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AI交易機器人迅速普及，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越來越受到關注，業內專家表示，大多數交易者對這些模型的運作方式及其真正風險存在誤解。
這週的《Byte-Sized Insight》節目探討了AI交易工具的興起、其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
Brett Singer，Glassnode的銷售和研究負責人，以及Cindicator的首席財務官兼合夥人Nodari Kolmakhidze（該公司開發了Stoic.AI）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解釋道，AI在交易中的真正力量不在於神奇的決策，而在於數據處理。他指出：“人們創建這些模型，可以在一到兩天內探索整個數據庫，並能夠開發和創建這些交易策略。”
他提到，Glassnode的新Claude驅動的MCP伺服器使高級分析變得更加可及：“它可以直接從我們的數據庫提取信息，並能在幾分鐘和幾秒內回答非常複雜的問題。”
但Singer警告，大多數AI機器人在現實市場條件下仍然表現不佳。“在大多數情況下，它們並未打敗市場，”他指出，許多機器人依賴於淺層回測或缺乏專業量化交易桌所使用的穩健性。
通用AI與專業AI的區別
打敗市場的可能性可能並不在於像ChatGPT這樣的通用AI模型。相反，更有可能的是專門為此任務設計的高度專業化機器人。Kolmakhidze強調了聊天機器人和為市場設計的模型之間的區別。
“專業訓練模型和通用模型之間有很大區別，”他表示，期望一個基於文本訓練的聊天機器人能執行盈利策略是不現實的。他強調，交易即使對頂級對沖基金來說也是非常困難的。
Kolmakhidze還警告，許多交易者期望AI機器人能自動產生利潤：“最大的誤解是，AI機器人就像印鈔機……事實並非如此。”
市場環境會變化，即使是強大的模型在波動性或動量結構改變時也會迅速崩潰。“它們擅長預測過去，但無法預測未來，”他指出，強調需要謹慎監督和長期評估。
最終，兩位專家一致認為，未來並不是AI取代交易者，而是AI增強交易者。正如Singer所說，當今的AI更像是一個“可以全天候工作的助理或實習生”，但仍然需要人類的判斷。
這篇文章引發了我對AI在金融市場中角色的反思。雖然AI技術的進步無疑為交易者提供了強大的工具，但我們必須保持謹慎，避免過度依賴這些技術。金融市場的複雜性和不確定性意味著，無論AI多麼先進，最終的決策仍需依賴人類的智慧和經驗。這也提醒我們，科技的進步應該是輔助而非取代，只有這樣才能在不斷變化的市場中保持競爭力。
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。
