基于人工智能的加密货币市场决策支持：博弈论与概率模型

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在过去的十年中，加密货币市场已成为金融界最具颠覆性创新之一，吸引了人们的关注，不仅因为其高回报潜力，还因为其所涉及的深刻风险。与传统金融资产不同，加密货币高度受供需动态、社交媒体趋势、技术更新和监管新闻的影响，这归因于其去中心化结构和全天候交易特性。这挑战了假设市场参与者理性的经典经济理论的有效性。

虽然人工智能为理解人类行为和市场动态提供了新的视角，但现有方法通常局限于“黑箱”模型，缺乏对突发市场冲击的充分适应能力。

大多数量化金融模型和基础机器学习算法假设历史模式将在未来重复。然而，加密货币市场具有混沌和非平稳的特性。在此背景下，出现两个关键问题：

1. 现有算法难以模拟“非理性”的市场波动。
2. 深度学习模型缺乏可解释性，使人类难以理解买卖决策背后的原因。

这些限制削弱了投资者对基于AI系统的信任，并减缓了技术的应用。

本文的贡献包括：

开发了一种基于邓普斯特-沙弗信念理论的混合概率模型，该模型通过证据加权而非纯贝叶斯概率来评估不确定性。

提出了一种模拟框架，将市场动态建模为多智能体博弈，支持在交互环境中进行创造性问题解决。

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2. 相关工作

所提出的方法基于三个主要研究领域：经济理论中的AI、基于博弈的模拟以及概率推理。

2.1 AI与经济理论

AI的崛起极大地影响了经济理论。传统模型依赖于“理性经济人”假设，而现代AI方法更好地捕捉有限理性和不对称信息。供需平衡、定价和博弈论等概念通过受自然智能启发的计算技术得到了增强。

本研究在此基础上，旨在解释加密市场中的非理性定价动态。

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2.2 模拟环境与博弈论

博弈提供了在不确定性下研究决策的受控环境。加密货币交易可以被建模为一个复杂的非零和博弈，其中多个代理相互竞争和互动。

虽然博弈模拟广泛用于智能体训练，但其在金融市场模拟中的应用——尤其是用于生成创造性策略——仍是一个新兴领域。本研究利用基于博弈的环境作为测试平台，以提升智能体在市场模拟中的表现。

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2.3 概率判断与不确定性管理

AI系统通常依赖贝叶斯理论或信念函数理论进行概率推理。贝叶斯理论赋予精确的数值概率，而邓普斯特-沙弗理论强调证据强度和不确定性建模。

在噪声多、数据不完整的加密市场环境中，信念函数提供了更灵活的未知数表示结构。本研究采用非贝叶斯视角，评估市场信号的可靠性。

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3. 方法与思路

所提出的系统名为加密-博弈-信念框架（Crypto-Game-Belief Framework），由多个模块组成，用于处理市场数据、管理不确定性以及在模拟环境中制定策略。

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3.1 核心组件

数据感知与信念形成模块

系统收集价格变动、交易量和社交媒体情绪等原始数据。不是直接生成买卖信号，而是利用邓普斯特-沙弗理论将这些输入转化为信念质量。

例如，牛市技术指标变成加权的证据，而非固定概率。这使系统能够在面对矛盾信号时模拟犹豫不决。

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创造性问题解决（CPS）与异常管理

加密市场经常出现前所未有的事件。自主系统需要具备创造性问题解决（CPS）能力，以应对这些非典型情况。

该模块支持超越记忆化模式的自适应推理，在陌生环境中生成合理策略。

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多智能体博弈模拟

信念输出被输入到基于博弈的模拟环境中。AI代理与代表不同交易策略的虚拟代理竞争。

利用强化学习，代理最大化奖励函数，在没有实际金融风险的情况下测试策略。

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3.2 评估方案

假设的评估框架包括：

数据集：2018–2023年每小时的BTC和ETH数据，以及社交媒体指标。

基准：买入持有策略和标准的LSTM神经网络。

指标：

投资回报率（ROI）

夏普比率

最大回撤

系统在70%的数据上进行训练，30%的数据上进行测试。引入人工“黑天鹅”场景（如突发20%的下跌）以测试CPS的适应能力。

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4. 讨论

4.1 实际应用与信任

该框架不仅可以作为自动交易工具，还能作为机构投资者的风险管理助手。然而，用户的信任很大程度上依赖于可解释性。

可解释AI（XAI）研究表明，易于理解的推理显著提升信任度。因此，系统应提供上下文解释，例如：

“根据信念函数，市场不确定性已达80%；风险敞口正在降低。”

4.2 局限性

计算成本：多智能体模拟和信念更新需要大量计算资源，可能导致延迟。

历史偏差：人工智能仍受其训练的历史模式限制。

人类心理复杂性：建模主观的人类概率判断仍然具有挑战性。

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4.3 伦理考量

在加密市场部署人工智能存在操纵风险。大型算法交易者可能以不道德的方式利用市场信号。

金融AI系统必须遵循透明、公平和不伤害原则。

4.4 未来工作

未来研究可结合大型语言模型（LLMs）自动分析新闻和学术文献。此外，交叉参考的AI伦理框架有助于制定交易机器人的通用伦理标准。

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5. 结论

加密货币市场是技术与金融的高风险交汇点。本研究提出了一个整合博弈论、邓普斯特-沙弗信念函数和创造性问题解决技术的整体AI框架。通过将市场建模为动态交互系统，而非静态数据集，该框架增强了在不确定性下的决策能力。未来加入可解释性特征的版本，有望促进更透明、更可信的金融生态系统，惠及个人和机构投资者。