Когда нейросеть думает вслух о деньгах
В 2026 году рассуждающие LLM (Reasoning LLMs) перестали быть лабораторной диковинкой. Особенно в криптоаналитике, где каждый день нужно переваривать терабайты ончейн-данных, новостей, социальных сигналов и рыночных движений. Обычная нейросеть видит цифры и выдает ответ. Рассуждающая - показывает, как она к этому ответу пришла. Разница примерно как между гадалкой и финансовым аналитиком с прозрачным отчетом.
Рассуждающие LLM (Reasoning LLMs) - это модели, которые используют техники типа Chain-of-Thought (CoT), Tree-of-Thoughts (ToT) или Graph-of-Thoughts (GoT) для многошагового логического вывода. В криптоаналитике они не просто предсказывают цену, а объясняют, почему она может измениться.
Почему обычные LLM проваливаются в криптоаналитике
Помните статью "LLM для трейдинга: как превратить график в текст и почему это не работает (почти)"? Там подробно разбирали, почему стандартные модели не справляются с финансовыми данными. В крипто - все еще хуже.
Обычная LLM смотрит на транзакцию: "0x... отправил 1000 ETH на биржу". И что? Это продажа? Перевод между кошельками? Маркет-мейкинг? Без контекста и цепочки рассуждений модель выдает случайный ответ.
Главная проблема: крипторынок - это не просто данные. Это сеть взаимосвязанных событий, где одна крупная транзакция может быть частью сложной стратегии. Обычные LLM видят деревья, но не лес.
Архитектуры, которые работают в 2026 году
За последние два года появилось несколько архитектур, специально заточенных под финансовый анализ. Не универсальных ChatGPT, а узкоспециализированных монстров.
1Multi-Agent Reasoning Systems
Система из нескольких агентов, каждый со своей специализацией. Один анализирует ончейн-транзакции, второй - социальные сигналы, третий - рыночные данные. Координатор собирает их выводы и строит общую картину.
Например, CryptoReasoner-4 (2025) использует 7 специализированных агентов:
- On-chain аналитик (транзакции, смарт-контракты)
- Social sentiment монитор (Twitter, Telegram, Discord)
- Market structure аналитик (ордербуки, ликвидность)
- Macro-экономист (новости, регуляторные изменения)
- Pattern recognition модуль (технический анализ)
- Risk assessment модуль
- Coordinator LLM (собирает все вместе)
2Temporal Graph Networks + LLM
Блокчейн - это граф, который меняется во времени. Temporal Graph Networks (TGN) обрабатывают временные зависимости, а LLM интерпретируют результаты. Модель видит не просто "транзакция A → B", а "транзакция A → B в момент T, после событий X, Y, Z".
В 2026 году эта архитектура стала стандартом для анализа сложных атак, мониторинга мошеннических схем и отслеживания движения средств.
3Retrieval-Augmented Generation (RAG) с ончейн-контекстом
Самый практичный подход для большинства проектов. Векторная база данных с историческими ончейн-данными, транзакциями, событиями. LLM запрашивает релевантный контекст и строит рассуждение на его основе.
Ключевое отличие от обычного RAG: здесь важен не просто семантический поиск, а временные и причинно-следственные связи. Как в статье "Как построить семантический пайплайн для LLM", но с акцентом на временные метки и транзакционные графы.
Что именно анализируют рассуждающие LLM
Не абстрактные "данные", а конкретные сигналы, которые можно извлечь из блокчейна.
| Тип данных | Что LLM ищет | Пример вывода |
|---|---|---|
| Крупные транзакции на биржи | Потенциальные продажи, изменение баланса сил | "Кит перевел 5000 ETH на Binance, что составляет 15% его баланса. Вероятность продажи в ближайшие 24 часа: 72%" |
| Активность смарт-контрактов | Новые протоколы, миграция ликвидности, атаки | "За последние 6 часов объем в протоколе X вырос на 300%. Анализ транзакций показывает приток от 3 крупных маркет-мейкеров" |
| Изменения в стейкинге | Сигналы доверия/недоверия к сети | "Резкий отток из стейкинга ( -12% за день) совпадает с негативными новостями о апгрейде сети. Корреляция: 0.84" |
| Арбитражные возможности | Разницы цен между DEX/CEX, временные окна | "Цена ETH на Uniswap на 0.3% выше, чем на Binance. С учетом газа арбитраж возможен при объеме от 50 ETH" |
Промптинг для рассуждающих LLM: как не получить ерунду
Здесь работает правило из статьи "Забудьте про 'правильные промпты'": важно не формулировать идеальный запрос, а дать модели правильную структуру для рассуждения.
Плохой промпт:
"Проанализируй эту транзакцию и скажи, что будет с ценой"Хороший промпт (структурированный):
"Анализируй шаг за шагом:
1. Извлеки данные транзакции: отправитель, получатель, сумма, газ
2. Проверь историю отправителя: это китовый кошелек? частый трейдер?
3. Проанализируй получателя: биржа? другой кошелек? контракт?
4. Сравни с похожими историческими транзакциями
5. Оцени потенциальное влияние на рынок
6. Выведи вероятность продажи/покупки"Инструменты и фреймворки 2026 года
Экосистема еще молодая, но уже есть рабочие инструменты.
- CryptoLlama-3-Reasoning (специализированная версия Llama 3, дообученная на ончейн-данных с поддержкой 128K контекста)
- ChainMind Framework - фреймворк для построения multi-agent систем в криптоаналитике
- OnChainGPT - коммерческое решение с доступом к реальным блокчейн-данным через API
- DeFiReasoner - открытая система для анализа DeFi-протоколов и выявления рисков
Большинство этих инструментов используют архитектуры, описанные в исследовании квантов и LLM, но адаптированные под специфику крипторынков.
Ограничения и опасности
Рассуждающие LLM - не волшебная палочка. У них те же проблемы, что и у обычных моделей, только масштабированные.
Первая: иллюзия понимания. Модель может строить красивые цепочки рассуждений, которые логически непротиворечивы, но основаны на неверных предпосылках. Как в случае из статьи "Провал LLM: Почему нейросети понимают вашу боль, но всё равно дают опасный совет".
Вторая: зависимость от качества данных. Ончейн-данные - это не curated датасет. Там есть шум, пропуски, ошибки. LLM, обученная на мусоре, выдаст красивый, логичный, но неправильный анализ.
Третья: временная задержка. Блокчейн не мгновенен. Пока транзакция попадет в блок, пока ее обработают, пока LLM проанализирует - рынок уже мог отреагировать.
Практический пример: анализ потенциального дампа
Давайте разберем, как рассуждающая LLM анализирует конкретную ситуацию.
Сигнал: Кит 0x7a3... перевел 8000 BTC (≈ $400M на 2026 год) на Coinbase.
Цепочка рассуждений LLM:
- Идентификация: кошелек принадлежит известному раннему инвестору в Bitcoin (активен с 2013 года)
- Исторический паттерн: за последние 5 лет этот кошелек совершал 4 подобные транзакции. В 3 случаях за переводом следовала продажа в течение 48 часов
- Контекст: текущая цена BTC близка к историческому максимуму для этого кошелька (он покупал по $9000, сейчас $50000)
- Рыночные условия: низкая ликвидность на биржах, крупные ордера на продажу в стакане
- Вывод: вероятность продажи - 85%. Ожидаемое давление на цену: -8-12% в случае реализации
Ключевое отличие от обычной LLM: здесь видна вся цепочка. Можно проверить каждый шаг, оспорить предпосылки, скорректировать вывод.
Будущее: куда это движется
К 2027 году ожидаем появление автономных крипто-аналитических агентов. Не просто анализирующих, но и действующих на основе анализа (в рамках заданных правил и лимитов).
Второе направление: интерпретируемый ИИ для регуляторов. Цепочки рассуждений - это не только для трейдеров. Регуляторы хотят понимать, как ИИ приходит к выводам о мошенничестве, отмывании денег, манипуляциях рынком.
Третье: симбиоз с традиционными финансовыми моделями. LLM анализируют качественные данные (новости, социальные сигналы), quantitative модели - числовые. Вместе они дают более полную картину.
Главный риск: чем сложнее становятся рассуждающие LLM, тем труднее отличить глубокий анализ от убедительной ерунды. Модель может построить идеально логичную цепочку, основанную на случайной корреляции в данных.
Если хотите поэкспериментировать - начните с открытых моделей типа CryptoLlama и небольших датасетов ончейн-данных. Не пытайтесь сразу анализировать весь Bitcoin. Возьмите один конкретный протокол, один тип транзакций, одну временную метку.
И помните: рассуждающая LLM в криптоаналитике - это не замена трейдеру. Это инструмент, который расширяет возможности анализа. Как телескоп для астронома: не думает за него, но позволяет увидеть то, что не видно невооруженным глазом.
Только в отличие от телескопа, этот инструмент иногда галлюцинирует и выдает звезды там, где их нет. Проверяйте каждую цепочку рассуждений. Особенно когда на кону реальные деньги.
