用AI交易加密貨幣可行嗎?盤點三大人工智慧操盤的優缺點與工具
用AI交易加密貨幣可行嗎?盤點三大人工智慧操盤的優缺點與工具
2023.04.18 | 區塊鏈
##### 用AI做加密貨幣投資,可行嗎?

聊天機器人ChatGPT推出後,各產業都希望能藉由人工智慧(AI),提升工作效率或是解決產業痛點。AI跟加密貨幣市場的共通點,是從來都不休息,因此許多交易員決定利用人工智慧,做出更精準的決策並預測市場趨勢,進而改變交易格局。

人工智慧可以評估市場趨勢、預測未來價格變化,並根據收集到的數據進行交易,更重要的是,這些演算法不僅不用休息,甚至可能比人類更有效、更快速、更準確。這項強大技術不僅影響了產業,也逐漸重塑交易者制定策略的方式。

不過,巨大的潛力也伴隨著潛在的陷阱。本文將探討AI對加密貨幣交易(投資)的優勢、劣勢,以及所帶來的爭議和影響,還有可以用於交易的三款工具。

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##### AI導入加密交易的優缺點

優點一:效率和速度

人工智慧能夠以閃電般的速度,分析大量數據,對於交易者來說,幾乎可以說是改變了現有的遊戲規則。市場數據、趨勢和新消息的處理速度比「任何人」都快,因此可以讓交易者做出更明智的決策,以及確定交易能夠獲利。

許多AI加密交易平台就有提供自動化交易策略,利用即時數據分析,幫助用戶能更有效地進行買賣。此外,人工智慧還可以辨識人類交易者可能忽略的相關性和模式。透過分析歷史數據,AI系統就可以找出影響市場因素之間的隱藏關係,實現更準確的預測和洞察力。

優點二:持續學習和適應

人工智慧的機器學習能力能夠在一次次的市場數據中學習,並相應地調整交易策略。隨著時間過去,經驗會讓它們作出更好的判斷。當AI模型接觸到新數據時,它們也會調整自己的預測和決策過程。

有些人工智慧工具能從歷史和即時的市場數據,快速產生並改進交易演算法。藉由神經網路等深度學習技術,人工智慧系統可以辨識出複雜的模式,並做出更準確的預測。

優點三:客觀決策

將AI納入交易策略,有助於消除人為偏見和情緒,做出更加客觀和數據導向的決策。有了人工智慧後,就可以減少交易員被名人代言,或毫無根據的意見所左右。

例如,IBM Watson等人工智慧系統可以幫助交易者分析新聞、社交媒體情緒和其他數據,以做出公正的交易決策。 此外,人工智慧驅動的風險管理工具,能快速計算不同市場情景的機率,幫助交易者決定要進入或退出交易、評估或降低損失。

缺點一:複雜性和理解力

人工智慧交易策略可能很複雜且難以理解。而AI的不透明性,可能會在辨識過程產生潛在問題、風險甚至讓信任AI的決定變得具有挑戰性。

也就是說,交易員最好要能掌握人工智慧平台的複雜性,才能真正發揮AI的潛力、有效使用。另外,開發人員也應該打造更用戶友好的界面,並提供教育資源,幫助用戶能夠了解操作的原理或是走勢圖。

缺點二:過度依賴人工智慧

過度依賴人工智慧,可能會導致交易員忽視他們應該要有的監督責任。雖然人工智慧可以根據數據做出相當精準的判斷,但若缺乏人為監督,還是有可能會導致風險不受控制。

為了減少這種風險,交易者應該還是要保持積極參與,並隨時了解市場狀況。只有將AI的洞察力和人類專業知識相結合,才能在自動化和監督之間,取得適當的平衡。

缺點三:不可預見的風險

人工智慧終究是一種技術,即使它能做到很多事情,但終究並不完美。程式的錯誤或無法預測的突發的事件,還是有可能會導致意外損失,這也更凸顯了人類參與交易決策的重要性。

例如,2010年美國股市的「閃電崩盤」事件,全球金融市場無預警瞬間直墜,而這次事件在一定程度上,是演算法交易的錯。這也代表,即使是人工智慧系統,在某些情況下也可能會導致市場不穩定。

為了將此類風險降至最低,開發人員應優先對人工智慧模型進行嚴格的測試和驗證,而交易者也應該保持穩健的風險管理策略,並在必要時接手操作。

##### AI加密貨幣工具推薦

其實,目前大部分的人工智慧交易工具,功能上都大同小異,以下也挑選了三個目前比較受歡迎的AI工具。

Dash 2 Trade

Dash 2 Trade是被外媒《cryptonews》列為2023年「最適合投資的AI加密貨幣交易機器人」第一名。

不論是經驗豐富的專業交易者,還是新手投資者,透過這個AI機器人,都能最大限度地找到盈利潛力。Dash 2 Trade平台D2T原生代幣也是相當受歡迎的AI加密貨幣之一。

Dash 2 Trade平台由經驗豐富的專業交易員團隊開發,透過自動交易API和其他交易工具(例如允許用戶在即時市場條件下,進行理論測試而不需要直接投入資金)進行AI加密貨幣交易。新手交易者還可以利用複製交易功能,直接跟著網站上盈利交易者的策略走。另外也有學習學院,提供磨練技能、策略和分析的新手練功房。

而交易老手,可以加入由專業和經驗豐富的交易者組成的社群,互相分享討論交易策略。 Dash 2 Trade也提供了一系列分析觀點和指標,包括分析鏈上交易、追蹤社群媒體情緒和觀察鯨魚錢包活動,以了解市場趨勢。

Learn2Trade

Learn2Trade也是一個歷史悠久且備受信賴的加密貨幣交易機器人,在全球擁有超過70,000名用戶,並在評審網站TrustPilot上獲得四星好評。

Learn2Trade平台每天透過社群媒體和每日技術分析,提供多達五次的即時警報,官方甚至表示警報和提示的成功率為79%!

服務有免費和付費選項,而付費的VIP用戶除了可以收到每日交易警報之外,還可以看到入場、止盈和止損的價格平均,另外還包括風險回報的詳細資訊以及建議的交易金額,讓用戶可以掌握清楚的資訊再採取行動。

Cryptohopper

Cryptohopper是市場上最受歡迎的加密交易平台之一,提供AI加密機器人交易和複製交易功能,讓新手、老手都能快速操作。AI交易機器人也會根據市場趨勢發出提示警報。用戶也可以向AI提供各種策略,並進行評分和排名,AI就會依照用戶的需求進行分析,並挑選出目前市場的最佳模型選擇。

##### AI的爭議與影響

加密貨幣本身就已經因為新興技術和極為波動的市場而臭名昭彰,再加上詐騙、假新聞以及政府監管等各種不穩定的因素,讓幣圈的業者與投資人有時也走得戰戰兢兢。

而在此時,將另一個複雜的新技術導入加密貨幣領域,對一般人來說,複雜度幾乎來到難以理解的程度。

另外,隨著越來越多投資者在加密貨幣交易中導入AI,未來也可能會出現監管與道德的新挑戰。各國現在正積極針對加密監管進行法案的制定與研究,而確保AI交易遵守現有法規,並不會出現市場操縱或其他非法行為,可能也會成為監管的重點之一。

人工智慧的發展,可能將會為加密貨幣領域帶來一場新革命。即使目前還有不少問題需要解決,不過,隨著相關的項目不斷成長,未來人工智慧的使用勢必會越來越多,也期待這項新技術能為整個產業帶來更正面積極的影響。

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資料來源:beincryptoBitcoinistcryptonews

核稿編輯:高敬原

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當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方
當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方

隨著代理式AI(Agentic AI)快速發展,人工智慧的角色也從被動問答的對話工具,轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面;兩者根本的差異在於,前者仍須仰賴使用者逐步下達指令,後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務,品牌競爭的對象便不再限於消費者,也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此,「Business to Agent」(B2A)成為當代企業必須面對的新命題,為了擁抱嶄新的思路,跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇,以「數據領航:AI時代的真實價值」為題,邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖,一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端,搶佔AI先機。

不只SEO,還要GEO!企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期,新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說,若AI是一場棒球賽,目前僅走到第三局。這意味著,只要企業採用率持續攀升,尚且毋需擔憂AI泡沫化;反之,AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過,程世嘉也提出「智慧通膨」的現象,他表示:「各大廠不斷推出新模型,資本支出也不斷提升,但使用成本並沒有因此下降,因為算力供不應求;不過長期來看,成本曲線一定會往下走,未來AI智慧會像水龍頭一樣,打開就有。」

隨著AI逐步普及,使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調,搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO,更需布局GEO(生成式引擎優化),提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異,及早掌握規則者,才能在新流量分配中卡位。

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iKala共同創辦人暨集團董事長 程世嘉
圖/ 數位時代

迎戰Business-to-Agent,如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利,關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症,大家都很急著導入AI工具,但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為,AI專案應如培訓新進員工,結合商業策略與數據資產雙向評估,才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎,企業的AI就會是空中樓閣。」他強調,雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud,看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本;而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus,定位為策略中樞與營運大腦,即立基於此。

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iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang
圖/ 數位時代

然而,架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出,全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型,關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此,企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace,構成Google所主張的「代理型工作轉型」(Agentic Workplace Transformation,AWT)主軸,讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理,並恪守數據主權歸屬企業的原則,讓企業級AI能真正發揮效益。

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Google Workspace銷售總監Murray Chiang
圖/ 數位時代

當企業打穩內部地基,外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次,近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出,「B2A」(Business to Agent)的時代來臨,當AI代理主導決策時,看重的是API串接流暢度與數據結構化程度,企業必須從爭取「被看見」的SEO排名,走向爭取「被推薦」的AI清單,並進一步走向「被選擇」。其中,信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

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Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai
圖/ 數位時代

從洞察到執行,iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地,關鍵在於底層數據是否可信。對此,iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構,正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境,品牌需要建立的,是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢,代表品牌對人的理解;Kuroma則從AI搜尋視角,分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現,代表對AI的理解;兩者合力,讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台,將洞察轉化為具體行銷執行,使每一次決策都能以數據驅動、持續優化,協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

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iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu
圖/ 數位時代

最後,在論壇壓軸的高峰對談中,程世嘉強調,當前正是典範轉移的關鍵時機,如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利;他認為,這同樣是企業重生的契機,提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其,AI轉型已非單機運作所能達成,企業應優先建立基礎建設與治理架構;當自身能力有限,也須慎選合作夥伴、借助外部資源,並在安全可信任的前提下,實現共同成長。

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