AI交易機器人受歡迎，但專家警告它們並非“印鈔機”
隨著AI驅動的交易工具在加密市場上迅速獲得關注，業內專家表示，大多數交易者對這些模型的實際運作及其風險存在誤解。
這一周的《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信任自動化系統時應考慮的風險。
打敗市場
Glassnode的銷售和研究負責人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），都是直接參與數據、算法和交易者塑造下一代AI驅動策略的專業人士。
Singer解釋說，AI在交易中的真正力量並不是神奇的決策能力，而是數據處理能力。
“人們創建這些模型，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的新Claude驅動的MCP伺服器使得高級分析變得更加可及：“它可以直接從我們的數據庫中提取，並能夠在幾分鐘和幾秒內回答非常複雜的問題。”
但Singer警告說，大多數AI機器人在現實市場條件下仍然不夠出色。“在大多數情況下，它們並沒有打敗市場，”他說，並指出許多機器人依賴於淺顯的回測或缺乏專業量化交易台所使用的穩健性。
通用AI與專業AI
打敗市場的能力可能不在於像ChatGPT這樣的通用AI模型。相反，這更可能是由專門為此任務設計的高度專業化機器人來實現的。Kolmakhidze強調了聊天機器人和市場專用模型之間的區別。
“專業訓練模型和通用模型之間有很大區別，”他表示，認為期望一個基於文本訓練的聊天機器人執行盈利策略是不切實際的。他強調，交易對於頂級對沖基金來說也是非常困難的。
Kolmakhidze還警告說，許多交易者期望AI機器人能成為自動盈利的機器：
“最大的誤解是，AI機器人就像印鈔機……實際上並不是這樣。”
市場環境會變化，即使是強大的模型在波動性或動量結構改變時也可能迅速崩潰。“它們擅長預測過去，但並不擅長預測未來，”他指出，強調需要謹慎監督和長期評估。
兩位專家最終一致認為，未來不會是AI取代交易者，而是AI增強交易者的能力。正如Singer所說，今天的AI更像是“可以24小時工作的助手或實習生”，但仍然需要人類的判斷。
這篇文章引發了對AI在金融科技領域的應用及其潛在風險的深思。隨著AI技術的進步，投資者必須保持警覺，認識到自動化工具的局限性，並在使用這些工具時進行謹慎的風險評估。AI的發展不僅是技術的進步，更是對人類智慧和判斷力的挑戰，如何在兩者之間找到平衡將是未來投資者面臨的重要課題。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
