АІ-агенти в управлінні цифровими активами: оптимізація інвестиційних стратегій в умовах криптовалютної волатильності.

Abstract

Сучасні криптовалютні ринки характеризуються надзвичайною нестабільністю цін, зумовленою такими чинниками, як регуляторні зміни, технологічні нововведення та коливання психології інвесторів. Це створює унікальні виклики для управління активами, де класичні інвестиційні підходи часто є недостатньо ефективними. У цій статті досліджено застосування агентів штучного інтелекту (АІ), побудованих на основі глибинного навчання та систем з багатьма учасниками, для вдосконалення стратегій інвестування в умовах непередбачуваності. Ключові напрями дослідження поділяються на три групи. Перша – це прогнозування цін за допомогою гібридних моделей ДКП-трансформер (де ДКП – довго короткострокова пам’ять), які аналізують часові ряди криптовалют (наприклад, Bitcoin, Ethereum, Solana) з інтеграцією даних із соціальних мереж. Друге – це динамічна оптимізація інвестиційного портфеля через глибинне навчання з підкріпленням, що враховує баланс між ризиком і прибутком у режимі реального часу. Третє – це адаптивне управління ризиками за допомогою імітаційних моделювань Монте-Карло та тестування на критичні сценарії для зменшення втрат капіталу. Експериментальна частина ґрунтується на історичних даних (2020-2024 рр.) з платформ Binance та CoinGecko. Результати ретроспективного тестування показали, що запропоновані АІ-агенти досягли коефіцієнту Шарпа 2,1-2,8, тоді як класичні стратегії (наприклад, «купити і утримувати») демонстрували значення 0,9-1,5. Максимальне зниження капіталу скоротилося на 25-40% порівняно з традиційними методами. Нейромережі виявили здатність швидко адаптуватися до різких змін ринку (наприклад, падінь курсів або регуляторних рішень), тоді як класичні алгоритми виявилися неефективними. Обмеження дослідження: залежність від якості вхідних даних та ризик перенавчання моделей при роботі з короткими часовими рядами. Перспективи: інтеграція АІ-агентів із децентралізованими фінансовими протоколами та використання генеративних ворожих мереж для моделювання сценаріїв волатильності.