاده از هوش مصنوعی در کریپتوکارنسی
افزایش دقت تحلیل
افزایش دقت در تحلیل داده‌ها، از برجسته‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در ارز دیجیتال است. AI در یک زمان واحد به منابع اطلاعاتی بیشماری دسترسی دارد؛ بنابراین افق دید آن نسبت به تحلیل‌های انسان‌ها گسترده‌تر است.
حتی اگر شما فردی بسیار دقیق باشید، باز هم آنالیز تمام جوانب یک موضوع کار ساده‌ای نخواهد بود و ممکن است زمانی که ذهن شما خسته است، دچار خطا در تحلیل شوید. ربات‌های AI همزمان می‌توانند منابع خبری مختلف را برای یافتن اطلاعات دقیق زیر و رو کنند و با بررسی آن‌ها دقیق‌ترین تحلیل‌ها را ارائه دهند.
سرعت پردازش داده‌ها
فعالیت ربات‌های هوش مصنوعی به‌صورت شبانه‌روزی‌ست؛ بنابراین پردازش داده‌ها سریع‌تر از همیشه انجام می‌شود. معامله‌گران برای بررسی‌های دقیق بازار، نیاز به مطالعه، پیگیری اخبار و استفاده از برنامه‌های مختلف برای رسم و تفسیر نمودارها دارند؛ در حالی که AI می‌تواند تمام این کارها را به‌سریع‌ترین شکل ممکن به‌انجام برساند.
بهبود عملکرد بازار
به کمک هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، فرایندهای استخراج ارزی بهینه و همچنین از ربوده‌شدن منابع استخراج توسط افراد سودجو جلوگیری می‌شود. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین باعث برقرای نظمی بیشتر در باز می‌شود و نرخ اطمینان معامله‌گران هنگام انجام تراکنش‌ها بالاتر می‌رود.
معایب استفاده از هوش مصنوعی در کریپتوکارنسی
خطر اطلاعات نادرست
ربات‌های AI اطلاعات خود را از منابع اینترنتی به‌دست می‌آورند و معمولا صحت آن‌ها را از چند پایگاه مختلف بررسی می‌کنند. با این حال احتمال وجود اطلاعات نادرست در اینترنت و فضای مجازی انکارناپذیر است و در برخی مواقع ممکن است ربات متوجه این موضوع نشود. استفاده از اطلاعات نادرست باعث می‌شود تمام تحلیل‌ها و تفسیرها غلط از آب درآیند و باعث ضرر معامله‌گران شوند.
امکان تحلیل نادرست بازار
درصد خطا هیچگاه صفر نیست و همیشه باید در نظر داشته باشید که ممکن است در محاسبات و تحلیل اشتباهی رخ دهد. توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی همواره در تلاشند تا این فناوری را بهبود دهند و از وقوع چنین خطاهایی جلوگیری کنند.
خلاصه ای از اهمیت استفاده از هوش مصنوعی در کریپتوکارنسی
- بهره‌گیری از کاربردهای هوش مصنوعی در ارز دیجیتال می‌تواند منافع زیادی برای معامله‌گران و فعالان این حوزه داشته باشد.
- این تکنولوژی در کنار فناوری‌های دیگری، از جمله بلاک چین، می‌تواند بازار کریپتوکارنسی را دگرگون کند و در پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال بسیار مفید واقع شود.
- تحلیل‌های صورت‌گرفته توسط AI اغلب بسیار دقیق و قابل اطمینان هستند و می‌توانند در زمان بسیار کوتاهی نمودارها و وضعیت بازار را بررسی کنند.
- با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توان داده‌ها را تفکیک و دسته‌بندی‌کرد و دقت تصمیم‌گیری را تا حد زیادی بالا برد.
- استفاده از هوش مصنوعی به شما کمک می‌کند انرژی کم‌تری مصرف کنید؛ چرا که دیگر نیاز به بررسی یک‌به‌یک اخبار مرتبط نخواهید داشت. این فناوری در زمانی کوتاه نمودارهای لازم را رسم و الگوهای بازار را به‌وضوح تفسیر می‌کند.
توصیه نهایی برای استفاده بهینه از هوش مصنوعی در کریپتوکارنسی
برای استفاده‌ای بهینه از هر نوع تکنولوژی جدیدی، باید به‌میزان کافی با آن آشنا باشید. هوش مصنوعی هم از این موضوع مستثنی نیست؛ بنابراین پیشنهاد می‌کنیم در مورد این فناوری به‌اندازه کافی مطالعه داشته باشید و سعی کنید عملکردها و کاربردهای هوش مصنوعی در ارز دیجیتال را بیشتر بشناسید.
استفاده از AI تا حدی می‌تواند پاسخگوی نیازهای شما در معاملات باشد؛ اما فراموش نکنید تنها استفاده از آن نمی‌تواند برای موفقیت در بازار کریپتوکارنسی کافی باشد. سعی کنید سواد مالی و دانش تخصصی خود را در زمینه ارزهای دیجیتال تقویت کنید و پیگیر اخبار مرتبط باشید. برای آشنایی با نمودارهای مختلف و نحوه تفسیر آن‌ها زمان اختصاص دهید و هنگام انجام معاملات مهم، همه‌چیز را تنها با محوریت AI پیش نبرید.
آخرین نظرات
هیچ نظری وجود ندارد.