به گزارش اقتصادنیوز، بازار رمزارزها سال‌هاست که تحت‌تأثیر حرکات ناگهانی بازیگران بزرگ یا همان «نهنگ‌ها» قرار دارد؛ کسانی که با یک جابه‌جایی میلیاردی می‌توانند کل بازار را دچار شوک کنند.
بسیاری از معامله‌گران خرد در چنین لحظاتی تنها واکنش نشان می‌دهند، آن هم وقتی که فرصت‌ها از دست رفته است. اما حالا با ظهور ابزارهای هوش مصنوعی، امکان تازه‌ای ایجاد شده: شناسایی زودهنگام الگوهای رفتاری نهنگ‌ها پیش از آنکه اثرشان در نمودارها دیده شود.
این گزارش بررسی می‌کند که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های آن چین(On-chain Data) را پردازش کند، استراتژی‌های پنهان نهنگ‌ها را آشکار سازد و معامله‌گران را یک قدم جلوتر از بازار نگه دارد.
به گزارش کوین تلگراف، اگر تاکنون به نمودارهای رمزارز خیره شده‌اید و آرزو کرده‌اید که ای کاش آینده را می‌دیدید، تنها نیستید. بازیگران بزرگ بازار، معروف به «نهنگ‌های کریپتو»، می‌توانند سرنوشت یک توکن را در چند دقیقه تغییر دهند. اطلاع زودتر از حرکات آن‌ها می‌تواند یک برگ برنده برای هر معامله‌گر باشد.
برای نمونه، در آگوست ۲۰۲۵، فروش ۲۴ هزار بیت‌کوین توسط یک نهنگ، به ارزش تقریبی ۲.۷ میلیارد دلار، باعث ریزش سریع در بازار رمزارز شد. تنها در چند دقیقه، بیش از ۵۰۰ میلیون دلار از معاملات اهرمی لیکوئید شد.
اگر معامله‌گران از پیش از چنین اتفاقی خبر داشتند، می‌توانستند موقعیت‌های خود را هج کنند، سطح ریسک را تنظیم کنند یا حتی قبل از آغاز فروش‌های هیجانی، با استراتژی وارد بازار شوند. در چنین شرایطی، آنچه می‌توانست یک فاجعه باشد، به یک فرصت تبدیل می‌شد.
خوشبختانه، هوش مصنوعی ابزارهایی در اختیار معامله‌گران گذاشته است که می‌تواند فعالیت‌های غیرعادی کیف‌پول‌ها را شناسایی کند، میان انبوهی از داده‌های آنچین جست‌وجو کند و الگوهای رفتاری نهنگ‌ها را برجسته سازد؛ الگوهایی که ممکن است نشانه‌ای از حرکات بعدی آن‌ها باشند.
این گزارش مجموعه‌ای از تاکتیک‌هایی را که معامله‌گران استفاده می‌کنند توضیح می‌دهد و به‌طور دقیق شرح می‌دهد که هوش مصنوعی چگونه می‌تواند در شناسایی حرکات بعدی کیف‌پول‌های نهنگ‌ها به شما کمک کند.
ساده‌ترین کاربرد هوش مصنوعی برای شناسایی نهنگ‌ها، «فیلترگذاری» است. یک مدل هوش مصنوعی را می‌توان آموزش داد تا هر تراکنشی را که از یک آستانه‌ی از پیش تعیین‌شده فراتر می‌رود، شناسایی و علامت‌گذاری کند.
برای نمونه، تصور کنید یک انتقال بیش از یک میلیون دلار در شبکه‌ی اتریوم (ETH با قیمت ۴٬۳۸۸ دلار) انجام شود. معامله‌گران معمولاً این نوع فعالیت‌ها را از طریق یک API داده‌های بلاکچین دنبال می‌کنند؛ ابزاری که جریان مستقیم تراکنش‌های زنده را ارائه می‌دهد.
پس از آن، می‌توان منطق ساده‌ای بر پایه‌ی قوانین از پیش تعریف‌شده در مدل هوش مصنوعی پیاده‌سازی کرد تا این جریان داده را پایش کند و تراکنش‌هایی را که با شرایط مشخص‌شده همخوانی دارند، جدا کند.
برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند جابه‌جایی‌های غیرمعمول با حجم بالا، انتقالات از کیف‌پول‌های نهنگ یا ترکیبی از هر دو را شناسایی کند. خروجی این فرایند، یک «فید اختصاصی نهنگ‌ها» خواهد بود که مرحله‌ی نخست تحلیل را به‌طور خودکار انجام می‌دهد.
۱. ثبت‌نام در یک ارائه‌دهنده API مثل Alchemy، Infura یا QuickNode.
۲. دریافت کلید API و پیکربندی اسکریپت هوش مصنوعی برای دریافت داده تراکنش در لحظه.
۳. تعیین معیارها مثل مقدار تراکنش، نوع توکن یا آدرس فرستنده.
۴. پیاده‌سازی یک listener برای پایش مداوم بلاک‌های جدید و ایجاد هشدار در صورت تطابق.
5. ذخیره تراکنش‌های علامت‌گذاری‌شده در یک پایگاه داده یا داشبورد برای تحلیل بیشتر.
این روش، بحث «دید» را وارد معامله‌گری می‌کند. شما دیگر فقط به نمودارهای قیمت نگاه نمی‌کنید؛ بلکه به تراکنش‌هایی نگاه می‌کنید که خودِ آن نمودارها را شکل می‌دهند. این لایه اولیه از تحلیل، معامله‌گر را از واکنش صرف به اخبار، به مرحله مشاهده مستقیم سازوکار بازار می‌برد.
نهنگ‌ها فقط کیف‌پول‌های بزرگ نیستند؛ آن‌ها بازیگرانی حرفه‌ای هستند که از استراتژی‌های پیچیده برای پنهان کردن نیت خود استفاده می‌کنند. به ندرت پیش می‌آید که ۱ میلیارد دلار را در یک تراکنش جابه‌جا کنند. آن‌ها معمولاً از چندین کیف‌پول استفاده می‌کنند، مبالغ را خرد می‌کنند یا دارایی‌ها را طی چند روز به صرافی‌ها منتقل می‌نمایند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین مثل خوشه‌بندی (Clustering) و تحلیل گراف (Graph Analysis) می‌توانند هزاران کیف‌پول را به یکدیگر مرتبط کنند و شبکه کامل یک نهنگ را آشکار سازند. این کار علاوه بر داده‌های آنچین نیازمند چند مرحله کلیدی است:
هر کیف‌پول را می‌توان به‌عنوان یک «گره» و هر تراکنش را به‌عنوان یک «پیوند» در یک گراف بزرگ در نظر گرفت. با استفاده از الگوریتم‌های تحلیل گراف، هوش مصنوعی می‌تواند کل شبکه‌ی ارتباطات را ترسیم کند. این کار به مدل اجازه می‌دهد تا کیف‌پول‌هایی را که احتمالاً به یک نهاد واحد متصل هستند، شناسایی کند؛ حتی اگر هیچ سابقه تراکنش مستقیم میان آن‌ها وجود نداشته باشد.
به‌عنوان نمونه، اگر دو کیف‌پول مرتباً وجوه خود را به یک مجموعه‌ی مشابه از کیف‌پول‌های کوچک و خرد ارسال کنند، مدل می‌تواند یک رابطه پنهان میان آن‌ها استنباط کند.
زمانی که شبکه ترسیم شد، کیف‌پول‌هایی که الگوهای رفتاری مشابهی دارند می‌توانند با الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-Means یا DBSCAN گروه‌بندی شوند. به این ترتیب، هوش مصنوعی قادر است گروه‌هایی از کیف‌پول‌ها را شناسایی کند که رفتارهایی مثل توزیع تدریجی، انباشت در مقیاس بزرگ یا اقدامات استراتژیک مشابه دارند؛ بدون اینکه ذاتاً بداند «نهنگ» چیست.
مدل از این طریق «یاد می‌گیرد» فعالیت‌هایی شبیه به رفتار نهنگ‌ها را تشخیص دهد.
پس از گروه‌بندی رفتاری کیف‌پول‌ها، یک تحلیلگر انسانی (یا حتی یک مدل هوش مصنوعی دیگر) می‌تواند این خوشه‌ها را برچسب‌گذاری کند. برای مثال، یک خوشه به‌عنوان «انباشت‌کنندگان بلندمدت» نام‌گذاری شود و دیگری به‌عنوان «انتقال‌دهندگان به صرافی».
این مرحله، داده‌های خام را به یک سیگنال روشن و قابل‌اقدام برای معامله‌گر تبدیل می‌کند.
هوش مصنوعی با این روش می‌تواند استراتژی‌های پنهان نهنگ‌ها — مانند انباشت، توزیع یا خروج از بازار دیفای (DeFi) — را آشکار کند؛ نه صرفاً بر اساس اندازه تراکنش‌ها بلکه از طریق الگوهای رفتاری پشت آن‌ها.
برای پیشی گرفتن واقعی از بازار، باید از داده‌های ساده‌ی تراکنش فراتر رفت و طیف گسترده‌ای از شاخص‌های آنچین را برای ردیابی نهنگ‌ها به کمک هوش مصنوعی وارد تحلیل کرد.
شاخص‌هایی مانند SOPR (spent output profit ratio) و NUPL (net unrealized profit/loss) میزان سود یا زیان نگه‌دارندگان را نشان می‌دهند و تغییرات بزرگ در آن‌ها اغلب نشانه‌ی بازگشت روند است.
شاخص‌های جریان صرافی مانند ورودی‌ها، خروجی‌ها و نسبت نهنگ به صرافی‌ها نیز می‌توانند نشان دهند که نهنگ‌ها در حال آماده شدن برای فروش هستند یا به سمت نگهداری بلندمدت حرکت می‌کنند.
با ترکیب این متغیرها در چیزی که «پشته سیگنال آنچین» نامیده می‌شود، هوش مصنوعی از هشدارهای ساده‌ی تراکنش فراتر می‌رود و وارد مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده می‌شود. به‌جای واکنش به یک انتقال منفرد از سوی نهنگ، مدل ترکیبی از سیگنال‌ها را بررسی می‌کند که رفتار نهنگ‌ها و موقعیت کلی بازار را آشکار می‌سازد.
این دیدگاه چندلایه به معامله‌گران کمک می‌کند زودتر و با شفافیت بیشتر متوجه شوند که حرکت بزرگ بعدی بازار ممکن است در حال شکل‌گیری باشد.
آیا می‌دانستید؟ علاوه بر شناسایی نهنگ‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند برای بهبود امنیت بلاکچین نیز به‌کار گرفته شود. با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی برای بررسی کد قراردادهای هوشمند، می‌توان آسیب‌پذیری‌ها و نقاط قابل سوءاستفاده را پیش از اجرا شناسایی کرد و از وارد آمدن میلیون‌ها دلار خسارت توسط هکرها جلوگیری نمود.
گام اول: جمع‌آوری و تجمیع داده‌ها
اتصال به APIهای بلاکچین مانند Dune، Nansen، Glassnode و CryptoQuant برای دریافت داده‌های آنچین زنده و تاریخی. سپس فیلتر کردن بر اساس اندازه تراکنش برای شناسایی انتقالات در سطح نهنگ.
گام دوم: آموزش مدل و شناسایی الگوها
آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی روی داده‌های پاک‌سازی‌شده. استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای برچسب‌گذاری کیف‌پول‌های نهنگ یا الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای کشف کیف‌پول‌های مرتبط و الگوهای پنهان انباشت.
گام سوم: یکپارچه‌سازی تحلیل احساسات
افزودن لایه تحلیل احساسات با کمک هوش مصنوعی از منابعی مانند شبکه اجتماعی X، خبرگزاری‌ها و انجمن‌ها. سپس ارتباط دادن فعالیت نهنگ‌ها با تغییرات جو روانی بازار برای درک بهتر زمینه‌ی حرکات بزرگ.
گام چهارم: هشدارها و اجرای خودکار
ایجاد اعلان‌های زنده از طریق دیسکورد یا تلگرام، یا حتی توسعه یک ربات معاملاتی خودکار که بر اساس سیگنال‌های نهنگ اقدام به معامله کند.
از پایش ساده تا خودکارسازی کامل، این استراتژی مرحله‌ای به معامله‌گران روشی نظام‌مند ارائه می‌دهد تا پیش از واکنش کل بازار، مزیتی رقابتی به دست آورند.
