Hỗ trợ quyết định dựa trên Trí tuệ Nhân tạo trong Thị trường Tiền điện tử: Mô hình lý thuyết trò chơi & xác suất

#DeepCreationCamp

Trong thập kỷ qua, thị trường tiền điện tử đã nổi lên như một trong những đổi mới đột phá nhất trong thế giới tài chính, thu hút sự chú ý không chỉ vì tiềm năng lợi nhuận cao mà còn vì những rủi ro sâu sắc mà chúng mang lại. Khác với các tài sản tài chính truyền thống, tiền điện tử bị ảnh hưởng mạnh mẽ không chỉ bởi các yếu tố cung cầu mà còn bởi xu hướng truyền thông xã hội, cập nhật công nghệ và tin tức về quy định do cấu trúc phi tập trung và hoạt động giao dịch 24/7 của chúng. Điều này thách thức tính hợp lệ của các lý thuyết kinh tế cổ điển giả định các nhà tham gia thị trường hợp lý.

Mặc dù trí tuệ nhân tạo mang lại những góc nhìn mới trong việc hiểu hành vi con người và động thái thị trường, các phương pháp hiện tại thường bị giới hạn trong các mô hình “hộp đen” và thiếu khả năng thích nghi đủ để đối phó với các cú sốc thị trường đột ngột.

Hầu hết các mô hình tài chính định lượng và thuật toán học máy cơ bản giả định rằng các mẫu lịch sử sẽ lặp lại trong tương lai. Tuy nhiên, thị trường tiền điện tử mang tính hỗn loạn và phi ổn định. Hai vấn đề chính nổi lên trong bối cảnh này:

1. Các thuật toán hiện tại gặp khó khăn trong việc mô hình hóa các biến động thị trường “phi lý trí”.
2. Các mô hình học sâu thiếu khả năng giải thích, khiến con người khó hiểu lý do đằng sau các quyết định mua/bán.

Những hạn chế này làm giảm niềm tin của nhà đầu tư vào các hệ thống dựa trên AI và làm chậm quá trình ứng dụng công nghệ.

Bài báo này đóng góp bằng cách:

Phát triển một mô hình xác suất lai dựa trên lý thuyết niềm tin Dempster–Shafer, đánh giá sự không chắc chắn thông qua trọng số bằng chứng thay vì xác suất Bayes thuần túy.

Đề xuất một khung mô phỏng mô hình động thái thị trường như một trò chơi đa tác nhân, cho phép giải quyết vấn đề sáng tạo trong các môi trường tương tác.

2. Các công trình liên quan

Phương pháp đề xuất dựa trên ba lĩnh vực nghiên cứu chính: AI trong lý thuyết kinh tế, mô phỏng dựa trên trò chơi, và lý luận xác suất.

2.1 AI và Lý thuyết Kinh tế

Sự phát triển của AI đã ảnh hưởng đáng kể đến lý thuyết kinh tế. Trong khi các mô hình truyền thống dựa trên giả định “Homo Economicus” về các tác nhân hợp lý, các phương pháp AI hiện đại mô phỏng tốt hơn về giới hạn hợp lý và thông tin bất đối xứng. Các khái niệm như cân bằng cung cầu, định giá và lý thuyết trò chơi đã được nâng cao nhờ các kỹ thuật tính toán lấy cảm hứng từ trí thông minh tự nhiên.

Nghiên cứu này dựa trên sự chuyển đổi này để giải thích các động thái định giá phi lý trong thị trường crypto.

2.2 Môi trường mô phỏng và Lý thuyết trò chơi

Các trò chơi cung cấp môi trường kiểm soát để nghiên cứu quyết định trong điều kiện không chắc chắn. Giao dịch tiền điện tử có thể được mô hình hóa như một trò chơi phức tạp, không tổng bằng không, nơi nhiều tác nhân cạnh tranh và tương tác.

Mặc dù mô phỏng trò chơi được sử dụng rộng rãi trong đào tạo tác nhân, việc thích nghi của chúng để mô phỏng thị trường tài chính—đặc biệt để tạo ra các chiến lược sáng tạo—vẫn còn mới mẻ. Nghiên cứu này sử dụng các môi trường dựa trên trò chơi như các sân thử nghiệm để nâng cao hiệu suất của tác nhân trong mô phỏng thị trường.

2.3 Phán đoán xác suất và Quản lý không chắc chắn

Hệ thống AI thường dựa trên lý thuyết Bayes hoặc lý thuyết niềm tin để xử lý lý luận xác suất. Trong khi lý thuyết Bayes gán xác suất số học chính xác, lý thuyết Dempster–Shafer nhấn mạnh sức mạnh của bằng chứng và mô hình hóa sự không chắc chắn.

Trong môi trường dữ liệu nhiễu và không đầy đủ như thị trường crypto, các hàm niềm tin cung cấp cấu trúc linh hoạt hơn để biểu diễn các điều chưa biết. Nghiên cứu này áp dụng góc nhìn phi Bayes để đánh giá độ tin cậy của các tín hiệu thị trường.

3. Phương pháp và Tiếp cận

Hệ thống đề xuất gọi là Khung Niềm Tin Trò Chơi Crypto (Crypto-Game-Belief Framework). Nó gồm các thành phần mô-đun xử lý dữ liệu thị trường, quản lý không chắc chắn và phát triển chiến lược trong các môi trường mô phỏng.

3.1 Các thành phần chính

Mô-đun Nhận thức Dữ liệu và Hình thành Niềm tin

Hệ thống thu thập dữ liệu thô như biến động giá, khối lượng giao dịch và cảm xúc truyền thông xã hội. Thay vì tạo ra các tín hiệu mua/bán trực tiếp, các đầu vào này được chuyển đổi thành các khối lượng niềm tin bằng lý thuyết Dempster–Shafer.

Ví dụ, một chỉ báo kỹ thuật tăng giá trở thành một bằng chứng có trọng số thay vì xác suất cố định. Điều này cho phép hệ thống mô hình hóa sự do dự khi đối mặt với các tín hiệu mâu thuẫn.

Giải quyết vấn đề sáng tạo (CPS) và Quản lý bất thường

Thị trường crypto thường xuyên trải qua các sự kiện chưa từng có. Các hệ thống tự động cần khả năng Giải quyết vấn đề sáng tạo (CPS) để xử lý các tình huống phi chuẩn này.

Mô-đun này cho phép suy luận thích nghi vượt ra ngoài các mẫu đã ghi nhớ, tạo ra các chiến lược hợp lý trong các bối cảnh xa lạ.

Mô phỏng trò chơi đa tác nhân

Các đầu ra niềm tin được đưa vào môi trường mô phỏng dựa trên trò chơi. Tác nhân AI cạnh tranh với các tác nhân ảo khác đại diện cho các chiến lược giao dịch đa dạng.

Sử dụng học tăng cường, tác nhân tối đa hóa hàm thưởng trong khi thử nghiệm các chiến lược mà không gặp rủi ro tài chính thực tế.

3.2 Kế hoạch đánh giá

Khung đánh giá giả định bao gồm:

Dữ liệu: Dữ liệu theo giờ của BTC và ETH (2018–2023) cùng các chỉ số truyền thông xã hội.

Chỉ số chuẩn: Chiến lược Mua giữ và mạng nơ-ron LSTM tiêu chuẩn.

Các chỉ số:

Lợi tức đầu tư (ROI)

Hệ số Sharpe

Mức giảm tối đa

Hệ thống được huấn luyện trên 70% dữ liệu và kiểm tra trên 30%. Các kịch bản “thiên nga đen” nhân tạo (ví dụ, giảm 20% đột ngột) được giới thiệu để kiểm tra khả năng thích nghi của CPS.

4. Thảo luận

4.1 Ứng dụng thực tế và Niềm tin

Khung này có thể phục vụ không chỉ như một công cụ giao dịch tự động mà còn như một trợ lý quản lý rủi ro cho các nhà đầu tư tổ chức. Tuy nhiên, niềm tin của người dùng phụ thuộc nhiều vào khả năng giải thích.

Nghiên cứu về AI giải thích (XAI) cho thấy rằng lý luận dễ hiểu sẽ nâng cao đáng kể niềm tin. Do đó, thay vì chỉ phát ra tín hiệu “Bán”, hệ thống nên cung cấp các lời giải thích bối cảnh như:

“Không chắc chắn của thị trường đã đạt 80% theo các hàm niềm tin; mức độ rủi ro đang được giảm thiểu.”

4.2 Hạn chế Chi phí tính toán: Các mô phỏng đa tác nhân và cập nhật niềm tin đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn, có thể gây ra độ trễ. Thiên vị lịch sử: Trí tuệ nhân tạo vẫn bị giới hạn bởi các mẫu lịch sử mà nó được huấn luyện. Phức tạp tâm lý con người: Mô hình hóa các đánh giá xác suất chủ quan của con người vẫn còn nhiều thách thức.

4.3 Các vấn đề đạo đức Việc triển khai trí tuệ nhân tạo trong thị trường crypto mang theo rủi ro thao túng. Các tác nhân thuật toán quy mô lớn có thể lợi dụng các tín hiệu thị trường một cách phi đạo đức. Các hệ thống AI tài chính phải tuân thủ các nguyên tắc minh bạch, công bằng và không gây hại.

4.4 Công trình tương lai Nghiên cứu trong tương lai có thể tích hợp các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) để tự động phân tích tin tức và tài liệu học thuật. Thêm vào đó, các khung đạo đức AI chéo tham chiếu có thể hỗ trợ phát triển các tiêu chuẩn đạo đức toàn cầu cho các bot giao dịch.

5. Kết luận Thị trường tiền điện tử là một điểm giao thoa rủi ro cao giữa công nghệ và tài chính. Nghiên cứu này đề xuất một khung AI toàn diện kết hợp lý thuyết trò chơi, hàm niềm tin Dempster–Shafer và các kỹ thuật giải quyết vấn đề sáng tạo. Bằng cách mô hình hóa thị trường như các hệ thống tương tác năng động thay vì các tập dữ liệu tĩnh, khung này nâng cao khả năng ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn. Các phiên bản tương lai tích hợp các tính năng giải thích có thể thúc đẩy một hệ sinh thái tài chính minh bạch và đáng tin cậy hơn cho cả nhà đầu tư cá nhân và tổ chức.