如何利用CryptoPanda和GPT4o进行加密货币市场深度分析-以太坊和比特币区块链钱包

打造Crypto市场分析AI工具

设计缘起

在设计相关工具时，我经历了一段很有趣的历程，其中涉及到加密货币、人工智能以及云部署等领域。众多可用的数据引出了一个重要问题，那就是加密货币市场到底能在多大程度上被预测？我开始了探索的行程，下定决心要找到能够有效分析这个复杂市场的办法。

这并非是突然产生的想法。加密货币市场的波动一直都处于被关注的状态，许多投资者都期望能够拥有更精准的分析工具。我身为一名独立黑客，也有着为广大加密社区打造实用工具的愿望，所以就踏上了这条充满挑战的设计之路。

代币标记难点

要有效标记代币并非简单之事，代币需要在诸多维度上都展现出积极的态势，比如新闻情绪方面、交易量变化方面以及流动性方面等。只有当这些方面都满足要求时，才能够精准地对代币进行标记。然而在实际的操作过程中，收集并分析这些多维度的数据，以及协调它们之间的关系，对于设计工具而言是一项巨大的挑战。

例如，新闻情绪的判断会因诸多主观因素而受影响，不同的人对同一条新闻的情绪解读存在差异。交易量的变化可能会被各种偶然因素干扰，流动性会受到市场环境等多种因素的限制。这些情况都会给代币标记工作带来很多不确定性。

模型选择原因

在创建 AI 工具时，首要的决策在于确定模型是无监督的还是监督的。对于 CryptoPanda 工具，我做出了选择无监督模型的决定。因为标记加密货币价格飙升的形态面临诸多困难，要找到能够确切表明市场开始飙升的可靠标签，需要对大量代币的众多现有飙升事件进行标注，这是一项极为耗费人力且艰苦的工作。

我作为独立黑客，更注重简单以及尽量减少重复工作，还希望能够迅速为更广泛的加密社区打造出一个实用的工具。而无监督模型恰好满足我的这些需求，它能够在无需明确标记的情形下，对数据展开有效的分析。

决策树桩应用

以 CryptoPanda 工具为示例，决策树桩起到了重要作用。在我的实现过程里，决策树会投票支持即将到来的激增情况。如果特征值处于正类（激增）的范围之内，就会给累积激增分数提供一个正的增量（+1）；如果特征值不在正类范围内，就为零（无激增）。

以交易量变化为例，若加密货币的交易量变化超出一定百分比，我便会给它分配一个标签，像“高交易量激增”之类的。并且，在此过程中无需历史结果数据，也就是不需要明确的标签。借助这种方式，决策树桩能够对加密货币数据展开有效的分析与评估。

分数计算逻辑

CryptoPanda 会对加密货币数据的某些特定方面进行测试，比如成交量的变化、价格的变化、情绪方面以及事件的发生等情况。然后，它会依据是否满足特定的触发条件，返回分数 0 或者 1。需要注意的是，在 CryptoPanda 中，实际上并不存在一个可以学习的阈值，这些阈值是基于直觉以及历史市场的动态而静态设置的。

这个分数把 CryptoPanda 中所分析的所有不同信号都综合起来了，能够体现加密货币的整体强度或者吸引力。它给我们提供了一个用于判断加密货币市场表现的直观依据，对投资者更好地了解市场动态是有帮助的。

设计模式验证

报告中有一张图表，此图表绘制了代币随着时间的变化而累积激增的分数，并且突出显示了由人工智能策划的推荐代币。这一情况是对 CryptoPanda 方法的积极验证，意味着它能够通过整合来自加密货币社区的多种数据源，从而突出市场的重要趋势。

我发现这种 AI 设计模式很适合对加密货币市场进行分析，并且这些见解与代币未来的价格走势有着紧密的关联。这表明我在设计过程中的探索和努力是有意义的，为加密货币市场的分析带来了新的思路和方法。

    # Prepare prompt
    prompt = f"""
    You are provided with detailed analysis data for several cryptocurrency coins. Using this data, evaluate each coin individually and provide a recommendation on whether it should be considered for purchase based on the potential for a breakout or surge in value.
    **Key requirements:**
    1. If the analysis indicates a surge or breakout potential for a coin, the recommendation must always be "Yes". Ensure this is clearly stated and supported by the data.
    2. If a coin does not show immediate potential, include it in the output with a detailed explanation, and the recommendation must be "No". Ensure the reasoning reflects the lack of a surge or breakout potential and is grounded in the data.
    **Do not repeat or summarize the dataset.** Instead, return the recommendations in structured JSON format for each coin, whether recommended for purchase or not, with clear reasoning for your recommendation based on the data.
    Ensure the explanation explicitly references key factors from the data, such as liquidity risk, cumulative score, sentiment, or other relevant metrics, to justify the recommendation.
    Format your response as follows:
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        "recommendations": [
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                "liquidity_risk": "Low/Medium/High",
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                "reason": "Provide a fluent, specific, and data-driven reason based on the analysis provided. Clearly explain why this coin is or is not recommended for purchase, citing relevant metrics or trends from the data."
            }},
            ...
        ]
    }}
    Here is the data for your analysis:
    {json.dumps(df_json, indent=2)}
    """

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