Агентные рабочие процессы для крипто-исследований

insights.glassnodeОпубликовано 2026-04-01Обновлено 2026-04-01

Введение

AI-агенты меняют подход к анализу данных в криптосфере. Вместо написания кода исследователи формулируют гипотезу на естественном языке, а агент выполняет всю работу: пишет код, загружает данные через Glassnode CLI, проводит анализ и представляет результаты. В примере проверялась гипотеза: «Экстремальные притоки BTC на биржи предсказывают просадки в следующие 7 дней». Агент автоматически нашел нужные метрики, загрузил данные, выявил всплески притока (более 2 стандартных отклонений от среднего) и сравнил последующие просадки. Результаты показали умеренную корреляцию: в дни всплесков просадки были в среднем на 1.9% выше, однако выборка мала для статистической значимости. Далее по запросу агент создал визуализацию временных рядов. Инструмент позволяет быстро тестировать идеи, например, сравнивать netflow BTC и ETH или искать метрики с высокой корреляцией с доходностью. Для использования необходим API-ключ Glassnode Professional и любой AI-агент с поддержкой Python (Claude Code, Codex и др.).

Агенты ИИ для написания кода меняют способ взаимодействия аналитиков и исследователей с данными. Вместо построчного написания скриптов вы предоставляете гипотезу или исследовательский вопрос агенту ИИ, и он пишет код, извлекает данные, запускает анализ и возвращает результаты.

В этой статье мы представляем пошаговый пример из реального мира: просим агента ИИ загрузить данные через Glassnode CLI, провести статистический анализ и создать готовые к публикации графики, используя только подсказки на естественном языке.

Что вам понадобится

  1. Доступ к агенту ИИ

В этом руководстве мы используем Claude Code, но подойдет любой агент, способный выполнять команды Python и shell, включая ChatGPT's Codex, Cursor, Github Copilot, Google Gemini CLI, OpenClaw или аналогичные инструменты.

  1. Glassnode CLI (gn)

Интерфейс командной строки для API Glassnode. Установите его и настройте свой API-ключ, следуя документации Glassnode CLI. Требуется API-ключ.

Промпт

Мы оценим следующую гипотезу: Экстремальные события притока BTC на биржи предсказывают просадки (drawdowns) в течение следующих 7 дней. Для этого мы дадим инструкции Claude Code, используя следующий промпт:

Используя Glassnode CLI, загрузите ежедневные данные о притоках на биржи BTC и цены закрытия за последний год. Проанализируйте, предсказывают ли всплески притока (дни с притоком > 2 стандартных отклонения выше среднего) просадки в последующие 7 дней. Покажите мне сводку со статистикой и результатами.

Вот и все. Одно предложение с описанием вопроса и другое с определением методологии. Агент делает все остальное.

Простой промпт для агента ИИ

Что делает агент

За кулисами агент выполняет последовательность шагов:

  1. Обнаруживает нужные метрики, запуская gn metric list и gn metric describe, чтобы найти правильные пути к метрикам и допустимые параметры.
  2. Загружает данные через gn metric get, сохраняя CSV-файлы как для притоков на биржи (transactions/transfers_volume_to_exchanges_sum), так и для цены закрытия (market/price_usd_close).
  3. Пишет и запускает анализ на Python, который вычисляет порог всплеска, идентифицирует дни всплесков, рассчитывает максимальные просадки на следующие 7 дней и сравнивает дни со всплесками с обычными днями.

Агент возвращает читаемую сводку:

Хотя это всего лишь иллюстративный пример, наш эксперимент действительно выявляет умеренную связь между всплесками притока на биржи и последующими просадками. В дни всплесков в среднем наблюдается примерно на 1,9 процентных пункта больше просадки. Тем не менее, при наличии всего 10 дней со всплесками в выборке и эффекте, сконцентрированном в двух волатильных периодах, сигнал является скорее наводящим, чем статистически надежным. Тщательное бэктестирование должно учитывать перекрывающиеся окна, контролировать режимы волатильности, использовать данные на момент времени (point-in-time) и проверять на вневыборочных данных.

Визуализация результатов

Визуализация данных — хороший способ проверить, соответствуют ли цифры действительности. В этом процессе достаточно простого последующего промпта:

Создайте визуализацию, которая показывает данные в виде временного ряда.

Отсюда вы можете продолжать итерации: настраивать график, уточнять анализ или направлять исследование в другое русло, все через разговор на естественном языке.

Сгенерированная ИИ визуализация данных Glassnode

Начните работу с ИИ-исследованиями криптовалют на данных Glassnode

Для Glassnode CLI требуется API-ключ, доступный подписчикам Glassnode Professional.

  1. Установите Glassnode CLI и настройте свой API-ключ. См. документацию
  2. Откройте предпочитаемого агента для написания кода ИИ (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenClaw и т.д.)
  3. Начинайте давать промпты. Попробуйте вопросы, такие как:
    • "Загрузите данные о стейкинге ETH за последние 6 месяцев и постройте график тренда"
    • "Сравните чистые потоки BTC и ETH на биржах за последние 90 дней"
    • "Найдите, какая метрика имеет наибольшую корреляцию с 30-дневной доходностью BTC"

Glassnode CLI позволяет агентам обнаруживать и извлекать данные метрик без необходимости поиска вручную в API или написания шаблонного кода. В сочетании с агентом для написания кода ИИ, Glassnode CLI превращает исследовательский вопрос в результаты за считанные минуты.

Связанные с этим вопросы

QЧто такое AI coding agents и как они меняют подход к анализу данных?

AAI coding agents — это инструменты искусственного интеллекта, которые автоматически генерируют код, получают данные, проводят анализ и представляют результаты на основе естественно-языковых запросов. Они позволяют исследователям и аналитикам взаимодействовать с данными, не написавая код вручную, что ускоряет и упрощает процесс исследования.

QКакие инструменты необходимы для реализации описанного workflow?

AДля реализации workflow требуется: 1) Доступ к AI агенту, способному выполнять Python и shell команды (например, Claude Code, ChatGPT Codex, Cursor, Github Copilot); 2) Glassnode CLI (gn) с настроенным API-ключом, доступным для подписчиков Glassnode Professional.

QКакой конкретный пример гипотезы был проверен в статье?

AГипотеза заключалась в том, что экстремальные притоки BTC на биржи (дни с притоками > 2 стандартных отклонений выше среднего) предсказывают просадки (drawdowns) в течение последующих 7 дней.

QКакие шаги выполняет AI агент для анализа данных?

AАгент выполняет последовательность шагов: 1) Обнаруживает нужные метрики через команды gn metric list и describe; 2) Загружает данные через gn metric get; 3) Пишет и запускает Python-анализ для вычисления порога спайков, идентификации дней со спайками, расчета просадок и сравнения результатов.

QКакие возможности предоставляет связка Glassnode CLI и AI агента для исследований?

AСвязка позволяет преобразовывать исследовательские вопросы в готовые результаты за минуты: автоматически находить и загружать данные метрик без ручного API-поиска, генерировать код, проводить статистический анализ и создавать визуализации через естественно-языковые запросы.

Похожее

Как 40,8 млн ETH, размещенных в стейкинге, могут усилить преимущество Ethereum над Bitcoin

Два ключевых фактора указывают на то, что превосходство Ethereum (ETH) над Bitcoin (BTC), вероятно, только начинается. Во-первых, крупные инвесторы (киты) активно накапливают ETH и немедленно блокируют 100% купленных средств через стейкинг, демонстрируя долгосрочную уверенность и сокращая ликвидное предложение. Общий объем ETH в стейкинге достиг рекордных 40,8 млн (33,5% от общего предложения), при этом очередь на вход валидаторов выросла, а на выход — нулевая. Во-вторых, активность в децентрализованных финансах (DeFi) Ethereum также растет: количество крупных транзакций WETH достигло максимума с мая 2021 года, а общая заблокированная стоимость (TVL) увеличилась на более чем $5 млрд менее чем за десять дней. Эти факторы — сжатие предложения из-за стейкинга и рост ликвидности в DeFi — начинают отражаться на динамике курса. ETH/BTC пробил уровень сопротивления 0.025 и приближается к ключевой зоне 0.03, показывая самый сильный недельный закрытие за одиннадцать недель, что создает предпосылки для дальнейшего роста ETH относительно BTC.

ambcrypto10 мин. назад

Как 40,8 млн ETH, размещенных в стейкинге, могут усилить преимущество Ethereum над Bitcoin

ambcrypto10 мин. назад

Точка бури на мировых фондовых рынках: делеверидж на южнокорейском рынке в основном завершен

Недавняя резкая волатильность на южнокорейском рынке, с пика 9385.6 пунктов индекса KOSPI 19 июня, привела к коррекции до 32%. Будучи центром глобального тренда ИИ, эта коррекция стала ключевым триггером для глобальных технологических акций. Основной причиной стало влияние высококонцентрированной структуры маржинального финансирования, а не фундаментальные изменения. Сейчас процесс вынужденного сокращения левериджа подходит к концу. Сокращение левериджных ETF достигло примерно 75%, их объем упал с пика около $500 млрд до $260 млрд. Регулятор ввел строгие меры с августа, чтобы ограничить приток новых средств. Хедж-фонды сократили леверидж более чем на 50%, снизив соотношение чистых длинных позиций с пиковых уровней. В то же время, финансирование розничных инвесторов (около $21 млрд, или 0.5% от капитализации рынка) не является основным системным риском. Таким образом, наиболее интенсивная фаза «цепной реакции продаж», вызванная высокой долей заемных средств, в основном завершена. Рынок переходит от падения, движимого ликвидностью, к ценообразованию, основанному на фундаментальных показателях. Пока фундаментальные показатели ИИ (спрос на вычислительные мощности, развитие моделей) не претерпели изменений, текущая коррекция больше похожа на очистку перегретых позиций, а не на конец тренда ИИ. Ключевой вопрос — оставаться в правильном направлении технологической революции, где волатильность является скорее издержкой, чем риском.

链捕手19 мин. назад

Точка бури на мировых фондовых рынках: делеверидж на южнокорейском рынке в основном завершен

链捕手19 мин. назад

92,9% криптовалютных токенов, запущенных с 2024 года, торгуются ниже цены генерации токена: CryptoRank

Согласно данным аналитической платформы CryptoRank, подавляющее большинство криптопроектов, запущенных с 2024 года, не смогли удержаться на уровне первоначальной цены. Исследование, охватившее 113 токенов с рыночной капитализацией свыше 100 миллионов долларов, показало, что лишь 8 из них (около 7,1%) торгуются выше цены, установленной на момент генерации токена (TGE). Остальные 105 проектов, или 92,9%, упали в цене, а медианная доходность по всей выборке составила -95,7%. Среди немногих успешных исключений лидирует Hyperliquid (HYPE) с ростом в 1519% от цены TGE, за ним следуют Ondo Finance (ONDO), EverValue Coin (EVA) и Midnight Network (NIGHT). Эти результаты указывают на то, что инвесторы стали гораздо более избирательными. Капитал концентрируется вокруг проектов, демонстрирующих реальное внедрение продукта и рост экосистемы, в то время как многие новые токены сталкиваются с проблемами из-за высоких оценок, малого первоначального объёма предложения и предстоящих крупных разблокировок токенов. В будущем это может заставить проекты уделять больше внимания устойчивым моделям распределения токенов и долгосрочному развитию, а не агрессивным начальным оценкам.

ambcrypto23 мин. назад

92,9% криптовалютных токенов, запущенных с 2024 года, торгуются ниже цены генерации токена: CryptoRank

ambcrypto23 мин. назад

Вечные осколки денег: у платежей третьих сторон нет первопричины

В статье обсуждается текущее состояние индустрии платежей и стратегические шаги компании Stripe. Автор отмечает, что Stripe, пропустив окно для IPO во время бума "ковидной" ликвидности, теперь пытается нарастить масштабы, включая потенциальное приобретение PayPal, чтобы укрепить свои позиции перед возможным выходом на биржу. Ключевые тезисы: * Платежная отрасль остается крайне фрагментированной и глубоко зависимой от банковской системы, что препятствует созданию монополий. * Попытки Stripe выйти на рынок через стабильные монеты (OUSD, Tempo) и захватить рынок разработчиков пока не принесли ожидаемого прорыва. * Платёжные системы, такие как PayPal, сталкиваются со структурными проблемами, и новые продукты (Venmo, PYUSD) не могут обратить тенденцию к замедлению роста. * Будущее платежей может быть связано с агентами ИИ и новыми эффективными расчетными сетями на блокчейне, которые потенциально могут обойти традиционные банковские системы. * Основная прибыль в будущем может сместиться от самих платежей к сервисам на их основе, таким как высокоэффективный клиринг. Автор делает вывод, что Stripe, чтобы достичь более высокой оценки, вынуждена менять стратегию, переходя от простого масштабирования к борьбе за эффективность в условиях "окопной войны" на вечно фрагментированном платежном рынке.

链捕手43 мин. назад

Вечные осколки денег: у платежей третьих сторон нет первопричины

链捕手43 мин. назад

Ondo Finance вырос на 14% после покупки $61 млн ONDO – Ждать ли дальнейшего роста?

Ondo Finance (ONDO) продемонстрировала рост более чем на 14% за последние 24 часа, став лучшим по динамике активом в топ-100 криптовалют. Этот всплеск связан с активным накоплением токена крупными игроками, включая перевод 178 миллионов ONDO (на сумму $61 млн) с кошелька Coinbase Prime Custody, а также с увеличением объема торгов на перпетуальных контрактах (перпах) в 4 раза до $155 млн. С технической точки зрения, ONDO пробила ценовой треугольник на дневном графике и формирует потенциально более высокий минимум (HL) в районе $0,34. Для подтверждения нового бычьего тренда требуется закрытие выше уровня $0,40. Индикаторы MACD и RSI также указывают на усиление покупательской активности. Ближайшими ключевыми уровнями сопротивления являются $0,40, $0,44 и $0,48. Активные покупки со стороны институциональных инвесторов и китов повышают вероятность пробоя этих уровней. В противном случае возможен откат к поддержкам на $0,34 или $0,30.

ambcrypto1 ч. назад

Ondo Finance вырос на 14% после покупки $61 млн ONDO – Ждать ли дальнейшего роста?

ambcrypto1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow