الوجبات السريعة الرئيسية
يعمل ChatGPT بشكل أفضل كأداة للكشف عن المخاطر، حيث يحدد الأنماط والحالات الشاذة التي غالبًا ما تظهر قبل عمليات السحب الحادة في السوق.
وفي أكتوبر/تشرين الأول 2025، جاءت سلسلة من التصفية في أعقاب العناوين الرئيسية المتعلقة بالتعريفات الجمركية، مما أدى إلى محو مليارات الدولارات من مراكز الاستدانة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يشير إلى تراكم المخاطر، لكنه لا يستطيع تحديد الوقت المناسب لكسر السوق.
يدمج سير العمل الفعال مقاييس onchain وبيانات المشتقات ومشاعر المجتمع في لوحة معلومات موحدة للمخاطر يتم تحديثها باستمرار.
يمكن لـ ChatGPT تلخيص الروايات الاجتماعية والمالية، ولكن يجب التحقق من كل استنتاج باستخدام مصادر البيانات الأولية.
يعمل التنبؤ بمساعدة الذكاء الاصطناعي على تعزيز الوعي ولكنه لا يحل محل الحكم البشري أو الانضباط في التنفيذ.
يتم دمج نماذج اللغة مثل ChatGPT بشكل متزايد في سير العمل التحليلي لصناعة التشفير. تنشر العديد من مكاتب التداول والصناديق وفرق البحث نماذج لغوية كبيرة (LLMs) لمعالجة كميات كبيرة من العناوين الرئيسية وتلخيص مقاييس onchain وتتبع مشاعر المجتمع. ومع ذلك، عندما تبدأ الأسواق في الظهور بمظهر رغوي، فإن السؤال المتكرر هو: هل يستطيع ChatGPT بالفعل التنبؤ بالانهيار التالي؟
كانت موجة التصفية في أكتوبر 2025 بمثابة اختبار ضغط حي. وفي غضون 24 ساعة تقريبًا، تم القضاء على أكثر من 19 مليار دولار من المراكز ذات الرفع المالي مع رد فعل الأسواق العالمية على إعلان الرسوم الجمركية الأمريكية المفاجئ. انخفضت عملة البيتكوين (BTC) من أكثر من 126000 دولار إلى حوالي 104000 دولار، مما يمثل واحدة من أكبر الانخفاضات في يوم واحد في التاريخ الحديث. وارتفعت التقلبات الضمنية في خيارات البيتكوين وظلت مرتفعة، في حين تباطأ مؤشر التقلب في سوق الأسهم (VIX)، والذي يطلق عليه غالبا “مقياس الخوف” في وول ستريت، بالمقارنة.
هذا المزيج من الصدمات الكلية والرافعة الهيكلية والذعر العاطفي يخلق نوع البيئة التي تصبح فيها نقاط القوة التحليلية في ChatGPT مفيدة. قد لا يتنبأ باليوم المحدد للانهيار، لكنه قادر على تجميع إشارات الإنذار المبكر التي تكون مختبئة على مرأى من الجميع – إذا تم إعداد سير العمل بشكل صحيح.
دروس من أكتوبر 2025
تشبع الرافعة المالية سبق الانهيار: بلغت أسعار الفائدة المفتوحة في البورصات الرئيسية مستويات قياسية، في حين تحولت أسعار التمويل إلى المنطقة السلبية – وكلاهما علامة على اكتظاظ مراكز الشراء الطويلة.
المحفزات الكلية مهمة: وكان تصاعد التعريفات الجمركية وقيود التصدير المفروضة على شركات التكنولوجيا الصينية بمثابة صدمة خارجية، مما أدى إلى تضخيم الهشاشة النظامية عبر أسواق مشتقات العملات المشفرة.
يشير الاختلاف في التقلب إلى الإجهاد: ظلت التقلبات الضمنية في عملة البيتكوين مرتفعة بينما انخفضت تقلبات الأسهم، مما يشير إلى أن المخاطر الخاصة بالعملات المشفرة كانت تتراكم بشكل مستقل عن الأسواق التقليدية.
تغيرت مشاعر المجتمع فجأة: وهبط مؤشر الخوف والجشع من «الجشع» إلى «الخوف الشديد» في أقل من يومين. تحولت المناقشات حول أسواق العملات المشفرة والمنتديات الفرعية للعملات المشفرة من النكات حول “Uptober” إلى التحذيرات من “موسم التصفية”.
اختفت السيولة: ومع قيام عمليات التصفية المتتالية بتخفيض المديونية تلقائيًا، اتسعت فروق الأسعار وتقلص عمق العطاءات، مما أدى إلى تضخيم عمليات البيع.
ولم تكن هذه المؤشرات مخفية. ويكمن التحدي الحقيقي في تفسيرها معًا ووزن أهميتها، وهي مهمة يمكن للنماذج اللغوية أن تقوم بها بشكل أكثر كفاءة من البشر.
ما الذي يمكن أن يحققه ChatGPT بشكل واقعي؟
توليف الروايات والمشاعر
يستطيع ChatGPT معالجة آلاف المنشورات والعناوين الرئيسية لتحديد التحولات في سرد السوق. عندما يتلاشى التفاؤل وتبدأ المصطلحات التي يحركها القلق مثل “التصفية” أو “الهامش” أو “البيع” في الهيمنة، يمكن للنموذج قياس هذا التغيير في اللهجة.
مثال سريع:
“العمل كمحلل لسوق العملات المشفرة. بلغة موجزة تعتمد على البيانات، قم بتلخيص موضوعات المشاعر السائدة عبر مناقشات Reddit المتعلقة بالعملات المشفرة وعناوين الأخبار الرئيسية على مدار الـ 72 ساعة الماضية. قم بقياس التغييرات بالمصطلحات السلبية أو المتعلقة بالمخاطر (على سبيل المثال، “البيع”، “التصفية”، “التقلب”، “التنظيم”) مقارنة بالأسبوع السابق. قم بتسليط الضوء على التحولات في مزاج المتداول ونبرة العناوين الرئيسية وتركيز المجتمع التي قد تشير إلى زيادة أو تقليل مخاطر السوق.”
ويشكل الملخص الناتج مؤشرًا للمشاعر يتتبع ما إذا كان الخوف أو الجشع يتزايد.
ربط البيانات النصية والكمية
من خلال ربط اتجاهات النص بالمؤشرات الرقمية مثل معدلات التمويل والفائدة المفتوحة والتقلبات، يمكن أن يساعد ChatGPT في تقدير نطاقات الاحتمالية لظروف مخاطر السوق المختلفة. على سبيل المثال:
“العمل كمحلل لمخاطر العملات المشفرة. اربط إشارات المعنويات من Reddit وX والعناوين الرئيسية بمعدلات التمويل والفائدة المفتوحة والتقلبات. إذا كانت الفائدة المفتوحة في المئين التسعين، يتحول التمويل إلى مستوى سلبي، وترتفع الإشارة إلى “نداء الهامش” أو “التصفية” بنسبة 200% أسبوعيًا، وتصنيف مخاطر السوق على أنها مرتفعة.”
ويولد هذا المنطق السياقي تنبيهات نوعية تتوافق بشكل وثيق مع بيانات السوق.
توليد سيناريوهات المخاطر المشروطة
بدلاً من محاولة التنبؤ المباشر، يمكن لـ ChatGPT تحديد العلاقات المشروطة إذاً، واصفًا كيفية تفاعل إشارات السوق المحددة في ظل سيناريوهات مختلفة.
“العمل كخبير استراتيجي للعملات المشفرة. قم بإعداد سيناريوهات مخاطرة موجزة باستخدام بيانات السوق والمعنويات.
على سبيل المثال: إذا تجاوزت التقلبات الضمنية متوسطها على مدى 180 يوما وارتفعت تدفقات الصرف وسط معنويات كلية ضعيفة، فحدد احتمالا بنسبة 15٪ -25٪ للسحب على المدى القصير.
لغة السيناريو تحافظ على ثبات التحليل وقابليته للتزييف.
تحليل ما بعد الحدث
بعد أن تهدأ التقلبات، يمكن لـ ChatGPT مراجعة إشارات ما قبل الانهيار لتقييم المؤشرات الأكثر موثوقية. يساعد هذا النوع من الرؤية الاسترجاعية على تحسين سير العمل التحليلي بدلاً من تكرار الافتراضات السابقة.
خطوات مراقبة المخاطر المستندة إلى ChatGPT
يعد الفهم المفاهيمي مفيدًا، ولكن تطبيق ChatGPT لإدارة المخاطر يتطلب عملية منظمة. يحول سير العمل هذا نقاط البيانات المتفرقة إلى تقييم يومي واضح للمخاطر.
الخطوة 1: استيعاب البيانات
وتعتمد دقة النظام على جودة مدخلاته وتوقيتها وتكاملها. جمع وتحديث ثلاثة مصادر بيانات أساسية بشكل مستمر:
بيانات هيكل السوق: الفائدة المفتوحة، ومعدلات التمويل الدائمة، وأساس العقود الآجلة، والتقلبات الضمنية (على سبيل المثال، DVOL) من بورصات المشتقات الرئيسية.
بيانات أونكشين: مؤشرات مثل صافي تدفقات العملات المستقرة داخل/خارج البورصات، وعمليات نقل المحفظة الكبيرة “الحوت”، ونسب تركيز المحفظة، ومستويات احتياطي الصرف.
البيانات النصية (السردية): عناوين الاقتصاد الكلي، والإعلانات التنظيمية، وتحديثات التبادل، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي عالية التفاعل التي تشكل المشاعر والسرد.
الخطوة 2: نظافة البيانات والمعالجة المسبقة
البيانات الخام صاخبة بطبيعتها. ولاستخراج إشارات ذات معنى، يجب تنظيفها وتنظيمها. ضع علامة على كل مجموعة بيانات بالبيانات الوصفية – بما في ذلك الطابع الزمني والمصدر والموضوع – وقم بتطبيق درجة قطبية إرشادية (إيجابية أو سلبية أو محايدة). والأهم من ذلك، تصفية الإدخالات المكررة، و”الشلن” الترويجي والبريد العشوائي الناتج عن الروبوتات للحفاظ على سلامة البيانات ومصداقيتها.
الخطوة 3: توليف ChatGPT
قم بإدخال ملخصات البيانات المجمعة والمنظفة في النموذج باستخدام مخطط محدد. تعد تنسيقات الإدخال والمطالبات المتسقة والمنظمة بشكل جيد ضرورية لتوليد مخرجات موثوقة ومفيدة.
مثال على موجه التوليف:
“العمل كمحلل لمخاطر سوق العملات المشفرة. باستخدام البيانات المقدمة، قم بإنتاج نشرة موجزة للمخاطر. قم بتلخيص ظروف الرافعة المالية الحالية وهيكل التقلبات ونبرة المشاعر السائدة. اختتم بتحديد تصنيف المخاطر من 1 إلى 5 (1 = منخفض، 5 = حرج) مع مبرر منطقي موجز.”
الخطوة 4: تحديد الحدود التشغيلية
يجب أن يغذي مخرج النموذج إطار عمل محدد مسبقًا لصنع القرار. غالبًا ما يعمل سلم المخاطر البسيط والمرمز بالألوان بشكل أفضل.
يجب أن يتصاعد النظام تلقائيًا. على سبيل المثال، إذا كانت فئتان أو أكثر – مثل الرافعة المالية والمشاعر – تؤدي بشكل مستقل إلى “تنبيه”، فيجب أن يتحول التصنيف العام للنظام إلى “تنبيه” أو “حرج”.
الخطوة 5: التحقق والتأريض
يجب التعامل مع جميع الرؤى التي يولدها الذكاء الاصطناعي على أنها فرضيات، وليس حقائق، ويجب التحقق منها مقابل المصادر الأولية. إذا أشار النموذج إلى “تدفقات تبادل عالية”، على سبيل المثال، فتأكد من تلك البيانات باستخدام لوحة معلومات onchain موثوقة. تعمل واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالتبادل والملفات التنظيمية ومقدمي البيانات المالية ذوي السمعة الطيبة كمرتكزات لترسيخ استنتاجات النموذج على أرض الواقع.
الخطوة 6: حلقة التغذية الراجعة المستمرة
بعد كل حدث تقلب كبير، سواء كان تحطمًا أو ارتفاعًا، قم بإجراء تحليل ما بعد الوفاة. قم بتقييم الإشارات التي تحمل علامة الذكاء الاصطناعي والتي ترتبط بقوة أكبر بنتائج السوق الفعلية وأي منها ثبت أنها ضوضاء. استخدم هذه الرؤى لضبط وزن البيانات المدخلة وتحسين المطالبات للدورات المستقبلية.
القدرات مقابل قيود ChatGPT
إن إدراك ما يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يفعله وما لا يستطيع أن يفعله يساعد في منع إساءة استخدامه باعتباره “كرة بلورية”.
القدرات:
توليف: يحول المعلومات المجزأة ذات الحجم الكبير، بما في ذلك آلاف المشاركات والمقاييس والعناوين الرئيسية، إلى ملخص واحد متماسك.
كشف المشاعر: يكتشف التحولات المبكرة في سيكولوجية الحشود واتجاه السرد قبل ظهورها في حركة السعر المتأخرة.
التعرف على الأنماط: يكتشف مجموعات غير خطية من إشارات الإجهاد المتعددة (على سبيل المثال، الرافعة المالية العالية + المشاعر السلبية + انخفاض السيولة) والتي غالبًا ما تسبق ارتفاع التقلبات.
الإخراج المنظم: يقدم روايات واضحة ومفصلة بشكل جيد ومناسبة لإحاطات المخاطر وتحديثات الفريق.
القيود:
أحداث البجعة السوداء: لا يمكن لـ ChatGPT أن يتوقع بشكل موثوق صدمات اقتصادية أو سياسية غير مسبوقة وخارجة عن المألوف.
تبعية البيانات: يعتمد ذلك بشكل كامل على حداثة ودقة وملاءمة البيانات المدخلة. إن المدخلات القديمة أو ذات الجودة المنخفضة ستؤدي إلى تشويه النتائج – قمامة في الداخل، قمامة في الخارج.
عمى البنية المجهرية: لا تلتقط LLMs بشكل كامل الآليات المعقدة للأحداث الخاصة بالتبادل (على سبيل المثال، سلاسل التخفيض التلقائي أو تنشيط قاطع الدائرة).
احتمالية وليست حتمية: يوفر ChatGPT تقييمات المخاطر ونطاقات الاحتمالات (على سبيل المثال، “فرصة السحب بنسبة 25٪”) بدلاً من التنبؤات المؤكدة (“سوف ينهار السوق غدًا”).
انهيار أكتوبر 2025 في الممارسة العملية
لو كان سير العمل المكون من ست خطوات نشطًا قبل 10 أكتوبر 2025، فمن المحتمل أنه لم يكن ليتنبأ باليوم المحدد لوقوع الحادث. ومع ذلك، كان من الممكن أن يزيد تصنيف المخاطر بشكل منهجي مع تراكم إشارات التوتر. ربما لاحظ النظام ما يلي:
تراكم المشتقات: تشير الفائدة المفتوحة المرتفعة بشكل قياسي على Binance وOKX، جنبًا إلى جنب مع معدلات التمويل السلبية، إلى مراكز شراء مزدحمة.
التعب الروائي: ومن الممكن أن يكشف تحليل المشاعر باستخدام الذكاء الاصطناعي عن تراجع الإشارات إلى “ارتفاع أسعار الفائدة في شهر أكتوبر”، لتحل محلها مناقشات متزايدة حول “المخاطر الكلية” و”المخاوف من التعريفات الجمركية”.
اختلاف التقلب: سيشير النموذج إلى أن التقلبات الضمنية للعملات المشفرة كانت ترتفع حتى مع بقاء مؤشر VIX للأسهم التقليدية ثابتًا، مما يعطي تحذيرًا واضحًا خاصًا بالعملات المشفرة.
هشاشة السيولة: يمكن أن تشير بيانات Onchain إلى تقلص أرصدة صرف العملات المستقرة، مما يشير إلى انخفاض الاحتياطيات السائلة لتلبية نداءات الهامش.
ومن خلال الجمع بين هذه العناصر، كان من الممكن أن يصدر النموذج تصنيف “المستوى الرابع (التنبيه)”. ويشير الأساس المنطقي إلى أن هيكل السوق كان هشاً للغاية ومعرضاً للصدمات الخارجية. وبمجرد حدوث صدمة التعريفات، تكشفت سلسلة التصفية بطريقة تتفق مع تجميع المخاطر بدلا من التوقيت الدقيق.
تؤكد هذه الحادثة على النقطة الأساسية: يمكن لـ ChatGPT أو الأدوات المماثلة اكتشاف نقاط الضعف المتراكمة، لكنها لا تستطيع التنبؤ بشكل موثوق باللحظة الدقيقة للتمزق.
لا تحتوي هذه المقالة على نصائح أو توصيات استثمارية. تنطوي كل خطوة استثمارية وتجارية على مخاطر، ويجب على القراء إجراء أبحاثهم الخاصة عند اتخاذ القرار.
