「網格機器人」在紀律下逆人性!囊括幣圈生命週期頭尾,如何穩穩吃下產業紅利?
「網格機器人」在紀律下逆人性!囊括幣圈生命週期頭尾,如何穩穩吃下產業紅利?
2023.09.01 | 區塊鏈

加密貨幣所衍伸的投資工具、產品,成為現在許多人日常投資的選項之一。但面對交易所複雜的使用者介面、五花八門的投資專有名詞,讓新手還沒踏出第一步,就已不知所措。

《WEB3+》推出「加密投資大白話」系列報導,用最淺白、好懂的方式,帶大家認識最正確的加密投資觀念,以及背後的運作邏輯、創新與最新趨勢。

##### 打敗人性!24小時盯盤的「網格機器人」是什麼?

投資要賺到錢,「在價格低的時候買進,價格高的時候賣出」是多數人都知道的道理,但要確實做到並不容易。

首先是人性,價格在低點的時候,總是著急的脫手賣掉,深怕賠錢;價格處於高點時,因為FOMO(錯失恐懼症)心態買入,總覺得還會再繼續漲,但最終往往得到跟預期相反的結果,忙了一場卻沒賺到錢。

第二是時間,人一天的時間有限,不可能隨時盯著價格看,此外加密貨幣市場全年無休不收盤,除非什麼事都不做,不然很難每次都在好價格買賣。

幾乎每個交易所都有的「網格交易機器人」,就是解決上述兩項痛點而生的產品。

「網格交易機器人」是一種可以自動「低買高賣」的交易機器人,在投資者所設定的條件下,於價格下跌時買入、價格上漲時賣出,並有紀律的持續執行,全程通通自動化。

##### 為什麼會有「網格交易機器人」?

其實一開始幣圈是沒有「網格交易機器人」這項產品的,第一個研發、推出這款工具的,是2019年成立的交易所派網(Pionex)。

派網全球品牌大使Dave回憶,推出「網格交易機器人」是在2018年,當時派網還不是交易所,是透過API(應用程式介面)的方式,在其他交易所上提供這個工具,初衷是想把資深玩家使用的量化交易工具簡單化,讓無論資深、小白用戶都能輕鬆上手。

2018年年中推出時,目標是要在當年底做到日活躍用戶100人,「意外的是我們只花了一個月,就達到這個目標。」

「網格交易機器人」最大的轉折,是2019年全球最大交易所幣安(Binance)遭到駭客系統性攻擊,獲取了大量API密鑰,最終被盜走七千顆比特幣(Bitcoin),幣安因此關閉許多API。

「當時我們日活躍用戶因此少了一大半。」於是團隊改變經營方式,直接成立一家交易所提供「網格交易機器人」服務,也就是今天大家所熟悉的派網。

派網創辦人陳勇日前受訪時,曾自豪的告訴《WEB3+》:「這1、2年來,網格交易機器人已是許多交易所標配。」如今,派網提供多達30款交易機器人,都是內部自行開發,現在穩坐全球網格市佔第一。

🛎️延伸閱讀: 賺幣不必24小時盯盤!派網「網格交易機器人」,如何成為500萬用戶首選標配?

##### 「網格機器人」如何運作?有哪些類型?

Dave認為,網格機器人就是一個單純的掛單工具,用來克服人性的弱點,「逆人性」就是最大的價值所在。

投資者首先,要設定最低跟最高的價格區間,以「BTC/USDT」交易對為例,意思是用USDT(美元穩定幣) 去買BTC(比特幣),買賣以USDT計價,每次交易的利潤會以USDT計算。

在這個交易對中,將最低價格設為1萬5千USDT、最高為15萬USDT,以及每格網格的價格為2塊錢。

設定完成後,網格機器人會在價格區間內,不斷做低買高賣頻繁套利,每上漲2塊就會賣出部分比例,跌2塊就買進部分比例(交易實際利潤計算=幣種價差*交易單位),當價格漲破或跌破設定的價格時,就會停止交易,直到幣價重新回到設定的區間才會繼續。

「網格機器人」的精髓,在於價格、區間條件等設定,市面上常見的有兩種設定規則。

第一種是「網格天地單」,如同其命名,意味價格區間非常大,指的是將價格上限訂的如天空一樣高,下限如地板一樣低,用意是讓網格在大部分時間都可以持續交易,不會因超出區間停止。

第二種是「無限網格」,指得是價格「只有下限沒有上限」的網格,投資人只需要設定價格下限,適合做長期投資,缺點是資金使用效率較差。

網格機器人可分成「現貨網格機器人」與「合約網格機器人」兩大類,Dave解釋,兩者運作邏輯差不多,只不過合約機器人多了槓桿的元素。

現貨網格機器人是交易加密貨幣本身,有多少資金才能做多少交易,適合小白新手;合約網格機器人,則可以透過合約開槓桿倍數,例如桿兩倍就是用一塊錢做兩塊錢的交易,難度、風險比起現貨高出許多,適合有投資經驗的老手。

##### 「網格機器人」的優點、缺點、風險大盤點

優點一:不必盯盤!全年無休、克服人性弱點

加密貨幣高波動的特性,更容易讓投資人因為FOMO(害怕錯失)心裡,做出錯誤及不理智的判斷。

網格機器人會依照投資設定的規則,有紀律的自動「買低賣高」,不需要要像其他投資需要隨時盯盤,投資人可以好好睡覺、工作、吃飯,且能克服人性貪婪的弱點,或是一時錯誤的判斷,影響到既定的交易策略。

此外,加密貨幣是全球性的市場,沒有開盤、收盤的限制,一年365天隨時都能交易。

網格機器人會在短時間內,執行大量的交易,許多人認為需要付出大量的交易手續費,Dave解釋這其實是一個常見的迷思。

「事實正好相反,每個網格都分成很多塊價格區間,每格區間金額是很小的,因此交易量其實非常低。」因此並不需要付出大量的交易手續費。

根據2022年實測,投入100美金交由網格機器人自動交易一年,只需要1美元手續費。

若是一般手動交易,以手續費0.1%計算,梭哈投入100美元的手續費為0.1美元,交易10次就需要1美元手續費,而多數人一整年手動交易的次數,絕對會超過10次,所需付出的手續費都會在1美元以上,可以看出兩者交易手續費差異。

優點二:區間震盪也能賺錢

加密貨幣價格高低落差大, 平均有70%時間都處在震盪行情 ,如果只是定期定額買入,並且長期持有,是無法從價格震盪的過程中獲利。

網格機器人會在設定好的區間內,頻繁、穩定的交易套利,長期累積這些小額價差,也是一筆獲利。

缺點一:超出網格區間,會暫停運作、無任何利潤

網格機器人會在設定的價格區間內,不斷做低買高賣頻繁套利,一旦超出價格區間,交易就會暫停,賺不到任何利潤。

這個缺點,可以透過設定上面介紹的「網格天地單」、「無限網格」來破解。

缺點二:資金運用效率較低

網格機器人的運作方法,是在投資人設定的區間內自動買低賣高,每次交易只會用到一部分的資金,也就是說,大部分的時間都有一筆錢,是完全閒置沒有被利用的,因此整體資金運用效率比較低。

風險

網格機器人最大的風險,Dave認為就是被「套牢」。

假設設定網格時,幣價剛好在高點,之後就一路下跌,機器人沒有機會賣出(需上漲才會賣出),時間一拉長,就可能被套牢滿手的幣,但沒有任何獲利。

另一種極端情況,是設定網格時在價格低點,之後幣價就一路上漲,機器人就會持續賣出,有可能到最後賣到手上沒幣。

遇上這兩種極端的情況,還不如單純的長期持有,整體獲利還比較好。

##### 「網格機器人」適合哪一種人?

2020年疫情剛爆發時,派網投入許多資源在社群經營、線下活動,現在只要隨便給出一位台灣前100名用戶的帳號,Dave腦海中馬上就能浮現該名用戶的長相,熟悉度可見一班。

綜合三年的經驗,Dave歸納出適合「網格機器人」的兩大族群。

首先是「資深用戶」,這群人已經接受過市場毒打,賺錢、賠錢都很有經驗,因此更知道網格穩定、有紀律的優勢;第二類是「新手用戶」,剛如圈的新手心臟來沒那麼大顆,大多追求安全穩健,因此也會選擇網格。

「一個人在幣圈生命週期的開始跟尾端,都被網格照顧到了。」Dave認為無論是哪一種客群,網格最大的價值,是幫助用戶在幣圈活下去。

「(區塊鏈產業)這跟早期網路剛崛起的軌跡其實很類似,不一定要買亞馬遜、Google的股票,只要跟著大盤指數走,收益都是很驚人的。」Dave分析,網格能拉長用戶在幣圈的生命週期,吃到一個產業平均的紅利,就是對於投資者最大的價值。

核稿編輯:高敬原

關鍵字: #投資
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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