人工智能（AI）賦能下的加密貨幣量化交易分析（上）：從規則到智能的演進

來源: Cointelegraph 原文: 《 人工智能（AI）賦能下的加密貨幣量化交易分析（上）：從規則到智能的演進 》

AI 的歷史與金融領域的革命

人工智能（AI）自1956年達特茅斯會議被正式提出以來，已從簡單的邏輯推理發展到如今的深度學習與自然語言處理。在金融領域，AI 的應用早已突破傳統股票市場，近年來更在加密貨幣量化交易中大放異彩。加密貨幣市場的高波動性、24小時交易特性，以及海量的鏈上數據和社交媒體信息，爲 AI 提供了獨特的試驗場。本文將帶您回顧 AI 如何從簡單的規則系統，一步步進化爲能夠自主決策的智能體，重新定義加密交易的未來。

早期規則系統 - 透明但僵化

基於規則的量化交易系統（Rule-based AI）是加密貨幣市場中最早應用的自動化決策範式。其核心特徵是通過人工預設的確定性規則集（如"低買高賣"閾值）驅動交易行爲。此類系統採用符號邏輯架構，決策過程具有完全透明性，且能在毫秒級響應市場變化，通過預設條件（如價格閾值）自動執行買賣操作，例如：

這些系統邏輯透明、執行高效，但在極端市場波動中表現脆弱。因其預設參數的靜態特性，在市場發生結構性突變時難以適應新範式。2022年5月的Terra/Luna生態崩盤事件是典型案例，期間UST穩定幣脫鉤引發流動性黑洞，導致傳統技術指標如MACD和布林帶產生持續錯誤信號。規則系統因無法感知市場狀態遷移而普遍失效，需要人工介入重新校準參數和交易策略。

同時，基於規則的系統主要處理結構化數據，如價格和交易量，而加密貨幣市場受社交媒體情緒、監管政策等非結構化信息影響顯著。規則系統缺乏自然語言處理及實時數據追蹤等能力，無法有效整合這些數據，限制了其在市場情緒驅動的交易中的表現。

深度學習的突破 - 從數據中學習

2010 年代，機器學習（ML）和深度學習（DL）技術的興起，讓 AI 能夠從歷史數據中學習復雜模式，動態調整策略。基於學習的人工智能系統（Learning-based AI）通過機器學習和深度學習算法從數據中學習，逐步提高其決策能力。與基於規則的系統不同，基於學習的AI系統能夠適應市場的變化，並處理結構化和非結構化數據，從而在復雜的市場環境中表現出色。特別是在加密貨幣交易中，其高波動性和非結構化信息（如社交媒體情緒）對傳統規則系統構成挑戰，而基於學習的AI系統則可能提供更好的解決方案。基於學習的AI系統在加密貨幣交易中的作用包括：

深度學習還解決了規則系統難以處理非結構化數據（如新聞和論壇帖子）的短板。研究表明，社交媒體情緒與比特幣價格走勢高度相關，而基於學習的 AI 能實時捕捉這些信號。與基於規則的系統相比，基於學習的AI系統具有多個優勢。首先，機器學習算法可根據市場變化動態調整策略和權重，而非依賴靜態規則。

過擬合風險：歷史數據的陷阱 - 過擬合是指一個模型在訓練數據上表現優異，但在新的數據上卻表現不佳的現象。這種情況常常發生在基於歷史數據優化的策略中，因爲這些策略可能會過度調整，抓住數據中的噪聲而非真實的市場模式。由於加密貨幣市場參與者的行爲模式不斷快速變化，過擬合的策略往往會導致性能衰退。例如Gort等人於2022年5月至6月期間測試了10種加密貨幣，期間市場經歷兩次崩盤。結果顯示，過擬合較少的模型在收益上優於過擬合較多的模型。

大語言模型與智能體 - 交易的新大腦

2020 年代，生成式 AI 和大語言模型（LLM）進一步顛覆了加密交易。例如：

結語：從工具到夥伴，AI 的進化之路

AI 在加密交易中的角色已從執行固定規則的“工具”，進化爲能感知、學習和決策的“智能夥伴”。未來，隨着多智能體系統與 LLM 的深度結合，AI 或將成爲加密市場的“數字神經中樞”，爲投資者提供更精準的風險控制和收益優化方案。