AI驅動的交易機器人在加密貨幣市場迅速獲得關注，在希望實現策略自動化的交易者中引發了興奮和不安。但行業專家表示，大多數人仍然誤解了這些機器人能做什麼、不能做什麼，以及為什麼專業交易AI的行為與ChatGPT等通用工具截然不同。
本週的Byte-Sized Insight節目深入探討了AI交易工具的興起、背後的炒作以及投資者在將資金託付給自動化系統之前應考慮的風險。
跑贏市場
Glassnode銷售和研究主管Brett Singer，以及Cindicator的首席財務官兼合夥人Nodari Kolmakhidze——該公司開發了Stoic.AI——是兩位直接掌舵數據、算法和交易者的專業人士，他們正在塑造下一代AI驅動策略。
Singer解釋說，AI在交易中的真正力量不是神奇的決策能力，而是數據處理能力。
"人們創建的這些模型可以在一兩天內探索整個數據庫，並能夠開發和創建這些交易策略。"
他指出，Glassnode新推出的基於Claude的MCP伺服器使高級分析變得更加易用："它可以直接從我們的數據庫中提取數據，並能夠在幾分鐘甚至幾秒鐘內回答非常複雜的問題。"
但Singer警告說，大多數AI機器人在實際市場條件下仍然表現不佳。"在大多數情況下，它們沒有跑贏市場，"他說，並指出許多機器人依賴於淺層回測或單一信號策略，缺乏專業量化團隊使用的穩健性。
通用AI與專業AI
跑贏市場可能也不在ChatGPT等廣受歡迎的通用AI模型的能力範圍內。相反，專門為該任務設計的高度專業化機器人更有可能做到這一點。構建專業交易AI的Kolmakhidze在聊天機器人和為市場設計的模型之間劃了一條界線。
"專業訓練模型和通用模型之間存在很大差異，"他說，並認為期望在文本上訓練的聊天機器人執行盈利策略是不現實的。他強調，即使對於頂級對沖基金來說，交易也是出了名的困難。
Kolmakhidze還警告說，許多交易者期望AI機器人成為自動賺錢機器：
"最大的誤解是AI機器人就像印鈔機……事實並非如此。"
市場環境會發生變化，即使是強大的模型也可能在波動性或動量結構改變時迅速崩潰。"它們擅長預測過去，但不擅長預測未來，"他指出，強調需要仔細監督和長期評估。
兩位專家最終都同意，未來不是AI取代交易者，而是AI增強交易者。正如Singer所說，今天的AI更像是"一個可以24小時工作的助理或實習生"，但仍然需要人類判斷。
