【Digital 講呢啲】 Tuesday AI Meetup #03 - dLLM x Crypto 市場預測術

What is dLLM - distributed Large Language Model - 分散式大型言語模型

簡言來說，就是使用多個 LLM 去運算幣市的歷史數據。採用多個不同的 LLM 好處是可以接受採取加權的方法去評估市場，從而作出更可靠的推論，作出合理的投資建議。

使用分散式 LLM 進行加密貨幣預測的優勢

• 多個模型的權重組合，降低單一模型的預測偏差
• 處理更多維度的數據，包括技術指標、市場情緒和宏觀經濟因素
• 針對不同時間尺度 (Resolution) 的市場行為進行專門訓練
• 根據不同市場條件動態調整預測策略

注意：即使使用先進的 AI 模型，金融市場預測仍然存在很大的不確定性，特別是加密貨幣市場的高波動性。模型應該作為決策輔助工具，而不是唯一依據。

如何訓練 LLM 去分析幣市？

因為 AI LLM 模型本身並非專為市場推算和分析設計，Sam 採用了微調方案來訓練自己的客製化 LLM 模型。

他使用經過調校的 Ollama 進行市場預測。他指出微調方法比 RAG 更為準確，同時避免了從頭開始訓練的需求，省去了大量運算時間和成本。

他還分享自己使用 Apple Mac Studio 來部署本地化的 LLM 模型。

詞彙表 Glossary:

Window 回溯期數：

在幣市中，Window 指的是「回溯期數」，例如移動平均線（Moving Average, MA）的 Window Size。如果使用 20 日 MA，window 就是 20 天，意即取最近 20 天的價格平均值來平滑曲線，幫助識別市場趨勢。

Resolution 解析度：

在一般加密貨幣交易所中，投資者可以在 K 線圖（陰陽燭）上選擇不同的時間框架來分析價格走勢，包括月度、週度、日度、小時、分鐘等。理論上，採樣密度越高，潛在回報及風險都越高。

活動中談到過的工具和服務：

AI 訓練工具： PyTorch

PyTorch 是一個開源的機器學習 （Machine Learning） 框架，由 Meta 開發。你可以把它想像成一個工具箱來訓練人工智能模型。以下是 PyTorch 的基本概念和如何使用它來訓練 AI 模型預測金融市場：

PyTorch 基礎介紹

PyTorch 主要特點：

• 直觀易用的 Python 接口
• 動態計算圖 (Dynamic Computational Graph)，讓開發過程更靈活
• 強大的 GPU 加速功能，可以加快訓練速度
• 豐富的預訓練模型和工具

去中心化交易所：Hyperliquid

Hyperliquid 是一個加密貨幣永續合約交易的去中心化交易所（DEX）。主要特點：

• 全鏈上交易：所有訂單和交易都記錄在區塊鏈上，確保透明度和不可篡改性
• 低交易成本：相比傳統中心化交易所有更具競爭力的費用結構
• 高槓桿選項：提供高達50倍的槓桿交易
• 去信任化設計：使用智能合約執行交易，減少對中介機構的依賴
• 跨鏈兼容性：支援多款區塊鏈資產交易

用戶可以通過連接加密貨幣錢包（如 MetaMask）於該交易所交易，無需傳統的KYC流程，這進一步強調了它的去中心化本質。

掫取公開市場資料：Binance

Binance 是全球最大的加密貨幣交易所之一，它提供了豐富的公開市場數據API，使交易者能夠獲取實時和歷史交易信息：

• 市場數據獲取：通過 Binance API 可以獲取價格走勢、K線數據、訂單深度等市場信息
• 交易策略自動化：開發者可以利用 WebSocket 訂閱實時價格流，結合 RESTful API 進行交易執行
• 歷史數據分析：可下載歷史交易數據，用於回測交易策略和模型訓練
• 技術指標計算：獲取市場數據後，可計算MACD、RSI等技術指標輔助決策
• 風險管理：通過API獲取帳戶信息，設置自動化風控機制

Binance API 提供 Python、JavaScript 等多種語言的SDK，使開發者能夠輕鬆集成。使用過程需註意API請求頻率限制，並妥善保管API密鑰以確保資產安全。

穩定幣 USDT VS USDC

USDC 和 USDT 都是與美元掛鉤的穩定幣，但兩者有重要區別。

USDT（Tether USD）是最早廣泛使用的穩定幣，由 Tether Limited 公司發行，曾因其儲備透明度問題引起爭議。

USDC（USD Coin）由大名鼎鼎的 Coinbase 交易所之母公司 Circle 發行，以其透明度和合規性見長，每月都會公布完整的審計報告。

免責聲明 Disclaimer:

以上內容僅為技術分享，不構成任何投資建議。請注意，加密貨幣市場屬於高風險投資，投資產品價格可升可跌。

有關 Tuesday AI Meetup：

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特約轉載，原文見於： Tuesday AI Meetup