主要觀點：
ChatGPT能夠整合社交媒體及新聞情緒，揭示新興代幣的早期敘事和市場熱度。
將技術指標和鏈上交易數據輸入ChatGPT，交易者能夠追蹤“聰明資金”動向，識別籌碼集中或分散模式。
在工作流程中探索多種GPT工具，交易者可以交叉比對各項指標、情緒和合約安全性，實現更科學的決策。
利用嵌入、聚類、異常檢測和代幣經濟學指標構建數據驅動的掃描器，可自動發現高潛力代幣。
在高潛力幣種起飛之前發現它們，常被誤認為是純粹的運氣。然而，經驗豐富的投資者深知，發掘這些項目依靠的是嚴謹研究而非運氣。投資者可透過ChatGPT及其他AI工具篩選數千種代幣，識別真正有價值的項目。
本文將詳細介紹ChatGPT在加密貨幣分析研究中的應用方式。
使用ChatGPT探索市場情緒和敘事
一個代幣可能有很好的基本面，但如果沒有人談論它，其潛力仍未實現。
一個隱藏的寶石通常是剛開始產生積極熱度的代幣。你可以透過向ChatGPT提供來自各種來源的信息，讓它綜合公眾意見的圖景。
例如，你可以複製並貼上來自主要加密新聞媒體的最新頭條或像X或Reddit這樣的熱門社交媒體平台的片段。
嘗試使用這樣的提示：
“分析以下關於[代幣名稱]的新聞頭條和社交媒體評論。綜合整體市場情緒，識別任何新興敘事，並標記社區討論的任何潛在風險或重大關注點。”
AI可以使用你提供的數據生成摘要，指示情緒是中立、看漲還是負面，以及哪些特定的討論點正在獲得關注。此方法可以幫助你確定市場的整體情緒狀態。
此外，可以要求ChatGPT尋找項目生態系統增長的跡象。你可以發送來自DefiLlama等平台的快照，但不能提供實時數據。
例如，你可以使用這樣的提示：
“根據以下關於[代幣名稱]生態系統內協議的總鎖定價值的數據點，識別哪些領域正在獲得最大動能，哪些協議在過去30天內增長最快。”
以這種方式框定，ChatGPT可以突出異常值——那些比其他協議更快吸引流動性和用戶的協議。這些突出者往往不僅僅是技術上健全的；它們是那些吸引市場注意力並建立起推動價格急劇波動的動力的協議。
據MEXC Research 2025年研究顯示，67%的Z世代加密貨幣交易者在過去90天內已啟用至少一種AI驅動的交易機器人或策略，顯示出自動化、AI輔助交易的世代轉變。
數據驅動的ChatGPT應用方式
對於高級交易者而言，深入技術和鏈上指標有助於挖掘突出機會。在這一階段，用戶將從研究者轉變為分析師，主動收集合適的數據，輸入AI以獲得更深入的洞察。
在技術指標解讀方面，可將來自圖表平台的原始技術數據輸入ChatGPT。例如，可提供某幣種在特定週期內的相對強弱指數（RSI）、移動平均收斂/發散指標（MACD）以及不同均線數據。
一個有用的提示示例可以是：
“分析過去90天內[代幣名稱]的以下技術指標數據。根據提供的RSI、MACD和50/200日移動平均線交叉，你能推斷出當前市場趨勢和潛在的即將到來的價格變動嗎？突出任何看漲或看跌信號。”
透過進行鏈上數據分析，你可以揭示項目活動背後的真相。你可以從區塊瀏覽器或分析工具中複製並貼上原始數據。
例如：
“以下是[代幣名稱]的最近交易和錢包活動列表。分析這些數據以識別‘聰明錢’動向，即來自歷史表現良好的錢包的大額交易。基於此，你能檢測到任何累積或分配模式嗎？”
此方法有助於追蹤大戶資金流動，並及時發現潛在價格變動的信號，領先於市場其他參與者。
ChatGPT高級GPT工具
在加密領域，ChatGPT的實際優勢在於探索針對特定場景定制的GPT工具。許多GPT工具能夠擴展ChatGPT的功能，如分析智能合約、總結區塊鏈研究或提取結構化市場數據。例如，可使用專為代幣安全分析設計的GPT、用於鏈上錢包追蹤的GPT，或專用於解析加密研究報告的GPT。
以下是訪問用於加密貨幣交易的GPT工具的分步指南：
步驟1：訂閱ChatGPT會員
要開始使用GPTs，你需要一個ChatGPT Plus帳戶（20美元/月）。
步驟2：探索GPTs
在左側菜單中，點擊“探索GPTs”。使用搜索欄查找與加密相關的GPTs。選擇並啟動你想使用的GPT。
在工作流程中可以同時運行多個GPT——例如，將一個總結代幣經濟學的GPT與另一個檢查合約安全性的GPT結合使用。不過，重要的是要記住：這些工具應該加速你自己的研究，而不是完全取代它。
如何使用ChatGPT構建數據驅動的掃描器
你可以透過將ChatGPT作為自動化發現管道的一部分，超越一次性提示。
首先從項目白皮書、社交媒體帖子和GitHub提交中創建嵌入。結合這些向量以發現值得人工審查的異常值。添加一個代幣經濟學風險評分，權衡流通供應、解鎖計劃和歸屬懸崖，以及從訂單簿快照和去中心化交易所（DEX）池差價中構建的流動性深度指標。
你還可以在大額轉帳和合約互動上層疊異常檢測，以實時標記異常活動。
要運行此系統，透過GitHub、CoinGecko和Etherscan的API收集數據。使用Python（或其他語言）處理數據以生成數值指標和嵌入。應用聚類和異常檢測以突出異常項目，然後將結果推送到儀表板或警報系統，以便你能快速採取行動。
最後，透過重放過去的鏈上事件和交易流來回測你的信號。這將分散的數據點轉化為一個結構化的過程，產生可重複的高信號交易想法。