AI驱动的交易机器人正在加密货币市场迅速获得关注，在希望实现策略自动化的交易者中引发了兴奋和不安。但行业专家表示，大多数人仍然误解了这些机器人能做什么、不能做什么，以及为什么专业交易AI的行为与ChatGPT等通用工具截然不同。
本周的Byte-Sized Insight节目深入探讨了AI交易工具的兴起、背后的炒作以及投资者在将资金托付给自动化系统之前应考虑的风险。
跑赢市场
Glassnode销售和研究主管Brett Singer，以及Cindicator的首席财务官兼合伙人Nodari Kolmakhidze——该公司开发了Stoic.AI——是两位直接掌舵数据、算法和交易者的专业人士，他们正在塑造下一代AI驱动策略。
Singer解释说，AI在交易中的真正力量不是神奇的决策能力，而是数据处理能力。
"人们创建的这些模型可以在一两天内探索整个数据库，并能够开发和创建这些交易策略。"
他指出，Glassnode新推出的基于Claude的MCP服务器使高级分析变得更加易用："它可以直接从我们的数据库中提取数据，并能够在几分钟甚至几秒钟内回答非常复杂的问题。"
但Singer警告说，大多数AI机器人在实际市场条件下仍然表现不佳。"在大多数情况下，它们没有跑赢市场，"他说，并指出许多机器人依赖于浅层回测或单一信号策略，缺乏专业量化团队使用的稳健性。
通用AI与专业AI
跑赢市场可能也不在ChatGPT等广受欢迎的通用AI模型的能力范围内。相反，专门为该任务设计的高度专业化机器人更有可能做到这一点。构建专业交易AI的Kolmakhidze在聊天机器人和为市场设计的模型之间划了一条界线。
"专业训练模型和通用模型之间存在很大差异，"他说，并认为期望在文本上训练的聊天机器人执行盈利策略是不现实的。他强调，即使对于顶级对冲基金来说，交易也是出了名的困难。
Kolmakhidze还警告说，许多交易者期望AI机器人成为自动赚钱机器：
"最大的误解是AI机器人就像印钞机……事实并非如此。"
市场环境会发生变化，即使是强大的模型也可能在波动性或动量结构改变时迅速崩溃。"它们擅长预测过去，但不擅长预测未来，"他指出，强调需要仔细监督和长期评估。
两位专家最终都同意，未来不是AI取代交易者，而是AI增强交易者。正如Singer所说，今天的AI更像是"一个可以24小时工作的助理或实习生"，但仍然需要人类判断。