「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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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