AI 在加密貨幣量化交易中的關鍵角色

資料層智能：AI 處理鏈上及鏈下多元資料來源

加密市場的資料遠比傳統金融複雜，涵蓋鏈上交易、DEX 深度、Gas 費用波動、清算資訊、巨鯨地址行為、社群媒體情緒等……這些資料分布於不同區塊鏈、協議及各種社群平台，而 AI 在資料層的價值在於將原本零散的大量資料轉化為可用的結構化訊號。

AI 在資料層的應用包含：

• 鏈上資料解析：分析地址行為、資金流向、DeFi 清算風險。
• 訂單簿處理：捕捉吃單速度、深度變化、掛單結構。
• 社群情緒分析：從 Twitter、Telegram、Reddit 擷取市場情緒變化。
• 跨鏈資料整合：統整 ETH、SOL、BSC 等多鏈的即時市場結構。

透過 AI 進行資料清理及訊號生成，策略才能建立在更穩定且具可解釋性的基礎上。

模型層智能：從趨勢、波動率到訊號自動生成

模型層是 AI 的主戰場，負責將資料轉化為交易策略或預測結果。

AI 在模型層的核心能力包含：

• 趨勢預測模型：運用深度學習或時序模型（如 Transformer）預測短期或中期走勢。
• 交易訊號自動生成：AI 能依據不同指標組合自動產生買賣訊號，像是量價結構、資金流變化、巨鯨行為反轉等。
• 波動率與風險建模：AI 可根據鏈上行為及市場情緒建立非線性波動率模型，較傳統 GARCH 更能捕捉突發行情。

模型層的核心價值在於：將過去由交易員或量化工程師手動設計的策略架構，轉化為 AI 自動學習並持續迭代的模型體系。

執行層智能：找到最佳路徑與最優成交

在加密市場，多鏈、多交易所及多資產結構讓執行成為最複雜的一層，執行層的 AI 模組負責在策略發出訊號後，將訂單以最低成本、最高效率完成執行。

AI 在執行層的關鍵任務包含：

• 最佳路徑選擇：根據鏈上 Gas、DEX 深度、做市商報價等，選擇最便宜且最穩定的成交路徑。
• 滑點控制：動態調整訂單規模及拆單策略，降低衝擊成本。
• 交易節奏智能化：依據市場波動自動調整倉位，避免於高 Gas 區間下單。
• 跨交易所執行：自動判斷 CEX 與 DEX 間的價格及流動性差距，選擇最佳執行點。

這讓加密量化策略在執行端更具一致性，不再受人工干預或情緒波動影響。

AI 在加密量化的限制

AI 雖然強大，但在加密市場仍存在明顯限制，必須謹慎因應：

• 噪音極高：鏈上轉帳、巨鯨行為、社群平台情緒中充斥大量無效資訊。
• 黑天鵝事件頻繁：LUNA 崩盤、交易所爆雷、鏈上攻擊等皆超出模型預測範圍。
• 模型過度擬合：策略在回測時表現亮眼，卻在真實市場中失效。
• 資料不穩定：不同鏈及協議規則更新迅速，歷史資料有效期短。

這些限制提醒我們，AI 是強大的輔助工具，但並非自動獲利機器，真正穩健的系統必須結合風險管理、策略驗證及人工監控。