Данная страница предназначена для тех кому интересна техническая сторона вопроса, как непосредственно работает искусственный интеллект, на каких технологиях, что он делает и за счет чего позволяет пассивно зарабатывать на крипте.

Упрощенно можно представить работу системы, на схеме ниже.

Это сбор данные, первичная обработка, первичный анализ, кластеризация в единичный массив, пост обработка массива, пост анализ и вывод результата для совершения действий.

В основе системы лежит массивный поток данных из множества источников. Сервис непрерывно отслеживает:

• Около 450 криптовалютных бирж (реальное число бирж, у которых есть хоть какая-то аудитория и ликвидность). Среди них крупнейшие платформы вроде Binance, Coinbase, Kraken и десятки других менее известных, но активно торгующих.
• Более 12 000 монет и токенов, которые ежедневно активно торгуются. От популярных BTC и ETH до малоизвестных токенов с небольшой капитализацией, на которых тоже можно заработать.
• Около 20 000 крупнейших криптокошельков («киты»), перемещения денег которых влияют на рынок. Сюда входят как кошельки известных бирж, так и индивидуальные крупные адреса.
• Социальные сети: Twitter, Telegram, Reddit, Discord и специализированные крипто-форумы (более 1000 популярных каналов и сообществ).
• Новостные порталы и агрегаторы (всего более 300 источников, включая CoinDesk, Cointelegraph, CryptoSlate, Bloomberg Crypto, форумы и мелкие блоги).

Все эти данные собираются с помощью нескольких технологий: собственных Python-скриптов, API-интеграций с биржами и агрегаторами новостей, а также веб-краулеров для соцсетей и форумов. Используются технологии типа Apache Kafka и ClickHouse для обработки и хранения больших объёмов информации в реальном времени

После сбора информации включается следующая ступень — её анализ. Система использует комплекс искусственных нейросетей и машинного обучения, которые выполняют три основные задачи:

• Анализ числовых данных и транзакций:

Используются модели на основе нейросетей LSTM и Transformer, которые быстро улавливают паттерны в больших массивах числовых данных. Например, если крупный кошелёк перевёл на биржу 500 BTC, модель сразу оценивает вероятность, что это движение может спровоцировать падение или рост цены BTC в ближайшие часы.

• Семантический и эмоциональный анализ текста:

Применяются модели NLP (обработка естественного языка) на основе архитектуры BERT и GPT-4. Эти модели анализируют новости и посты в соцсетях, выявляя контекст и настроение сообщений. Например, если в Твиттере пошла волна негативных постов о конкретном токене, сервис тут же классифицирует это как повышенный риск и учитывает при прогнозировании цены.

• Кластеризация и корреляция событий:

Отдельный модуль на основе алгоритмов машинного обучения (например, XGBoost и Random Forest) выявляет связи и зависимости между событиями. Если утром произошла транзакция на кошельке крупного держателя Ethereum, а через час в Telegram-канале известного крипто-инфлюенсера появилась инсайдерская новость об Ethereum, то ИИ быстро распознает связь и прогнозирует возможные движения рынка.

Весь этот процесс происходит непрерывно и мгновенно, что позволяет системе за секунды принимать решения, на которые обычный человек потратил бы часы или дни анализа.

После анализа и кластеризации данных сервис выдаёт итоговую оценку и рекомендации по торговым действиям. Он показывает наиболее вероятные сценарии изменений цен, основываясь на всестороннем анализе данных. Например:

• Если ИИ заметил всплеск позитивных сообщений в соцсетях о конкретном токене, одновременно с тем как несколько крупных кошельков начали его активно скупать, он отмечает эту ситуацию как сильный сигнал на рост.
• Или наоборот, если на новостных порталах резко увеличилось количество негативных публикаций о конкретной крипте и киты начали массово продавать актив, то система предупреждает о потенциальном падении и рекомендует закрывать позиции.

Прогнозирование происходит с использованием ансамблевых моделей и технологий глубокого обучения (Deep Learning), таких как TensorFlow и PyTorch. Результаты визуализируются на пользовательской панели в виде простых и понятных рекомендаций.

Сервис максимально прост и удобен, поэтому пользователю не нужно разбираться в технических деталях. Система автоматически формирует отчёты и рекомендации, пользователю остаётся лишь принять финальное решение и получить пассивную прибыль.

Таким образом, ИИ-сервис объединяет передовые технологии нейросетей и машинного обучения с мощной инфраструктурой обработки данных, что позволяет пользователю без труда ориентироваться в хаосе крипторынка и стабильно зарабатывать.