Pangunahing mga punto
Pinakamahusay na gumagana ang ChatGPT bilang isang kasangkapan sa pagtukoy ng panganib, na nakakakilala ng mga pattern at anomalya na kadalasang lumilitaw bago ang matinding pagbagsak ng merkado.
Noong Oktubre 2025, isang sunod-sunod na liquidation ang sumunod sa mga balitang may kaugnayan sa taripa, na nagbura ng bilyon-bilyong dolyar sa mga leveraged na posisyon. Maaaring tukuyin ng AI ang pagbuo ng panganib ngunit hindi nito matutukoy ang eksaktong oras ng pagbagsak ng merkado.
Isang epektibong workflow ang nagsasama ng onchain metrics, derivatives data, at community sentiment sa isang pinagsama-samang risk dashboard na tuloy-tuloy na nag-a-update.
Maaaring ibuod ng ChatGPT ang mga social at financial narratives, ngunit kailangang beripikahin ang bawat konklusyon gamit ang pangunahing mga pinagkukunan ng datos.
Pinapalawak ng AI-assisted forecasting ang kamalayan ngunit hindi kailanman pumapalit sa human judgment o disiplina sa pagpapatupad.
Ang mga language model tulad ng ChatGPT ay lalong isinasama sa mga analytical workflow ng crypto-industriya. Maraming trading desk, pondo, at research team ang gumagamit ng malalaking language model (LLMs) upang magproseso ng malaking dami ng mga headline, ibuod ang onchain metrics, at subaybayan ang community sentiment. Gayunpaman, kapag nagsimulang maging masigla ang mga merkado, isang paulit-ulit na tanong ang lumilitaw: Maaari bang mahulaan ng ChatGPT ang susunod na pagbagsak?
Ang liquidation wave noong Oktubre 2025 ay isang live na stress test. Sa loob ng humigit-kumulang 24 na oras, mahigit $19 billion sa mga leveraged na posisyon ang nabura habang ang mga pandaigdigang merkado ay tumugon sa isang hindi inaasahang anunsyo ng taripa mula sa US. Ang Bitcoin (BTC) ay bumagsak mula sa mahigit $126,000 pababa sa humigit-kumulang $104,000, na nagmarka ng isa sa pinakamatalim nitong single-day na pagbagsak sa kasaysayan. Ang implied volatility sa Bitcoin options ay tumaas at nanatiling mataas, habang ang equity market’s CBOE Volatility Index (VIX), na kadalasang tinatawag na “fear gauge” ng Wall Street, ay lumamig kumpara rito.
Ang halo ng macro shocks, structural leverage, at emosyonal na panic ay lumilikha ng uri ng kapaligiran kung saan nagiging kapaki-pakinabang ang analytical strengths ng ChatGPT. Maaaring hindi nito mahulaan ang eksaktong araw ng pagbagsak, ngunit maaari nitong tipunin ang mga maagang babala na nakatago sa harap ng mata — kung maayos ang pagkaka-set up ng workflow.
Mga aral mula sa Oktubre 2025
Leverage saturation ang nauna sa pagbagsak: Umabot sa record highs ang open interest sa mga pangunahing exchange, habang naging negatibo ang funding rates — parehong palatandaan ng masyadong maraming long positions.
Mahalaga ang macro catalysts: Ang pagtaas ng taripa at mga export restriction sa mga Chinese technology firm ay nagsilbing panlabas na shock, na nagpalala sa systemic fragility sa mga crypto derivatives market.
Volatility divergence ay nag-signal ng stress: Nanatiling mataas ang implied volatility ng Bitcoin habang bumaba ang equity volatility, na nagpapahiwatig na ang mga crypto-specific na panganib ay nabubuo nang hiwalay sa tradisyonal na mga merkado.
Biglang nagbago ang community sentiment: Bumagsak ang Fear and Greed Index mula “greed” patungong “extreme fear” sa loob ng wala pang dalawang araw. Ang mga talakayan sa crypto markets at cryptocurrency subreddits ay lumipat mula sa mga biro tungkol sa “Uptober” patungo sa mga babala ng “liquidation season.”
Nawala ang liquidity: Habang nag-trigger ang cascading liquidations ng auto-deleveraging, lumawak ang spreads at numipis ang bid depth, na nagpalala sa sell-off.
Hindi nakatago ang mga indicator na ito. Ang tunay na hamon ay ang pag-interpret ng mga ito nang sabay-sabay at pagtimbang ng kanilang kahalagahan, isang gawain na mas kayang i-automate ng language models kaysa sa tao.
Ano ang realistic na kayang gawin ng ChatGPT?
Pagsasama-sama ng mga narrative at sentiment
Maaaring iproseso ng ChatGPT ang libu-libong post at headline upang matukoy ang pagbabago sa market narrative. Kapag humina ang optimismo at nagsimulang mangibabaw ang mga salitang puno ng pagkabahala tulad ng “liquidation,” “margin,” o “sell-off,” maaaring kwantipikahin ng modelo ang pagbabagong iyon sa tono.
Halimbawa ng prompt:
“Gumanap bilang isang crypto market analyst. Sa maikli at data-driven na wika, ibuod ang mga pangunahing tema ng sentiment sa mga crypto-related na talakayan sa Reddit at mga pangunahing headline ng balita sa nakalipas na 72 oras. Kwantipikahin ang mga pagbabago sa negatibo o risk-related na mga termino (hal., ‘sell-off,’ ‘liquidation,’ ‘volatility,’ ‘regulation’) kumpara sa nakaraang linggo. I-highlight ang mga pagbabago sa mood ng trader, tono ng headline, at pokus ng komunidad na maaaring magpahiwatig ng pagtaas o pagbaba ng market risk.”
Ang nagresultang buod ay bumubuo ng isang sentiment index na sumusubaybay kung tumataas ang takot o kasakiman.
Pag-uugnay ng tekstuwal at kwantitatibong datos
Sa pamamagitan ng pag-uugnay ng mga trend sa teksto sa mga numerikal na indicator tulad ng funding rates, open interest, at volatility, maaaring tulungan ng ChatGPT na tantiyahin ang mga probability range para sa iba’t ibang kondisyon ng market risk. Halimbawa:
“Gumanap bilang isang crypto risk analyst. I-ugnay ang mga sentiment signal mula sa Reddit, X, at mga headline sa funding rates, open interest, at volatility. Kung ang open interest ay nasa ika-90 percentile, naging negatibo ang funding, at tumaas ng 200% week-over-week ang mga banggit ng ‘margin call’ o ‘liquidation,’ iklasipika ang market risk bilang Mataas.”
Ang ganitong uri ng contextual reasoning ay lumilikha ng mga qualitative alert na malapit na naaayon sa market data.
Pagbuo ng mga conditional risk scenario
Sa halip na direktang hulaan, maaaring ilarawan ng ChatGPT ang mga conditional na if-then na relasyon, na inilalarawan kung paano maaaring mag-ugnayan ang mga partikular na market signal sa iba’t ibang scenario.
“Gumanap bilang isang crypto strategist. Gumawa ng maikli at malinaw na if-then risk scenarios gamit ang market at sentiment data.
Halimbawa: Kung ang implied volatility ay lumampas sa 180-day average nito at tumaas ang exchange inflows kasabay ng mahinang macro sentiment, magtalaga ng 15%-25% probability ng short-term drawdown.”
Pinananatiling grounded at falsifiable ng scenario language ang analysis.
Post-event analysis
Pagkatapos humupa ang volatility, maaaring suriin ng ChatGPT ang mga pre-crash signal upang matukoy kung aling mga indicator ang napatunayang pinaka-maaasahan. Ang ganitong uri ng retrospective insight ay tumutulong sa pagpapabuti ng analytical workflows sa halip na ulitin ang mga lumang palagay.
Mga hakbang para sa ChatGPT-based na risk monitoring
Kapaki-pakinabang ang konseptwal na pag-unawa, ngunit ang paggamit ng ChatGPT sa risk management ay nangangailangan ng estrukturadong proseso. Ginagawa ng workflow na ito ang kalat-kalat na data points bilang isang malinaw, araw-araw na risk assessment.
Hakbang 1: Data ingestion
Nakadepende ang katumpakan ng sistema sa kalidad, pagiging napapanahon, at integrasyon ng mga input nito. Patuloy na mangolekta at mag-update ng tatlong pangunahing data stream:
Market structure data: Open interest, perpetual funding rates, futures basis, at implied volatility (hal., DVOL) mula sa mga pangunahing derivatives exchange.
Onchain data: Mga indicator tulad ng net stablecoin flows papasok/palabas ng mga exchange, malalaking “whale” wallet transfers, wallet-concentration ratios, at exchange reserve levels.
Textual (narrative) data: Mga macroeconomic headline, regulatory announcement, exchange update, at mga high-engagement na social media post na humuhubog sa sentiment at narrative.
Hakbang 2: Data hygiene at pre-processing
Ang raw data ay likas na maingay. Upang makuha ang makabuluhang signal, kailangan itong linisin at istraktura. Lagyan ng metadata ang bawat data set — kabilang ang timestamp, source, at topic — at mag-apply ng heuristic polarity score (positive, negative, o neutral). Pinakamahalaga, salain ang mga duplicate entry, promotional “shilling,” at bot-generated spam upang mapanatili ang integridad at pagiging mapagkakatiwalaan ng data.
Hakbang 3: ChatGPT synthesis
I-feed ang pinagsama-sama at nilinis na data summaries sa modelo gamit ang isang defined schema. Ang consistent at mahusay na istrakturang input formats at prompts ay mahalaga para makabuo ng maaasahan at kapaki-pakinabang na output.
Halimbawa ng synthesis prompt:
“Gumanap bilang isang crypto market risk analyst. Gamit ang ibinigay na data, gumawa ng maikli at malinaw na risk bulletin. Ibuod ang kasalukuyang leverage conditions, volatility structure, at dominant sentiment tone. Tapusin sa pamamagitan ng pagtalaga ng 1-5 risk rating (1=Mababa, 5=Kritikal) na may maikling paliwanag.”
Hakbang 4: Magtakda ng operational thresholds
Ang output ng modelo ay dapat pumasok sa isang paunang natukoy na decision-making framework. Isang simple, color-coded na risk ladder ang kadalasang pinakamahusay na gumagana.
Dapat awtomatikong mag-escalate ang sistema. Halimbawa, kung dalawa o higit pang kategorya — tulad ng leverage at sentiment — ay magkahiwalay na mag-trigger ng “Alert,” dapat lumipat ang overall system rating sa “Alert” o “Critical.”
Hakbang 5: Pag-verify at grounding
Lahat ng AI-generated na insight ay dapat ituring na hypothesis, hindi katotohanan, at kailangang beripikahin laban sa pangunahing mga pinagkukunan. Kung mag-flag ang modelo ng “mataas na exchange inflows,” halimbawa, tiyaking kumpirmahin ang data gamit ang isang mapagkakatiwalaang onchain dashboard. Ang mga Exchange API, regulatory filings, at respetadong financial data provider ay nagsisilbing anchor upang i-ground ang mga konklusyon ng modelo sa realidad.
Hakbang 6: Ang tuloy-tuloy na feedback loop
Pagkatapos ng bawat malaking volatility event, maging ito man ay crash o surge, magsagawa ng post-mortem analysis. Suriin kung aling mga AI-flagged signal ang pinakamalakas na naugnay sa aktwal na kinalabasan ng merkado at alin ang napatunayang ingay lamang. Gamitin ang mga insight na ito upang ayusin ang timbang ng input data at pagandahin ang mga prompt para sa mga susunod na cycle.
Kakayahan vs. limitasyon ng ChatGPT
Ang pagkilala sa kung ano ang kaya at hindi kaya ng AI ay nakakatulong maiwasan ang maling paggamit nito bilang “crystal ball.”
Kakayahan:
Synthesis: Binabago ang pira-piraso at malakihang impormasyon, kabilang ang libu-libong post, metrics, at headline, sa isang buo at malinaw na buod.
Sentiment detection: Natutukoy ang maagang pagbabago sa crowd psychology at direksyon ng narrative bago pa ito lumitaw sa nahuhuling price action.
Pattern recognition: Nakakakita ng non-linear na kombinasyon ng maraming stress signal (hal., mataas na leverage + negatibong sentiment + mababang liquidity) na kadalasang nauuna sa volatility spikes.
Structured output: Nagbibigay ng malinaw at mahusay na nailahad na narrative na angkop para sa risk briefings at team updates.
Limitasyon:
Black-swan events: Hindi maaasahan ng ChatGPT na mahulaan ang mga hindi pa nangyayaring macroeconomic o political shocks.
Data dependency: Lubos itong nakadepende sa pagiging bago, katumpakan, at kaugnayan ng input data. Ang luma o mababang kalidad na input ay magpapalabo sa resulta — garbage in, garbage out.
Microstructure blindness: Hindi lubos na nauunawaan ng LLMs ang komplikadong mekanika ng mga partikular na kaganapan sa exchange (halimbawa, auto-deleverage cascades o circuit-breaker activations).
Probabilistic, hindi deterministic: Nagbibigay ang ChatGPT ng risk assessments at probability ranges (hal., “25% chance ng drawdown”) sa halip na tiyak na prediksyon (“magka-crash ang market bukas”).
Ang pagbagsak noong Oktubre 2025 sa aktwal na pangyayari
Kung aktibo ang anim na hakbang na workflow na ito bago ang Oktubre 10, 2025, malamang na hindi nito mahulaan ang eksaktong araw ng pagbagsak. Gayunpaman, sistematikong tataas ang risk rating nito habang dumarami ang mga stress signal. Maaaring napansin ng sistema ang mga sumusunod:
Derivatives buildup: Record-high open interest sa Binance at OKX, kasabay ng negatibong funding rates, ay nagpapahiwatig ng masyadong maraming long positioning.
Narrative fatigue: Maaaring ipakita ng AI sentiment analysis ang pagbaba ng mga banggit sa “Uptober rally,” na napalitan ng dumaraming talakayan tungkol sa “macro risk” at “tariff fears.”
Volatility divergence: Maaaring i-flag ng modelo na ang crypto implied volatility ay tumataas kahit na nananatiling flat ang tradisyonal na equity VIX, na nagbibigay ng malinaw na crypto-specific na babala.
Liquidity fragility: Maaaring ipakita ng onchain data ang pagliit ng stablecoin exchange balances, na nagpapahiwatig ng mas kaunting liquid buffers para matugunan ang margin calls.
Sa pagsasama-sama ng mga elementong ito, maaaring naglabas ang modelo ng “Level 4 (Alert)” na klasipikasyon. Ang paliwanag ay magtatala na ang market structure ay lubhang marupok at madaling tamaan ng panlabas na shock. Nang tumama ang tariff shock, ang mga liquidation cascade ay nangyari sa paraang naaayon sa risk-clustering sa halip na eksaktong timing.
Binibigyang-diin ng pangyayaring ito ang pangunahing punto: Maaaring matukoy ng ChatGPT o katulad na mga kasangkapan ang dumaraming kahinaan, ngunit hindi nila maaasahang mahulaan ang eksaktong sandali ng pagputok.
