加密貨幣 AI 交易機械人：完整指南

• 演算法主導了許多大型傳統市場，為大型金融機構創造了數十億利潤。 

• 人工智能 (AI) 可以透過以下方式增強這些演算法：a) 識別新機會，b) 回應大量資料，c) 根據表現自行調整學習。

• 希望部署自家演算法的加密貨幣交易者有兩個選擇：使用訂閱制服務或交易機械人平台，或自行撰寫指標或執行軟件程式碼，從零開始建立自家交易機械人。

加密貨幣 AI 交易機械人利用複雜的數學模型、機器學習演算法和自動化來代表交易者執行交易策略。 

這些先進系統不斷分析大量市場資料，識別模式，並實時調整其策略以優化表現。

相比之下，傳統的預編程演算法基於固定參數運行，並遵循回測指令碼。雖然這些傳統演算法可以發揮一定效用，但它們缺乏獨立演變和適應變化市場狀況的能力。這種僵化可能限制它們在動態和不可預測的加密貨幣市場中的有效性。

AI 驅動的機械人代表了自動化交易系統的重大升級。它們透過新資料學習、即時調整策略和更準確地預測市場動向的能力擴展了自動化交易系統可以提供的功能和生產力。

1. 不少學者預計 AI 將影響我們生活的各個層面，當中包括金融市場。對於加密貨幣交易者而言，AI 能自動執行以資料驅動的交易，對無法全天候監察市況的人士尤其有幫助。

2. 報告指出，在美國、歐洲及亞洲的主要傳統金融市場中，約 60-75% 的交易量是由程式交易產生。加密貨幣市場亦然，很大比例的交易量很可能由交易機械人帶動。因此，交易者若能了解這些系統的運作方式，並將其納入投資策略，將會大有裨益。

3. 透過機器學習，AI 有潛力提升交易演算法的表現。這些進展可能加快識別、測試和部署策略的過程，同時也能適應不斷變化的市場。

AI 交易程式屬於系統化交易的一種，交易者遵循以規則為本的方法，結合技術指標與自動化程序執行交易。 

這種方法與主觀裁量交易截然不同；在裁量交易中，交易者需根據各種資訊來源，對市場走勢作出主觀判斷。

無論你是初學者還是資深交易員，將 AI 整合到你的交易機制中都大有裨益。以下是幾種將 AI 融入交易策略的方法：

1. 整合來自生成式 AI 模型的數據：利用 GPT-4 等生成式 AI 語言模型，監察新聞及市場數據。這些模型可根據資訊作出預測，進而整合至你的交易演算法中。

2. 透過自然語言處理 (NLP) 進行情緒分析：使用 NLP 追蹤大眾在加密貨幣市場討論時所使用的語言。分析歷史模式以查看其與價格走勢的相關性，助你做出更具理據的交易決策。

3. 掃描潛在的交易訊號：利用 AI 識別常見的技術走勢形態及潛在的交易機會。AI 能快速分析海量資料，發掘人類交易員未必能即時察覺的機會。

4. 生成市場報告：利用 AI 就關鍵市場事件生成報告，或總結海量資料集。這些報告能提供見解，分析市場以往對類似事件的反應，從而輔助未來的交易決策。

5. 回測策略：利用 AI 檢查大資料集中的特定價格走勢序列以進行交易策略回測。AI 能高效處理過往資料，以評估策略的表現如何，助你改良及優化交易手段。

AI 從多方面影響演算法（及交易員）的運作模式：

• AI 可用於結合、監察及評估大量性質截然不同的資料流。這令 AI 驅動的演算法能針對市場情緒、價格、經濟預測及重大地緣政治事件的轉變，作出即時反應。 

• AI 可以識別價格圖表中的常見技術走勢形態，進而用於產生交易訊號。

• 因此，AI 可用於迅速平倉或入市，自動調整投資組合比例，或向決策者提供具價值的報告。

• 透過機器學習（AI 的其中一個分支），AI 可以結合海量結構化與非結構化數據進行預測

• 透過自動調整學習，AI 可隨著時間推移不斷優化演算法的表現。這在原則上類似於主觀交易員檢視其交易日誌，以找出表現優異之處及改進空間。 

• 識別能與交易員 Intuition 相結合的模式，助其做出更佳決策

若想了解現實中的 AI 驅動產品，SNP 的 Kensho 和 BlackRock 集團的 Aladdin 是兩個代表性項目，分別用於商業洞察及投資組合管理，並兼具其他多種功能。

以下列表總結了一些與 AI 在加密貨幣市場應用相關的已發表研究：

• 一項研究顯示研究人員能夠利用機器學習，以 66% 的準確率預測 Bitcoin (BTC) 的走勢。 

• 一項類似研究發現，機器學習可以預測 100 種主要加密貨幣的每日市場波動，準確率介乎 52.9% 至 54.1%。

• 在實驗環境下，使用神經網絡預測 Bitcoin 價格亦展現出良好的潛力。

在最近的一篇文章中，《福布斯》探討了 AI 在加密貨幣交易扮演的角色，並提到以下項目：

• SingularityNET：是一個 AI 產品交易平台，包括可用於市場分析的機械人。 

• GNY.io：致力為加密貨幣交易社群開發預測性機器學習工具。

另一個廣受關注的 AI 交易機械人平台是 Cryptohopper，該平台聲稱擁有內置 AI 技術，可協助決定部署哪些策略。

所有交易系統，即使是 AI 驅動的加密貨幣交易機械人，都存在各種風險。 

考慮到演算法是由電腦程式碼導向，其安全性取決於軟件編寫者、是否經過獨立審查，以及更新修訂的頻率。

自行開發交易機械人的資深交易員／開發人員，可能對其可靠性與安全性更有信心。由於自編程式碼的機械人完全透明，交易員能理解並掌控機械人運作的每個細節，令整個系統潛在安全性更高。 

相比之下，第三方的訂閱制交易機械人存在幾項固有風險：

第三方軟件容易受到駭客攻擊。若你透過 API 將任何軟件連接到交易平台，一旦該軟件被他人控制，該人便能實際操控您的賬戶。這可能導致他們能隨意動用您的資金。 

在 2018 年 3 月，駭客在透過 Binance API 控制多個賬戶後，利用賬戶內的資金拉抬 Viacoin 的價格。較近期的 2023 年，交易機械人平台 3Commas 遭到漏洞攻擊，導致 2,200 萬美元自用戶賬戶被盜走。

與人類一樣，演算法亦會因各種因素而出現錯誤。程式碼缺陷或與交易平台 API 斷開連接，均可能導致演算法無法按原定程序運作。例如，若演算法建立了長倉，而止損指令由軟件管理，軟件故障可能會導致在價格急劇下跌時無法平倉。在使用槓桿時，這種風險尤為顯著，可能導致災難性的損失。在傳統金融及加密貨幣市場中，均有大量文獻記載演算法失靈導致重大損失的案例。

演算法在回測時可能看起來獲利豐厚，但當策略在市場實時部署時，其表現往往無法重現歷史水平。俗語有云：「過往表現並不代表將來結果」，這點對演算法同樣適用。 

回測本身存在不少陷阱，例如過度擬合，令你過度信賴某種策略，使其看起來比實際情況更可靠。若你反覆使用同一小段歷史數據來回測及修訂策略，很可能會產生誤解，以為自己擁有交易優勢。事實上，你發現的只是一套僅在該段特定價格走勢時期有效的策略。因此，當同一套策略應用於「前測」時，表現會大打折扣，因為它未能反映市場行為的全貌與廣度。相反，它僅基於市場行為的碎片化片段運作，這在整體市場大環境中僅屬隨機噪音。 

詐騙者會利用承諾高回報的交易機械人為幌子，誘騙無防備的散戶。美國商品期貨交易委員會警告公眾，切勿輕信「AI 創作的演算法」，詐騙者利用公眾對該領域的興趣，已釀成多宗涉及十億美元的龐氏騙局。

這個主題足以寫成幾篇專題文章，以下是一份描述基本框架的簡易指南：

或許在長時間觀察加密貨幣的價格走勢後，你會發現市場往往呈現可重複的模式。為了驗證這個理論，你可以在數年的過往價格數據上回測該模式，看看是否能轉化為交易優勢。市面上有多款網上軟件套裝可協助你完成此過程。此外，你亦可以使用圖表軟件配合試算表，手動記錄每個測試案例的成效。若經過廣泛回測後，該模式顯示具備投資價值，你便可以考慮進入下一步。 

假設你測試的優勢可以轉換為演算法（某些高度主觀的策略難以輕易自動化），你可能想開始尋找或開發具備以下功能的軟件：

• 識別你打算交易的進場訊號。

• 按所需方式執行交易，包括進場位、止損位及獲利水平。

考慮以下事項：

• 使用哪種程式語言。

• 使用哪個交易平台。

• 需要什麼類型的交易指令。

• 如何處理錯誤等。

這一步驟非常複雜，無法在此詳盡涵蓋，但有一些方法可以加快進度：

• TradingView 允許你編寫自己的指標，這些指標若與現成的執行軟件配對，即可構成完整的自動交易系統。
• ProfitView 是一個應用程式，讓交易員能利用 TradingView 訊號在加密貨幣交易所執行自動化策略。請注意，Kraken 並不認可這些服務。

當你擁有：a) 經過回測的策略，以及 b) 透過演算法執行該策略的方法後，你便可以準備在市場進行實時測試。這被稱為「前測」。你可以投入極少量資金以防止不必要的損失，藉此部署策略並追蹤結果。前測策略所需的時間，取決於你收集資料的數量，或該策略進行交易的頻率。 

在市場部署策略後，便是時候檢視結果。評估表現是否符合預期，並考慮加入額外的篩選條件或變數來優化整體策略。

一旦你滿意演算法的表現符合預期範圍，便可以考慮投入更多資金。你仍需持續監控其長期表現，並可能需要進行迭代改進。

請注意，有些演算法會隨時間推移而無故失效。若演算法在一段長時間內持續虧損，你可能需要重新評估是否繼續運行。

• 確保在任何時候及關鍵環節，均採用良好的風險管理。注意上述風險，交易機械人可能會出現災難性的失效，在決定部署多少資金時應將此納入考慮。你可以透過將資金分散到多個交易平台，來降低交易對手風險。

• 考慮使用基於資產曲線的止損策略。簡單來說，如果機械人持續虧損的時間，遠超回測報告中預期的長度，請考慮將其關閉以檢討表現。事實上，你永遠無法確知一項交易優勢何時會完全失效，但你可以採取措施來止蝕。

• 同樣，在演算法還未有機會發揮表現前，不要過早將其關閉。任何策略在某段時間內虧損都是正常的（這稱為「回撤」）。你的回測數據應告訴你，這些表現較差的時期通常會持續多長，以及虧損幅度有多大。如果你在策略虧損時頻繁停止運作，你可能正是在預期的回撤期強行離場，而系統可能在隨後便立即恢復。

• 正如投資者會利用分散投資，你作為演算法交易員亦應如此。部分機械人在橫行時表現出色，部分則在趨勢市時較佳，但極少機械人能同時在兩個階段皆表現優異。透過配置一系列互補的機械人，可以令你的資金增長曲線更加平滑。

• 監察 AI 驅動機械人的最新發展，看看如何將最新技術融入你自己的交易。

• 警惕那些缺乏盈利證據、卻收取昂貴訂閱費的「黑箱」產品。市場上的交易優勢極難尋找，且價值連城。不僅如此，如果一項交易優勢被太多人利用，它便會隨之衰退。考慮到這一點，請思考為什麼服務供應商會願意將一套策略開放給成千上萬的人使用。

• 在不同交易平台之間貨比三家，尋找最低手續費與最快執行速度。交易手續費、執行速度與流動性，均是決定策略能否獲利的關鍵。

AI 驅動的加密貨幣機械人代表了演算法交易界的興奮發展，研究顯示機器學習可用於成功預測加密貨幣市場。

機械人監察新資訊並根據過往表現自行調整學習，這方面的技術進步或能讓加密貨幣交易員部署高度複雜的演算法，隨時間推移自動調整交易手段。

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