【觀點】克服人性貪婪、恐懼!看懂加密貨幣量化交易,如何與AI結合?
【觀點】克服人性貪婪、恐懼!看懂加密貨幣量化交易,如何與AI結合?

觀點文章呈現多元意見,不代表《WEB3+》的立場

AI、區塊鏈,可以結合嗎?

資訊科技的發展,已經深入到了我們每一個人的生活,幾乎是沒有網路有些人就不知道怎麼過日子的地步,30年前網路開始發展的時候,我有幸可以參與其中,看著這些年世界的變化,個人的感受是特別的深刻,有許多心得想要與大家分享。

近年來最火熱的議題就是AI與區塊鏈,前者是早在數十年前就已經存在的技術,但直到今日因為網路與大數據,還有半導體技術的成熟,才讓它發光發熱成為改變世界的重要關鍵技術,重要到美國還要立法去阻止對手發展。

後者則是去中心化的概念,基於我們對中心化極權世界的不信任而生,靠的也是一樣是網路的普及與便宜又具有高速運算能力的半導體,而實現區塊鏈技術並獲得市場認證的產品,就是比特幣與以太幣,以及後續如雨後春筍般出現的各種加密貨幣,這些發明可以說是時代的必然,是科技讓它們變成可能,也必然會再度改變人類的歷史。

既然AI與區塊鏈都是如此重要的資訊科技主題,我當然不可能會錯過,或許有人想過是否能將這兩者結合發展出更能創造價值的技術呢?事實上量趨科技就是在做這件事,我們實現的一種可能性就是:運用AI技術做加密貨幣量化交易。

「量化交易」是什麼?好處有哪些?

量化交易對許多人來說或許有點陌生,但如果換句話說講「程式交易」大家應該就會懂了,簡單來說,就是將自己的交易操作方式,用明確的程式與條件邏輯去描述,經過大量數據的回測驗證,然後將這個邏輯程式化自動化,讓程式自動去下單交易,這個方式行之有年,從電腦與網路被發明就一直到今天都是產業的王道。

相較於傳統的人為交易,量化交易的好處太多了,它克服了人性貪婪與恐懼的弱點,可以同時監控全世界成千上萬個市場,而且不用勞健保可以全年無休不會累。

尤其是加密貨幣的市場,不像傳統市場有開盤有收盤,也不像股票有其營運的公司與投資標地,所以無法用巴菲特的方式去做價值投資。

像比特幣與以太幣等指標性的加密貨幣,他們幾乎是受到全世界正在發生的每一件事的影響,2022年2月24那天我就是看到比特幣瞬間暴跌了1000美元,才知道原來俄烏開戰了,而我是臉書朋友圈中第一個知道這件事的人。

機器學習、深度學習是什麼?

那AI是如何在這樣的市場中,發揮它的強大威力呢?

首先我們要先了解,AI是一個集合性名詞,並不是單指某一個技術,也就是說,這個世界還不存在一個想像中像是人類這樣,能夠觀察學習獨立思考,甚至有七情六慾的這種AI。

比起用AI這個大家常聽到的詞,我們更喜歡用Machine Learning「機器學習」和Deep Learning「深度學習」這樣的專業用詞來稱呼我們的技術,這會更為精準。

關於機器學習和深度學習,如果要好好介紹這是可以寫一本書的,一般人也沒有辦法在很短的時間理解。

不過我們一樣可以簡單地說,機器學習就是一種逼近法,比方說身高和體重就好像是正比的關係但又不太像,考慮男性女性又會有不同的情況,如果再把年齡、人種、職業考慮進去就又會有更精準的結果,只要樣本夠多,就足以讓數學模型找到一些規律,這個模型就可以提供我們進行預測而有一定的準度。

至於深度學習,就是更進階更複雜的機器學習,他利用類似人腦神經細胞網路的結構,建構出人工類神經網路,用巨量的訊息去訓練它,就可以讓這個類神經網路記住許多複雜的事情。

比如說當圍棋的黑白子是某個方式排列的時候,下一手在某一個位子的期望勝率為何,這就是無法用簡單的數學模型來描述的複雜問題,而深度學習可以處理它。

AI如何與量化交易結合?

我們就是運用這樣的深度學習技術,將成千上萬的因子,比方說比特幣每一分鐘的價格、有多少買單與賣單、不同交易所不同幣種每分鐘每小時的成交量...以及之後我們想預測的標的,通常是未來的價格與漲跌,通通餵給我們的模型去學習,然後再做大量的回測,並由專業的交易員進行檢視,確認模型學到的是正確的方向趨勢,而不是單純過度優化在某一個特定事件,然後就可以開始小額上線交易進行的驗證與測試,再慢慢地放大金額與交易部位,這就是我們能在市場上佔有一席之地的原因。

然而市場隨時都在變化,唯一不變的定律就是所有事情都在改變,所以用AI做量化交易這個題目是永無止境的,不可能有永遠的贏家。尤其市場上的對手也持續在變強,即使現在我們還有領先的優勢,但任何人都可能擁有跟我們一樣先進的技術與即時的資訊,進而取代我們,所以我們還有打不完的戰役,對新AI技術與人才的需求也永遠不會有滿足的那天。

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核稿編輯:高敬原

關鍵字: #投資
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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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