耐心自律是關鍵，入圈第一次買幣買了啥？幣圈操盤手一日行程大公開|數位時代 BusinessNext

耐心自律是關鍵，入圈第一次買幣買了啥？幣圈操盤手一日行程大公開

交易員對於大多數人來說，是一個相當陌生的工作。在幣圈打滾多年、操作金額高達8位數美元的交易員王景毅，有什麼經驗分享？

王景毅

幣圈資歷：7年
個人經歷：
- 專門協助Web3項目執行華語市場營銷的「ChannelDAO」核心團隊，於2024年重組擴大
- 孵化、培養Web2及Web3 KOL的「Stay Qute」創辦人，於2024年創立，以類似經紀公司的方式運營，協助打造個人IP
- 將NFT資訊中文化並提供聰明錢包數據的「ATL Ser」共同創辦人，2019年創立社群，已整併至ATL Ser
- 提供交易、新手資訊的「幣勝客」共同創辦人，2019年創立社群，提供交易、新手資訊
- 2017年進入幣圈，因為ICO項目正式參與投資，歷經2個大牛熊週期，專長是二級市場交易以及社群操作

推特： https://x.com/MrOldWangCrypto
IG： https://www.instagram.com/marv_wang_jy/
ChannelDAO社群： https://t.me/ChannelDAO

入圈時買的第一顆幣

王景毅首次接觸加密貨幣是在2017年，那時加密貨幣的討論聲量還不像現在這麼大，市場上沒有太多中文資訊、社群也很封閉。當時一名部隊中的學長和他聊到加密貨幣，並帶他進入了Web3世界。

儘管英文能力不算特別好，但是這項新穎的技術激起了他的好奇心，且越深入研究，越能看到有趣之處。於是王景毅便開始利用閒暇時間翻看英文資料，並透過自學深入了解加密貨幣的世界。一直到2018年，他才真正將錢投入加密貨幣中，進行實際投資。

說起踏入幣圈的「第一顆幣」，多數人大概會選擇較主流的比特幣（BTC）、以太幣（ETH）作為入門磚，但天性愛冒險的景毅，卻給出了不一樣的答案。

「我進幣圈買的第一款幣，買的是ICO的幣，」王景毅笑著說，當時在朋友的介紹下，幾乎沒有做什麼研究，就這麼毅然決然地將第一筆資金投入幣圈。

「首次代幣發行」（ICO，Initial Coin Offering）曾在2017年掀起一陣投資熱潮。然而，當時卻出現大量華而不實的ICO項目，缺少實際的目標或價值，最終大多草率收場。

王景毅表示，這次的投資經驗令他印象相當深刻，運氣很好的他並沒有碰上ICO的項目詐騙（不過現在幣價已經跌到一文不值），甚至還將資金翻了好幾倍，「當時進場丟了15萬元，最後賺了400萬元。」

不過，到手的資金很快又賠回市場之中，這次經驗也讓他深刻體會到投資加密貨幣的高風險與高回報。

成為交易員的一天

王景毅目前是一名全職交易員，約70%部位在OKX上面操作，其餘分散在Bybit、MEXC、Flipster、BingX、Backpack、Kucoin等不同的國際交易所進行合約、選擇權各式鏈上項目操作。

之所以決定成為一名交易員，原因其實很單純，「就是因為想賺錢啦！」

王景毅指出，年輕人投資股票常常面臨本金不夠、零股手續費成本又較高等問題，所以當初才決定選擇一個比較新穎的領域來做。而加密貨幣雖然學習門檻高，但進入的門檻卻相對較低，「進場只要有500、1,000元就可以操作，要把500元翻成5萬元的機會也比較高。」

而在成為交易員後，「盯盤」就成了一天之中最重要的工作。

王景毅分享，自己大概每天八、九點就會起床，第一件事就是先檢查一輪在睡覺期間發生了哪些大事、有沒有需要操作的代幣。在確定一切沒有問題後，就會前往健身房運動、吃點東西。接下來的一整天，就是窩在咖啡廳裡看盤、研究項目或挖掘新的機會。就連晚上回家後，也是進行影片拍攝、剪片等工作，一邊還要同時盯盤或進行操作，「真的就是整天看盤，不就是找鏈上的機會來操作。」

交易員的一天就是這樣沉浸在起起伏伏的數字之中，日復一日的過。「做交易真的很無聊，」王景毅坦言，「但因為我對賺錢很有興趣，只要我覺得可以賺錢，我就可以很有耐心一直做下去。」

除此之外，幣圈中不斷發展中的各個賽道，也是王景毅在做幣圈研究的，「我喜歡研究東西，既然長期做下來能夠盈利，那這就可以是吃飯的工具、可以把它當成一種工作。」

💡延伸閱讀：圖解｜本金直接翻三倍！風險超高的「槓桿交易」是什麼？四張圖看懂原理與趨勢

在幣圈打滾常用哪些APP？

交易類

交易所：幣安（Binance）、ACE、Flipster、Bybit、BingX、Gate.io、Coinbase、OKX、MEXC、KuCoin、派網、幣託
數據追蹤：TradingView
安全驗證：Authenticator

加密貨幣相關

Web3錢包：MetaMask、imToken、DeFi Wallet、Coin98、Xverse 、Slope Wallet、Solflare、Keplr、phantom、Pi、Blocto
買幣：CoinList、
數據追蹤：DEXTools、CoinMarketCap、
信用卡：crypto.com、Wirex

心得分享與建議

雖然交易員每天都必須研究各式各樣不同的賽道、項目，但是並不是每個值得研究的項目，都代表「現在可以進場操作」。

王景毅表示，就像股票會看「W底、M頭」等不同型態的技術分析，加密貨幣市場的操作也是類似的概念。「我看的型態也沒有很多，大概就固定那8～10種而已，。也因此每天同時要盯很多不同的幣，蹲點看是否有可以進場的時機。

王景益翻出手機中比特幣的線圖舉例，從7月5日到7月15日作為一個觀察區間，並根據幣價走勢畫出兩條斜線，而幣價就在兩條線內波動，「你看今天（15日）凌晨，比特幣價突破出這個通道，這時候就知道可以在這邊做多了。」

至於「線圖怎麼畫」、「要做多還是做空」，就取決於每個人的經驗與判斷角度而會有所不同，王景毅也強調，其實這些都是輔助交易的工具，沒有絕對的好壞，只有找到適不適合自己的方法。

「做交易最難的就是耐心和自律，」王景毅接著說，「一開始很容易手癢、頻繁進出場，但最重要的就是要耐住性子，然後一步步地照著計劃走。」

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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