چکیده

در سال‌های اخیر، مدل‌های زبانی هوش مصنوعی به ابزارهای قابل‌توجهی برای تحلیل بازارهای مالی تبدیل شده‌اند. در این میان، ChatGPT از شرکت OpenAI و مدل DeepSeek به‌عنوان دو نمونه برجسته، توجه کاربران و تریدرها را به خود جلب کرده‌اند. اما سؤال اصلی اینجاست: وقتی پای ترید، تحلیل تکنیکال و فاندامنتال، یا حتی ساخت بات‌های معاملاتی به میان می‌آید، کدام‌یک عملکرد بهتری دارد؟ در این مقاله قصد داریم با بررسی دقیق این دو مدل، به این سوال پاسخ دهیم.

وقتی هوش مصنوعی وارد دنیای ترید می‌شود!

امروزه داده‌ها با سرعت سرسام‌آوری تولید می‌شوند. به همین جهت، تصمیم‌گیری سریع و دقیق در بازارهای مالی، به‌خصوص بازار ارزهای دیجیتال، اهمیتی حیاتی دارد. اینجاست که هوش مصنوعی وارد میدان می‌شود. مدل‌های زبانی مثل چت‌جی‌پی‌تی و دیپ‌سیک به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که بتوانند اطلاعات گسترده‌ را پردازش کنند. این قابلیت‌ باعث شده‌ تا تریدرها بتوانند به‌جای ساعت‌ها جست‌وجو و تحلیل دستی، در چند ثانیه به پاسخ‌، تحلیل‌ یا حتی کدهای مورد نظر برسند.

هر دو مدل می‌توانند در زمینه‌هایی مثل تحلیل تکنیکال، فاندامنتال و حتی طراحی الگوریتم‌های ترید کمک‌کننده باشند. اما سوال اینجاست که در عمل، کدام‌یک دقیق‌تر، سریع‌تر و کارآمدتر ظاهر می‌شود؟

یادبگیر، پول دربیار مفاهیم پایه دنیای ارزهای دیجیتال را مرور کنید و دلار هدیه بگیرید

شروع

دقت در پیش‌بینی بازار

در زمینه پیش‌بینی بازار، موضوعی که برای معامله‌گران بیش از هر چیز اهمیت دارد، تحلیل دقیق و مبتنی‌بر داده‌های لحظه‌ای است. مدل ChatGPT معمولاً در ارائه تحلیل‌هایی منطقی و مبتنی بر شواهد تاریخی، رفتار قیمتی، سطوح مقاومت و حمایت، و حتی ملاحظات روان‌شناسی بازار عملکرد مناسبی دارد. این مدل با اتخاذ رویکردی محتاطانه، اغلب تحلیل‌هایی سناریومحور ارائه می‌دهد؛ به‌گونه‌ای که به‌جای پیش‌بینی قطعی، چندین سناریوی ممکن را بر اساس شرایط مختلف و مدیریت ریسک مطرح می‌کند و از قضا همین ویژگی، آن را به ابزاری قابل‌اعتماد در تصمیم‌گیری‌های تحلیلی تبدیل کرده است.

در مقابل، DeepSeek رویکردی جسورانه‌تر در تحلیل‌های خود اتخاذ می‌کند. در برخی آزمون‌ها، این مدل با سرعت بیشتری به نتیجه رسیده و تحلیل‌هایی صریح‌تر ارائه داده است. با این حال، میزان دقت آن در برخورد با داده‌های پیچیده‌تر، مانند ترکیب اخبار اقتصادی و عوامل کلان، کیفیت بالایی ندارد و در برخی موارد با نوسان همراه است.

بررسی سرعت پاسخ‌گویی و تعامل

در بازارهای مالی، سرعت پاسخ‌گویی به اطلاعات تحلیلی می‌تواند نقش تعیین‌کننده‌ای در کسب سود یا جلوگیری از زیان ایفا کند. در این زمینه،ChatGPT با بهره‌گیری از زیرساخت‌های قدرتمند OpenAI، پاسخ‌هایی روان، سریع و منسجم ارائه می‌دهد. چه در دریافت تحلیل تکنیکال، چه در طراحی استراتژی‌های معاملاتی، این مدل معمولاً در چند ثانیه پاسخ‌های قابل قبولی تولید می‌کند. همچنین در تعاملات چندمرحله‌ای، ChatGPT با حفظ پیوستگی موضوعی و درک زمینه‌ گفتگو، عملکردی پایدار و قابل ‌اعتماد از خود نشان می‌دهد.

DeepSeek نیز در بسیاری از موارد پاسخ‌های اولیه را با سرعت مناسبی ارائه می‌دهد، به‌ویژه در سوالات ساده و مستقیم. بااین‌حال، در گفتگوهای پیچیده‌تر یا سوالاتی که نیازمند ارجاع به پاسخ‌های قبلی هستند، گاهی دچار افت دقت، تکرار اطلاعات یا کاهش کیفیت می‌شود. علاوه‌براین، هرچند DeepSeek در زبان انگلیسی عملکرد خوبی دارد، در برخی درخواست‌های تخصصی، سرعت پاسخ‌دهی آن ممکن است با دقت پایین‌تری همراه باشد.

بررسی قدرت تحلیل تکنیکال و فاندامنتال

بدون شک توانایی تحلیل تکنیکال و فاندامنتال از جمله معیارهای کلیدی در ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی برای کاربردهای مالی است. ChatGPT با دسترسی به داده‌های ساختارمند و درک مناسب از مفاهیم بازار، در تحلیل تکنیکال عملکرد قابل قبولی دارد. این مدل قادر است الگوهای قیمتی، حجم معاملات، اندیکاتورها و سطوح حمایت و مقاومت را شناسایی و تشریح دهد. همچنین در تحلیل فاندامنتال، با اتکا به پایگاه دانش گسترده‌ می‌تواند اخبار کلان اقتصادی، تحولات سیاسی و داده‌های بنیادی پروژه‌های بلاک‌‌چینی را به خوبی تفسیر کند.

گفتنی است که DeepSeek نیز توانایی‌های قابل توجهی در تحلیل تکنیکال از خود نشان می‌دهد و می‌تواند توضیحاتی مشابه در رابطه با ابزارهای کلاسیک تحلیل ارائه دهد. اما در بخش تحلیل فاندامنتال، دقت آن تا حد زیادی به نوع پرسش و کیفیت داده‌های موجود بستگی دارد. در برخی موارد، پاسخ‌های DeepSeek عمق تحلیلی کمتری دارند و به توصیف محدود می‌شوند. ازاین‌رو در تحلیل‌های ترکیبی که نیازمند جمع‌بندی منابع مختلف و ارائه بینش تحلیلی دقیق هستند، ChatGPT  قابل اعتماد‌تر عمل می‌کند.

توانایی ساخت ابزار و بات معاملاتی

یکی از کاربردهای بسیار ارزشمند مدل‌های هوش مصنوعی برای تریدرها و توسعه‌دهندگان، توانایی در کدنویسی ابزارهای تحلیلی و ساخت بات‌های معاملاتی است. در این زمینه، ChatGPT به‌واسطه‌ی پشتیبانی قوی از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python ،JavaScript و همچنین آشنایی با کتابخانه‌هایی مثل pandas ،ccxt ،TA-Lib و حتی پلتفرم‌هایی مانند TradingView و MetaTrader، عملکرد مناسبی از خود نشان می‌دهد. این مدل قادر است بر اساس نیاز کاربر، اسکریپت‌هایی برای تحلیل تکنیکال، تعیین نقاط ورود و خروج، حد ضرر، بک‌تست استراتژی یا اجرای خودکار معاملات بنویسد.

گفتنی است که DeepSeek نیز از قدرت قابل قبولی در تولید کد برخوردار است، اما دقت آن در درک ساختارهای پیچیده یا نیازمندی‌های تخصصی در حوزه معاملات گاهی محدودتر از ChatGPT به نظر می‌رسد. به‌ویژه در پروژه‌هایی که نیاز به درک عمیق از منطق معاملاتی، مدیریت ریسک یا ارتباط با API صرافی‌ها دارند، ChatGPT کدی بهینه‌تر و با توضیحات بهتر ارائه می‌دهد. بااین‌حال DeepSeek می‌تواند در وظایف ساده‌تر مانند نوشتن اسکریپت‌های پایه یا توضیح الگوریتم‌های معاملاتی، مورد استفاده قرار بگیرد.

جمع‌بندی

با گسترش هوش مصنوعی در حوزه‌های تخصصی، از جمله بازارهای مالی، ابزارهایی مانند ChatGPT و DeepSeek می‌توانند نقش مهمی در بهبود تصمیم‌گیری تریدرها ایفا کنند. هر دو مدل مزایا و محدودیت‌های خاص خود را دارند. ChatGPT در تحلیل‌های عمیق، پاسخ‌دهی ساختارمند و تولید کدهای دقیق برتری دارد. هرچند DeepSeek نیز در ارائه تحلیل‌های مستقیم، توانمند است. انتخاب نهایی بستگی به نیاز شما دارد. اگر به دنبال تحلیل دقیق و توسعه ابزارهای حرفه‌ای هستید،ChatGPT گزینه‌ مناسب‌تری است؛ اما اگر سرعت و پاسخ‌های اولیه برای شما اولویت دارد، DeepSeek هم می‌تواند کاربردی باشد.

سوالات متداول

آیا می‌توان به پیش‌بینی‌های این مدل‌ها در بازار کریپتو کاملاً اعتماد کرد؟

این مدل‌ها، ابزارهای کمکی محسوب می‌شوند و نمی‌توانند جایگزین تحلیل انسانی یا تجربه بازار شوند؛ در واقع از این ابزارها باید به‌عنوان دستیار معاملاتی استفاده کرد.

کدام مدل برای نوشتن استراتژی‌های ترید در پایتون بهتر است؟

ChatGPT به‌طور کلی تسلط بیشتری به پایتون و کتابخانه‌های مرتبط با ترید دارد و خروجی دقیق‌تری ارائه می‌دهد.

کدام مدل تحلیل‌های فاندامنتال دقیق‌تری ارائه می‌دهد؟

ChatGPT با توجه به منابع داده‌ای گسترده‌تر و ساختار تحلیلی بهتر، در این زمینه دقیق‌تر عمل می‌کند.

آیا می‌توان از این مدل‌ها برای ترید خودکار استفاده کرد؟

به‌طور مستقیم نه، اما می‌توان از آن‌ها برای تولید کد یا الگوریتم‌هایی استفاده کرد که در سیستم‌های معاملاتی خودکار به کار می‌روند.