主要观点：
ChatGPT能够整合社交媒体及新闻情绪，揭示新兴代币的早期叙事和市场热度。
将技术指标和链上交易数据输入ChatGPT，交易者能够追踪“聪明资金”动向，识别筹码集中或分散模式。
在工作流程中探索多种GPT工具，交易者可以交叉比对各项指标、情绪和合约安全性，实现更科学的决策。
利用嵌入、聚类、异常检测和代币经济学指标构建数据驱动的扫描器，可自动发现高潜力代币。
在高潜力币种起飞之前发现它们，常被误认为是纯粹的运气。然而，经验丰富的投资者深知，发掘这些项目依靠的是严谨研究而非运气。投资者可通过ChatGPT及其他AI工具筛选数千种代币，识别真正有价值的项目。
本文将详细介绍ChatGPT在加密货币分析研究中的应用方式。
使用ChatGPT探索市场情绪和叙事
一个代币可能有很好的基本面，但如果没有人谈论它，其潜力仍未实现。
一个隐藏的宝石通常是刚开始产生积极热度的代币。你可以通过向ChatGPT提供来自各种来源的信息，让它综合公众意见的图景。
例如，你可以复制并粘贴来自主要加密新闻媒体的最新头条或像X或Reddit这样的热门社交媒体平台的片段。
尝试使用这样的提示：
“分析以下关于[代币名称]的新闻头条和社交媒体评论。综合整体市场情绪，识别任何新兴叙事，并标记社区讨论的任何潜在风险或重大关注点。”
AI可以使用你提供的数据生成摘要，指示情绪是中立、看涨还是负面，以及哪些特定的讨论点正在获得关注。此方法可以帮助你确定市场的整体情绪状态。
此外，可以要求ChatGPT寻找项目生态系统增长的迹象。你可以发送来自DefiLlama等平台的快照，但不能提供实时数据。
例如，你可以使用这样的提示：
“根据以下关于[代币名称]生态系统内协议的总锁定价值的数据点，识别哪些领域正在获得最大动能，哪些协议在过去30天内增长最快。”
以这种方式框定，ChatGPT可以突出异常值——那些比其他协议更快吸引流动性和用户的协议。这些突出者往往不仅仅是技术上健全的；它们是那些吸引市场注意力并建立起推动价格急剧波动的动力的协议。
据MEXC Research 2025年研究显示，67%的Z世代加密货币交易者在过去90天内已启用至少一种AI驱动的交易机器人或策略，显示出自动化、AI辅助交易的代际转变。
数据驱动的ChatGPT应用方式
对于高级交易者而言，深入技术和链上指标有助于挖掘突出机会。在这一阶段，用户将从研究者转变为分析师，主动收集合适的数据，输入AI以获得更深入的洞察。
在技术指标解读方面，可将来自图表平台的原始技术数据输入ChatGPT。例如，可提供某币种在特定周期内的相对强弱指数（RSI）、移动平均收敛/发散指标（MACD）以及不同均线数据。
一个有用的提示示例可以是：
“分析过去90天内[代币名称]的以下技术指标数据。根据提供的RSI、MACD和50/200日移动平均线交叉，你能推断出当前市场趋势和潜在的即将到来的价格变动吗？突出任何看涨或看跌信号。”
通过进行链上数据分析，你可以揭示项目活动背后的真相。你可以从区块浏览器或分析工具中复制并粘贴原始数据。
例如：
“以下是[代币名称]的最近交易和钱包活动列表。分析这些数据以识别‘聪明钱’动向，即来自历史表现良好的钱包的大额交易。基于此，你能检测到任何累积或分配模式吗？”
此方法有助于追踪大户资金流动，并及时发现潜在价格变动的信号，领先于市场其他参与者。
ChatGPT高级GPT工具
在加密领域，ChatGPT的实际优势在于探索针对特定场景定制的GPT工具。许多GPT工具能够扩展ChatGPT的功能，如分析智能合约、总结区块链研究或提取结构化市场数据。例如，可使用专为代币安全分析设计的GPT、用于链上钱包追踪的GPT，或专用于解析加密研究报告的GPT。
以下是访问用于加密货币交易的GPT工具的分步指南：
步骤1：订阅ChatGPT会员
要开始使用GPTs，你需要一个ChatGPT Plus账户（20美元/月）。
步骤2：探索GPTs
在左侧菜单中，点击“探索GPTs”。使用搜索栏查找与加密相关的GPTs。选择并启动你想使用的GPT。
在工作流程中可以同时运行多个GPT——例如，将一个总结代币经济学的GPT与另一个检查合约安全性的GPT结合使用。不过，重要的是要记住：这些工具应该加速你自己的研究，而不是完全取代它。
如何使用ChatGPT构建数据驱动的扫描器
你可以通过将ChatGPT作为自动化发现管道的一部分，超越一次性提示。
首先从项目白皮书、社交媒体帖子和GitHub提交中创建嵌入。结合这些向量以发现值得人工审查的异常值。添加一个代币经济学风险评分，权衡流通供应、解锁计划和归属悬崖，以及从订单簿快照和去中心化交易所（DEX）池差价中构建的流动性深度指标。
你还可以在大额转账和合约交互上层叠异常检测，以实时标记异常活动。
要运行此系统，通过GitHub、CoinGecko和Etherscan的API收集数据。使用Python（或其他语言）处理数据以生成数值指标和嵌入。应用聚类和异常检测以突出异常项目，然后将结果推送到仪表板或警报系统，以便你能快速采取行动。
最后，通过重放过去的链上事件和交易流来回测你的信号。这将分散的数据点转化为一个结构化的过程，产生可重复的高信号交易想法。