仮想通貨インフルエンサーのビットコイン取引アルゴリズムが監視の中で疑惑を招く

仮想通貨インフルエンサーのRekt Fencer氏が、OpenAIのChatGPTを使用したビットコイン取引のアルゴリズムを共有し、ボットのパフォーマンスについて懐疑的な見方を引き起こした。このボットはボリンジャーバンドインジケーターを使用して作成され、Rekt Fencer に 71,500 ドルの利益をもたらしたとされています。しかし、ユーザーは結果の信頼性を疑問視しており、トレーダーが実際のライブ市場の利益ではなくバックテストデータを使用した可能性があることを示唆しています。

Crypto Influencer's Bitcoin Trading Algorithm Raises Doubts Amid Skeptical Scrutiny

仮想通貨インフルエンサーのビットコイン取引アルゴリズムが懐疑的な監視の中で疑問を引き起こす

Cryptocurrency influencer Rekt Fencer's recent claim to have created a profitable Bitcoin (BTC) trading algorithm using OpenAI's ChatGPT has sparked a wave of skepticism within the crypto community.

仮想通貨インフルエンサーであるレクト・フェンサー氏が、OpenAIのChatGPTを使って収益性の高いビットコイン（BTC）取引アルゴリズムを開発したと最近主張したことは、仮想通貨コミュニティ内に懐疑の波を引き起こした。

Trading algorithms are commonly used in financial markets to automate trading decisions based on predefined rules and mathematical models. Rekt Fencer alleges to have developed such an algorithm that reportedly generated $71,500 in profits.

取引アルゴリズムは、事前定義されたルールと数学的モデルに基づいて取引の意思決定を自動化するために、金融市場で一般的に使用されています。 Rekt Fencer はそのようなアルゴリズムを開発し、伝えられるところによると 71,500 ドルの利益を生み出したと主張しています。

According to Rekt Fencer's Twitter thread on April 25th, the algorithm utilizes the Bollinger Bands Indicator on the TradingView platform. He claims to have built the bot in just 10 minutes using ChatGPT's AI prompts, which were also used to resolve coding errors and technical glitches.

4月25日のRekt FencerのTwitterスレッドによると、このアルゴリズムはTradingViewプラットフォームのボリンジャーバンドインジケーターを利用しています。同氏は、ChatGPT の AI プロンプトを使用して、わずか 10 分でボットを構築したと主張しています。このプロンプトは、コーディング エラーや技術的な問題を解決するためにも使用されました。

However, many users have expressed doubts about the authenticity of Rekt Fencer's claims. They argue that the alleged profits are the result of backtesting, a simulation process that does not reflect actual market conditions.

しかし、多くのユーザーはRekt Fencerの主張の信頼性について疑問を表明しています。彼らは、主張されている利益はバックテスト、つまり実際の市場状況を反映していないシミュレーションプロセスの結果であると主張している。

Backtesting involves testing a trading strategy on historical data, which can provide misleading results compared to real-time trading. Skeptics point out that Rekt Fencer's thread only mentions profits and not losses, a scenario that is highly unlikely in live market trading.

バックテストには過去のデータに基づいて取引戦略をテストすることが含まれますが、これによりリアルタイム取引と比較して誤解を招く結果が得られる可能性があります。懐疑論者は、Rekt Fencer のスレッドでは利益のみが言及されており、損失については言及されていないが、ライブ市場取引ではこのようなシナリオはありそうもないことを指摘しています。

Furthermore, critics argue that creating a trading algorithm is a complex process that requires significant technical expertise. They question whether AI bots like ChatGPT are capable of generating effective trading strategies, given their potential limitations in understanding the intricacies of financial markets.

さらに、批評家は、取引アルゴリズムの作成は複雑なプロセスであり、かなりの技術的専門知識が必要であると主張しています。彼らは、金融市場の複雑さを理解する際に潜在的な限界があることを考慮して、ChatGPT のような AI ボットが効果的な取引戦略を生成できるかどうかを疑問視しています。

"Making a trading algo it's complicated and can't be based on a retail indicator," commented GP Crypto Chief, a prominent crypto analyst. "Profit factor of 2.20 in testing is way too low and likely he excluded the settings where fees are not calculated."

「取引アルゴリズムの作成は複雑で、小売指標に基づくことはできません」と著名な暗号通貨アナリストであるGPクリプト・チーフ氏はコメントした。 「テストにおける利益率 2.20 は低すぎるため、手数料が計算されない設定を除外した可能性があります。」

The debate surrounding Rekt Fencer's trading algorithm highlights the importance of caution when using automated trading systems, especially those based on unproven AI technology. Users should thoroughly evaluate the credibility of such systems before deploying real capital.

Rekt Fencer の取引アルゴリズムをめぐる議論は、自動取引システム、特に実証されていない AI テクノロジーに基づくシステムを使用する際の注意の重要性を浮き彫りにしています。ユーザーは、実際の資本を導入する前に、そのようなシステムの信頼性を徹底的に評価する必要があります。

It is crucial to note that while AI and machine learning can assist traders in analyzing data and identifying trends, they should not be solely relied upon for making investment decisions. Traders should always exercise due diligence, conduct thorough research, and understand the risks associated with automated trading.

AI と機械学習はトレーダーがデータを分析してトレンドを特定するのに役立ちますが、投資の意思決定を行う際にのみに依存すべきではないことに注意することが重要です。トレーダーは常にデューデリジェンスを実施し、徹底的な調査を実施し、自動取引に関連するリスクを理解する必要があります。