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人工智能交易機器人:了解它們在加密貨幣市場中的作用和局限性

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人工智能交易機器人正日益吸引加密貨幣市場參與者的關注,在渴望實現交易策略自動化的交易者中,既引發了熱情,也引發了擔憂。然而,業內專家提醒,許多人仍然誤解了這些機器人的功能和局限性,以及專業交易人工智能與ChatGPT等通用工具之間的顯著區別。 人工智能交易工具正日益受到重視,但圍繞它們的興奮之情應該與對將投資資金委托給自動化系統所涉及的風險的理解保持平衡。Glassnode的銷售和研究主管Brett Singer以及Stoic.AI的開發商Cindicator的首席財務官兼合夥人Nodari Kolmakhidze,正處於數據、算法和交易員領域的前沿,共同塑造着人工智能驅動策略的未來。Singer強調,人工智能在交易中的真正優勢不在於神奇的決策能力,而在於其數據處理能力。他解釋說,模型可以快速探索龐大的數據庫,從而實現交易策略的開發。 Glassnode 基於 Claude 的 MCP 服務器就是一個很好的例子,它提供的高級分析功能可以快速解答復雜的問題。 盡管取得了這些進步,Singer 警告說,大多數 AI 機器人在真實的市場環境下表現不佳,往往無法跑贏市場。他指出,許多 AI 機器人依賴於淺層的回測或單一信號策略,缺乏專業量化交易團隊所採用的穩健性。Kolmakhidze 強調了 ChatGPT 等通用 AI 模型與專爲交易設計的專用機器人之間的區別。他認爲,指望一個通過文本訓練的聊天機器人執行盈利策略是不現實的,因爲即使對於頂尖的對沖基金來說,交易仍然充滿挑戰。Kolmakhidze 還告誡人們不要誤以爲 AI 機器人是自動盈利機器。他們強調,市場機制會不斷變化,即使是強大的模型,在波動性或動量結構發生變化時也會失效。 兩位專家一致認爲,人工智能未來的作用不是取代交易員,而是增強他們的能力。辛格將如今的人工智能比作“可以24小時不間斷工作的助理或實習生”,但仍然需要人類的判斷。完整版的《Byte-Sized Insight》節目包含全面的訪談內容,可在Cointelegraph的播客頁面、Apple Podcasts或Spotify上收聽。

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