Как находить скрытые «жемчужины» крипторынка с помощью ChatGPT: практическое руководство

cryptonews.ruОпубликовано 2025-04-29Обновлено 2025-09-30

Отыскать перспективную монету до ее роста — задача, которую многие приписывают удаче. На самом деле это системная работа: анализ новостей, ончейн-данных и настроения рынка

ChatGPT может стать вашим помощником в этом процессе. ИИ ускоряет сбор и интерпретацию информации. Ниже представлено пошаговое руководство.

Анализируйте рыночное настроение и нарративы

Сильный фундамент сам по себе мало значит, если о проекте никто не говорит. Потенциальные «скрытые жемчужины» начинают проявляться, когда вокруг них формируется позитивный шум.

Для анализа ChatGPT нужны подготовленные данные. Их нужно собрать самостоятельно:

  • заголовки новостей о проекте за последние 1–2 недели — брать из профильных СМИ, например BeInCrypto;
  • фрагменты обсуждений из X («Твиттер») или Reddit;
  • показатели экосистемы — например, объем заблокированных средств (TVL) на сайте DefiLlama.

Чтобы облегчить сбор комментариев и трендов в соцсетях, можно использовать Grok — встроенный искусственный интеллект в X. Он в реальном времени помогает находить публикации по тикеру или теме и выделять основные дискуссии.

Оптимальный подход:

  • новости брать из СМИ (например, BeInCrypto);
  • посты и обсуждения собирать через Grok или вручную в X/Reddit;
  • показатели экосистемы брать из DefiLlama;
  • все это передавать в ChatGPT для анализа.

Пример запроса к ChatGPT:

Вот список заголовков новостей из СМИ и выдержек из соцсетей о [название монеты]: [вставьте список] Проанализируй этот материал и выполни задачи: 1. Определи общий настрой (бычий, нейтральный или медвежий). 2. Выдели зарождающиеся нарративы. 3. Укажи риски и «красные флаги», которые обсуждает сообщество.

Используйте технические и ончейн-данные

Продвинутый анализ помогает выявить сигналы раньше большинства участников рынка.

Технические индикаторы

Зайдите на платформы технического анализа, например TradingView. Скопируйте значения индикаторов RSI, MACD и скользящих средних (50-дневной и 200-дневной) для выбранной монеты.

Пример запроса:

Вот технические данные по [монета] за последние 90 дней (взяты с TradingView): [вставьте RSI, MACD и значения скользящих средних] Проанализируй эти данные: — какой тренд наблюдается; — какие есть бычьи или медвежьи сигналы; — где возможные точки риска.

Ончейн-активность

Возьмите данные о транзакциях и активности кошельков из блокчейн-эксплорера. Для Ethereum используйте Etherscan, для Solana — Solscan, для сети биткоина — Blockchain.com Explorer.

Пример запроса:

Вот список последних транзакций по [монета] (данные из [название блокчейн-эксплорера]): [вставьте данные] Проанализируй их. Определи, есть ли признаки накопления или распределения со стороны «умных денег».

Применяйте специализированные версии ChatGPT

ChatGPT можно расширить с помощью отдельных моделей (так называемых GPT), созданных для конкретных задач. Одни из них анализируют смарт-контракты, другие — токеномику или ончейн-события.

Как подключить:

  • войдите в ChatGPT;
  • откройте «Explore GPTs» (Каталог GPT) или «GPT Store». Учтите, что у некоторых пользователей этот раздел может отсутствовать: функция пока не доступна во всех странах, в бесплатной версии ChatGPT доступ к каталогу ограничен, а в русской локализации раздел может называться иначе или быть скрыт. Попробуйте переключить язык на английский или использовать мобильное приложение ChatGPT. Для расширенных возможностей можно оформить подписку ChatGPT Plus;
  • найдите и подключите нужные инструменты: для проверки смарт-контрактов, анализа токеномики или отслеживания кошельков;
  • комбинируйте их в одном рабочем процессе.

Постройте автоматизированный сканер

Сканер — это не отдельная программа, а связка сервисов и инструментов, которая автоматически собирает и анализирует данные, а затем выдает сигналы для трейдера.

Как сделать и автоматизировать сканер

  1. Определите источники данных. Новости из СМИ, которые пишут о криптовалюте (например, BeInCrypto). Активность разработчиков — GitHub API. Ончейн-транзакции — API блокчейн-эксплореров (Etherscan, Solscan). Метрики токеномики и ликвидности — CoinGecko или DefiLlama.
  2. Настройте сбор данных. Самый простой способ — написать скрипт на Python, используя библиотеки requests и pandas.
  3. Обработайте информацию. Для текстов можно создавать векторные представления (набор числовых значений, отражающих смысл текста), чтобы группировать похожие материалы и находить необычные. Для чисел рассчитайте индикаторы (рост TVL, объемы, средние значения).
  4. Добавьте поиск аномалий. Например: резкий рост TVL, необычно крупные транзакции, ускоренный выпуск токенов.
  5. Выведите результаты в удобном виде: таблица в Google Sheets, дашборд в Grafana или уведомления в Telegram через бота.
  6. Автоматизируйте процесс. Настройте регулярный запуск скриптов через cron-задачи на сервере или используйте сервисы Make и Zapier.
  7. Подключите ChatGPT. Передавайте ему собранные данные для анализа: «Суммируй информацию, определи настроения, найди сигналы роста или риски».

Чек-лист для экспресс-анализа монеты

  1. Новости: собрать заголовки из СМИ (например, BeInCrypto).
  2. Соцсети: подготовить посты и комментарии (через Grok или вручную в X/Reddit).
  3. Экосистема: взять данные о TVL на DefiLlama.
  4. Техника: выгрузить RSI, MACD и скользящие средние на TradingView.
  5. Ончейн: подготовить список транзакций в блокчейн-эксплорере (Etherscan, Solscan, Blockchain.com Explorer).
  6. Итог: передать все в ChatGPT, получить сводку и решить, добавить монету в список для наблюдения или исключить.

На что обращать внимание

  • аномальные разлоки токенов;
  • слабая ликвидность и большие спреды;
  • памп-нарративы;
  • централизация эмиссии или сомнительные админ-права в смарт-контракте.

Заключение

ChatGPT — это инструмент для ускорения анализа, а не «магический кристалл». Чем качественнее данные, которые вы «скармливаете» ИИ, тем полезнее выводы.

Некоторые вводные данные нужно собирать самостоятельно. Часть работы по сбору информации можно автоматизировать через Grok. Такой подход позволяет экономить время и не упускать из виду скрытые, на первый взгляд, возможности.

Статья не является инвестиционным советом.

Похожее

Охотник сам становится добычей: самый прибыльный MEV-бот был взломан

**Взлом высокодоходного MEV-бота Jaredfromsubway.eth: убыток составил $7.5 млн** Знаменитый и печально известный MEV-бот Jaredfromsubway.eth, один из самых активных и прибыльных на сети Ethereum, стал жертвой сложной цепной атаки, потеряв более 7.5 миллионов долларов. Атака, произошедшая в субботу, не была традиционным фишингом или эксплуатацией уязвимости смарт-контракта. Вместо этого злоумышленники применили целенаправленную «контр-MEV-атаку с помощью ловушки» (counter-MEV honeypot attack). В течение нескольких недель атакующие развернули 66 поддельных контрактов токенов и фальшивых пулов ликвидности, искусно замаскированных под популярные активы, такие как WETH, USDC и USDT. Они создали иллюзию прибыльных арбитражных возможностей. Автоматизированная система бота, обнаружив эти «возможности», выполнила транзакции, в процессе чего предоставила разрешения (approve) контролируемым атакующими вспомогательным контрактам. Не отозвав эти разрешения вовремя, бот оставил свои средства уязвимыми. В итоге атакующие в одной транзакции воспользовались «бэкдором» и вывели ETH, USDC и USDT с адреса бота. Jaredfromsubway.eth был ключевым исполнителем «сэндвич-атак» (Sandwich Attack) в Ethereum, систематически извлекая прибыль из мемпула. По некоторым данным, он был связан с примерно 70% таких атак в сети за последний год и заработал десятки миллионов долларов. Этот инцидент демонстрирует, что даже самые изощренные цепочки атак в криптопространстве теперь сами могут стать мишенью для еще более сложных стратегий. После взлома в X появился фейковый аккаунт, выдав себя за команду бота, что побудило экспертов призвать пользователей к бдительности.

Odaily星球日报20 мин. назад

Охотник сам становится добычей: самый прибыльный MEV-бот был взломан

Odaily星球日报20 мин. назад

Платежная реальность Латинской Америки совсем не такая, как вы думаете

Автор провела почти месяц в Латинской Америке, проведя более 500 часов полевых исследований и пообщавшись с более чем 100 местными пользователями, разработчиками и регуляторами. Ее выводы противоречат распространенным представлениям. 1. Основной объем операций с криптокартами приходится на состоятельных клиентов, которые получают зарплату в долларах или USDT и конвертируют их в местную валюту через Pix, а не на розничные покупки. 2. QR-платежи доминируют в большинстве развивающихся стран (Бразилия, Китай, Индия и др.), тогда как рынки США и Европы все еще ориентированы на карты. Pix в Бразилии обрабатывает больше транзакций, чем кредитные и дебетовые карты вместе взятые. 3. Ключевая нерешенная проблема — отсутствие международной совместимости между системами мгновенных платежей (Pix, UPI, CoDi и др.), что затрудняет платежи иностранцев. 4. Конкуренция смещается от привлечения клиентов к контролю над расчетной инфраструктурой; ведущие компании приобретают банки для ускорения расчетов и снижения затрат. 5. Латиноамериканский рынок крайне неоднороден: Бразилия, Мексика, Аргентина и другие страны имеют разные валютные режимы и модели поведения пользователей. 6. Маржа на конвертацию стабильных монет стремительно сокращается, приближаясь к нулю. Будущие победители создадут ценность поверх дешевых конвертационных услуг. 7. Новые платежные компании должны с самого начала создавать узнаваемый международный бренд и кросс-граничную технологическую платформу. 8. Бразилия и Мексика — перенасыщенные рынки. Перспективными являются менее конкурентные коридоры, такие как "забытая пятерка" стран (Доминикана, Гватемала, Гондурас, Никарагуа, Сальвадор) или маршруты Колумбия-Европа. 9. Маркетинг должен быть точно сегментирован. Например, в Бразилии минимум 5 различных групп пользователей с уникальными денежными потоками и потребностями. 10. Регуляторы Латинской Америки (Бразилия, Мексика, Колумбия) часто опережают США в создании четких рамок для криптовалют и цифровых платежей, стремясь не запрещать, а сделать их безопаснее. Главный вывод: победа в платежной сфере Латинской Америки зависит не от копирования западных моделей, а от понимания локальных реалий, адаптации к доминированию QR-платежей и построения инфраструктуры для международной совместимости.

marsbit24 мин. назад

Платежная реальность Латинской Америки совсем не такая, как вы думаете

marsbit24 мин. назад

Делать музыку в медвежьем рынке: выживающий эксперимент биткоин-группы

В условиях медвежьего рынка криптовалют группа Orange Pill Jam продолжает записывать музыку, сосредоточенную на темах финансового суверенитета, приватности и критики современных систем. Их стиль варьируется от гипси-регги до афро-латинских и хип-хоп ритмов. Несмотря на скромное присутствие на YouTube и Spotify, группа находит отклик в определённых кругах, стремясь создавать музыку, доступную как понимающим, так и не знакомым с биткоином. История началась с импровизированного выступления на конференции Plan B Forum в Лугано в 2022 году. Вокалистка Mermaid, вдохновлённая подкастом Макса Кейзера, написала песню "Dollar Apocalypse". Это событие привело к формированию коллектива с продюсером и мультиинструменталистом Michi, который отвечает за аранжировки и ритм, и менеджером Martino. В песнях, таких как "Cypherpunks' Manifesto" и "Fire of Freedom", группа исследует идеи приватности, опасности "бесплатных" продуктов и личной свободы, находя вдохновение в принятии биткоина Сальвадором. Отношение группы к искусственному интеллекту в музыке философское: они видят в нём инструмент для рутинных задач, но не для подлинного творчества, которое рождается из человеческого намерения и инстинкта. Практические вызовы включают монетизацию по модели copyleft с добровольными взносами в биткоинах, сложности с продвижением в эпоху алгоритмов и поиск подходящих концертных площадок. Их проект представляет собой эксперимент по сохранению человеческого, не поддающегося оптимизации творческого процесса — в медвежьем рынке и эпоху ИИ именно такая аутентичность становится самой ценной валютой.

marsbit34 мин. назад

Делать музыку в медвежьем рынке: выживающий эксперимент биткоин-группы

marsbit34 мин. назад

Платежная система Латинской Америки совсем не такая, как вы думаете

**Состояние платежей в Латинской Америке сильно отличается от ожиданий.** Автор провел почти месяц в регионе, проведя более 500 часов полевых исследований и опросив более 100 местных пользователей и экспертов. Вот ключевые выводы, опровергающие распространенные представления: 1. **Криптокаты:** Основной объем транзакций генерируют не розничные покупки, а состоятельные клиенты (например, профессионалы, получающие зарплату в USDT и конвертирующие ее через Pix в местную валюту). 2. **Доминирование QR-кодов:** QR-платежи (Pix в Бразилии, Mercado Pago в Аргентине и др.) стремительно становятся доминирующим методом оплаты в регионе, обгоняя карточные платежи. Карточные системы теряют relevance. 3. **Ключевая нерешенная проблема — международная интероперабельность:** Национальные системы мгновенных платежей (как Pix) не связаны между странами. Для иностранцев нет простого способа платить локальными QR-кодами — это огромная неиспользованная возможность. 4. **Битва за расчеты, а не за клиентов:** Ведущие платежные компании стремятся получить банковские лицензии, чтобы контролировать расчеты и снижать затраты на AML-проверки, а не просто подключаться к сторонним PSP. 5. **Латинская Америка — не единый рынок:** Бразилия, Аргентина, Мексика и другие страны имеют радикально разные экономические условия, валютные режимы и поведение пользователей. Нельзя использовать универсальный подход. 6. **Конкуренция в сфере стабильных монет сводит маржу к нулю:** Обмен USD/USDT становится товаром с почти нулевой прибылью. Победят те, кто построит дополнительные сервисы (кошельки, карты) поверх этого. 7. **Новое направление — кросс-бордерная экспансия с самого начала:** Успешные компании будущего должны строить узнаваемый международный бренд и технологический стек, способный масштабироваться на несколько стран, а не углубляться в один коридор. 8. **Бразилия и Мексика — "красный океан".** Большие возможности лежат в менее конкурентных странах, таких как "Забытая пятерка" (Доминикана, Гватемала, Гондурас, Никарагуа, Сальвадор), где объемы переводов высоки, а конкуренция минимальна. 9. **Точечный маркетинг:** В каждой стране есть 5-6 четких сегментов пользователей (туристы, экспаты, цифровые кочевники, местная молодежь и т.д.) с разными потоками денег и потребностями. Маркетинг должен быть гипер-таргетированным. 10. **Регуляторная среда опережает США:** Страны Латинской Америки (Бразилия, Мексика, Колумбия) внедряют четкие правила для криптоактивов и платежных инноваций быстрее и прагматичнее, чем регуляторы США. Ожидание "регуляторной ясности" в регионе ошибочно — она уже есть. Главный урок: будущее платежей в регионе определяют не карты, а локальные системы мгновенных QR-платежей. Ключевые возможности лежат в их соединении между странами и в создании сервисов для конкретных, а не усредненных сегментов пользователей.

链捕手37 мин. назад

Платежная система Латинской Америки совсем не такая, как вы думаете

链捕手37 мин. назад

Утечка талантов ИИ в Google: стресс-тест или начало «заката»?

Три ведущих специалиста по ИИ покинули Google: Ноам Шазер (соавтор архитектуры Transformer) перешел в OpenAI, Джон Джампер (соавтор AlphaFold) — в Anthropic, а Даниэль Де Фрейтас (сооснователь Character.AI) также ушел. Эти потери затрагивают ключевые направления ИИ: трансформеры, диалоговые системы и научные приложения. Однако автор считает, что это не «некролог» для Google, а скорее стресс-тест. Google остается одним из крупнейших центров ИИ-талантов, и его конкуренты активно переманивают оттуда специалистов перед своими IPO. В отличие от OpenAI и Anthropic, которые сосредоточены на моделях, Google обладает полным стеком: инфраструктура (TPU, облако), модели (Gemini, AlphaFold), продукты (Поиск, YouTube, Android) и миллиарды пользователей. Его сила — в интеграции ИИ в уже существующие сервисы, а не только в соревновании моделей. Кроме того, Google является стратегическим инвестором и инфраструктурным партнером для Anthropic, получая выгоду даже от успехов конкурентов. Хотя Google сталкивается с дилеммой инноватора, замедляясь из-за масштаба основного бизнеса (Поиск), компания показывает способность адаптироваться, как видно на примере сделки по возвращению команды Character.AI. Итог: уход талантов — серьезный сигнал, но Google, с его ресурсами, дистрибуцией и долгосрочной стратегией, остается ключевым игроком в многолетней гонке ИИ.

marsbit39 мин. назад

Утечка талантов ИИ в Google: стресс-тест или начало «заката»?

marsbit39 мин. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片