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,業界內部人士指出,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》節目深入探討了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。
超越市場
來自Glassnode的銷售和研究負責人Brett Singer,以及Cindicator的首席財務官和合夥人Nodari Kolmakhidze(該公司開發了Stoic.AI),都是直接參與數據、算法和交易者的專業人士,正在塑造下一代AI驅動的策略。
Singer解釋說,AI在交易中的真正力量並不在於神奇的決策,而是在於數據處理。
“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。”
他提到,Glassnode的新Claude驅動的MCP伺服器使高級分析變得更容易獲得:“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,它們沒有超越市場,”他指出,許多機器人依賴於淺層的回測或缺乏專業量化交易桌所使用的穩健性。
通用與專用AI
超越市場的能力可能不在於像ChatGPT這樣的通用AI模型。相反,這更有可能發生在專門為此任務設計的高度專業化的機器人上。Kolmakhidze強調了聊天機器人與專為市場設計的模型之間的區別。
“專門訓練的模型和通用模型之間有很大的區別,”他說,並指出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。交易本身就對頂級對沖基金來說是極具挑戰性的。
Kolmakhidze還警告說,許多交易者期望AI機器人成為自動盈利的機器:“最大的誤解是AI機器人就像印鈔機……事實並非如此。”
市場狀況會變化,即使是強大的模型在波動性或動量結構變化時也可能迅速崩潰。“它們擅長預測過去,但不擅長預測未來,”他強調了需要仔細監督和長期評估的重要性。
最終,兩位專家一致認為,未來不是AI取代交易者,而是AI增強交易者。正如Singer所說,今天的AI更像是一位“可以全天候工作的助手或實習生”,但仍需要人類的判斷。
這篇文章提醒我們,在追求自動化交易的過程中,投資者必須保持理性,了解AI工具的局限性。即使AI技術不斷進步,市場的變化和不確定性仍然是無法完全預測的。這也反映出人類在交易過程中不可或缺的角色,未來的成功可能在於人類與AI的協作,而非單純依賴技術。
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