人工知能（AI）は、暗号資産および伝統的な市場の取引手法を変化させている。しかし、4人の有力アナリストはいずれも「AIはスキルを強化するものに過ぎず、専門性の代替にはならない」と見ている。暗号資産取引におけるAIの優位性は、依然としてクリーンなデータと人間の判断力に依存する。
カプリオール・インベストメンツのチャールズ・エドワーズ氏とクリプトクアントのフリオ・モレノ氏は、AIを本格的なリサーチを後押しする加速剤と位置付ける。ベンジャミン・コーエン氏とマイケル・バン・デ・ポッペ氏も、別のパネルで同様の結論に達した。
4人のアナリストの結論は一致
オンチェーン分析とAIツールは、暗号資産分野のリサーチにおいてニッチから主流へと広がっている。BeInCryptoの2つのパネルでは、こうしたツールを日常的に活用する4人のアナリストが登壇した。
エドワーズ氏は、定量的ビットコイン（BTC）ヘッジファンドであるカプリオール・インベストメンツを創設した。モレノ氏はクリプトクアントのリサーチ部門責任者。コーエン氏とバン・デ・ポッペ氏は、広範なフォロワーを持つ独立系マーケットアナリストである。
マーケット・インテリジェンス・カウンシルでエドワーズ氏は、AIが努力する者に新たな機会をもたらすと強調した。
「AIもまた、特定の人々にとってより多くの機会を生み出していると思う」
別のパネルでバン・デ・ポッペ氏は、その限界を明確に指摘した。
「もともと優れたトレーダーでなければ、AIが有能なトレーダーにしてくれるわけではない」
AIが既に役立つ場面
AIの最も顕著な効果は、日常的なリサーチ業務の効率化に表れている。従来は数時間かかっていた作業も、AIによって短縮されている。
エドワーズ氏は、分析の迅速化が最大のメリットだと指摘した。
「ツール群は強力になり…AIのおかげで作業がより迅速に行えるようになった」
バン・デ・ポッペ氏は、この利便性の高さを実演した。氏はチャットボットと無料データフィードを活用し、サンプルの暗号資産ポートフォリオを構築した。AIエージェントなどが、リアルタイムで市場データを取得できるようになった。
「無料APIを使えば、5分以内で暗号資産のポートフォリオやダッシュボードを作成できる」
AIに人間の関与が必要な理由
スピードがあってもスキルは補えない。バン・デ・ポッペ氏は、自身のAIポートフォリオに重要な文脈が抜け落ちていたと指摘した。
「相関性のない暗号資産のバスケットにはなっていない…。マクロ視点も欠落している」
このギャップを埋めるのは人間の判断だと述べた。
「この部分を補うのが、人間の知識や経験、そして直感だ…。AIエージェントやLLMにはそれがない」
また、AIを万能なものと過信すべきでないとも警鐘を鳴らした。AIは「無限にお金を生み出す魔法」を生み出すものではない。この慎重姿勢は、市場の多くの専門家も裁量を完全にAIに委ねる取引ボットを支持しない現状と一致する。
モレノ氏は、機関投資家はデータを信頼しつつも検証し続けていると語る。
「信頼はしているが、多くを検証し、データが常に有効か監視し続けている」
AIモデルの内部
プロの運用ファンドは、AIをインフラとして捉えており水晶玉のようなものではない。エドワーズ氏は、自社を大規模で実証済みのモデル構築を中心に発展させてきた。
「私たちは何百という指標を作成し、また何百という他のデータソースを活用して統合的なモデルを構築している…オンチェーンのテクニカルやマクロデータを何年もかけて組み合わせ、取引モデルを開発している」
カプリオールのマクロ・インデックスは、こうした姿勢を体現している。オンチェーン・マクロ・株式指標を60種類以上統合した機械学習モデルを同社は構築している。多くのデータプラットフォームが数千の指標を公開するが、モデルには丁寧な選定作業が不可欠となる。
コーエン氏は独自のボットを一から構築しているという。
「いまのところ、そのボットは、実質的に私の発言を繰り返すだけだ。まるでAI版の自分のようだ」
同氏は、低品質なAIアウトプットで学習させるとモデルが劣化するとして回避している。
「既存のAIの粗悪なデータを使って、さらにAIによる粗悪なコンテンツを生み出したくはない」
ファン・デ・ポッペ氏も運用方針は同様である。AIが取引アルゴリズムの基礎部分を書き、人間が制御を続ける。そうでなければ「自分のシステムに合わないことにAIがひたすら取り組んでしまう」からだ。
モデルを支えるデータ
あらゆるモデルは、その根底にあるデータに依存する。モレノ氏はデータの優位例を鋭く示した。
「例えばマイニング企業の株式を、四半期ごとの決算発表を待つのではなく、実際にリアルタイムでどれだけ採掘しているかを追跡することで取引する」
ネットワークハッシュレートもそのようなリアルタイム指標の1つである。これはマイナーが日々どれだけの計算力をビットコインに割いているかを示す。
同様の手法は株式市場にもあてはまる。ビットコインマイナーの株式は、生成AI関連のインフラ投資が拡大するなか、注目を集めている。フリオ・モレノ氏は続ける。
「一部の暗号資産取引所も株式市場で取引が始まっており、その取引量を監視することで収益を推計できる」
コーウェン氏はデータの質が結果を左右すると指摘する。同氏はAI時代以前の記録を重視している。
「2022年以前のデータは、AIによる変化の前の情報であるため、実は非常に価値がある」
機関投資家も個人トレーダーもこの教訓にあてはまる。AIは作業を効率化し、裾野を広げる。しかし、優位性はきれいなデータを持ち、モデルを的確に導く判断力のある運用者に流れる。普及が進むほど、この「判断力」こそが真の差別化要素となる。
