人工智能正急速改變加密貨幣市場，現時絕大部分美國股票同加密貨幣交易都由算法驅動。由高頻交易公司到散戶投資者，全球市場參與者都開始用AI工具，24小時全年無休分析海量數據，自動執行複雜策略，無需人手介入。
你要知：
- 由AI驅動嘅演算法成為加密貨幣交易主流，全天候自動掃描市場同執行策略，呢個趨勢傳統金融早已出現，現時有估算大約七成交易都靠算法操作。
- 現有AI交易工具講到由自我學習同適應策略嘅精密機械人，到處理新聞同社交媒體情緒分析平台不等。主要交易所表示，隨著算法做市商快速納入資訊，點差收窄、流動性改善。
- 財經專家對AI角色仍有分歧，有人認為AI移除咗人為情緒同偏見，但批評者警告或會出現市場操控、透明度下降，如果太多人用類似AI模型更會引發「連鎖式負面效應」。
AI喺金融市場嘅普及速度非常驚人。生成式AI如ChatGPT推出兩年內已獲近四成人採用，堪比互聯網早期普及速度嘅兩倍。呢場科技革命同步見證算法逐步接管傳統金融市場。
加密貨幣交易正係呢次變革最前線。生於數碼時代，加密市場由一開始已經適合算法。比特幣同其他加密資產喺全球交易所全年無休運作，產生大量數據，天然適合AI分析。
過去幾年，AI驅動嘅加密貨幣交易工具同基金爆炸式增長。有啲跟足華爾街傳統量化算法，有啲則探索區塊鏈「AI代理人」等跨鏈策略。
最新AI工具點改變加密貨幣交易
尖端AI工具現時已經開放俾唔同層次嘅加密貨幣炒家用。用機器學習推動嘅交易機械人喺主流交易所愈見普及，比起以前單純調用規則，最新AI機械人可自我進化。例如有啲會靠深度學習識別複雜圖表走勢，有啲用強化學習持續優化交易決策。
一種流行工具主打全天候市場分析同信號產生。AI分析平台可以整合大量資料——唔止交易所價量，仲會處理新聞資訊、社交媒體情緒、區塊鏈交易數據及宏觀經濟參數。
透過處理咁多層面數據，AI系統希望產生更準確嘅交易信號或走勢預測。
受AI加持嘅高頻交易演算法亦逐步滲入加密市場。有啲交易公司會根據市況用AI模型自動揀選唔同執行策略；亦有利用神經網絡預測訂單簿失衡，搶先報價賺取市場微結構差額。
對散戶投資者而言，一批易上手嘅AI交易機械人同諮詢工具出現，由幫你打理加密倉的手機App，到自動執行調倉、風險分配等「智能理財顧問」都有。
另一項有趣發展就係AI「代理人」喺去中心化金融出現。即係一啲智能合約或機械人，可以喺DeFi協議自主作出決策。
例如AI代理人可能負責管理去中心化交易所資金池流動性——會根據市況改變資產分佈或費用彈性，爭取收益最大化。
呢一切工具背後，離不開龐大數據同運算資源。區塊鏈數據俾咗AI學習市場行為嘅肥料，雲計算同專用AI晶片亦令細公司甚至個人開發者都可訓練高端模型。
AI喺加密交易嘅真實應用例子
AI影響力喺全球加密市場真實場景不斷浮現。有啲應用帶嚟明顯正面效果——例如提升市場效率或者令投資者有新賺錢方法——但有啲就暴露新型操控風險。
其中一項好處係推動流動性同價格高效。越多算法做市商同套利機械人加入加密市場，更快將資訊納入價格並縮窄市場差異。例如近年主流平台Bitcoin等主要貨幣買賣差價大幅收窄，而唔同交易所出現大幅價差機會亦少咗。
AI工具同時令以往難以實行的複雜策略變得可行。
例如情緒分析同新聞交易。專用算法可實時解析大量社交媒體、新聞標題甚至Telegram群組，捕捉市場氣氛。
有實例就係Ripple同美國證監之間訴訟：2023年尾有利消息一出，AI驅動交易程式即時探測到XRP好消息情緒，買盤即時湧現，遠比人手反應快得多。
但唔係所有應用都無風險。
AI及算法為市場操控製造咗新渠道。舉例，「假單」（spoofing）現象重現——即有莊家放出大量大額掛盤冇意圖成交，只為誤導行家判斷供求。
2025年4月14日，Binance訂單簿曾現身一張2,500粒比特幣（當時值約2.12億美元）賣單，掛價比市場高約2%。大額掛單即時令比特幣價格上揚，市場以為有大手賣盤。最終該單未成交就被撤走。
「操控性交易行為係薄弱、無規管市場嘅系統性漏洞。」——前歐洲央行分析師Jan Philipp如此評論。
另一個現實例子，就係部分市場散戶群體大規模用AI。好似中國A股，零售投資者比重大，2025年初本地AI模型DeepSeek大受歡迎，數以千計散戶用緊DeepSeek信號買賣股票。
「未來就係數碼時代，AI一定不可或缺！」中國某投資班導師話，反映新一代樂觀。
至於機構層面，加密對沖基金與資產公司都低調採用AI策略提升優勢。近年多隻新基金以AI為賣點。如歐洲量化公司Hilbert Group就推新基金，聲稱採用機器學習模型決策入市時機與資產配置。
去中心化金融上，AI自動化理財方案開始冒起。有新協議容許用戶將資金存入智能合約，再由AI自動平衡並分配到唔同收益渠道。所謂鏈上「智能基金經理」概念，雖然仍屬實驗性，但不斷壯大。
以上種種，描繪咗市場不斷變化嘅現狀。AI令加密交易變得更快、更大規模、更複雜。一方面促進市場效率，同時亦出現新型連鎖風險——例如演算法循環追逐形成閃崩——未來演變尚待觀察。
bot's selling triggers another's risk model to cut exposure.
機械人賣出會觸發另一個風控模型減低風險敞口。
Experts Weigh In
專家意見
As AI-driven algorithms proliferate in crypto trading, industry experts are weighing in on the pros and cons. Perspectives vary widely, from enthusiastic endorsement of AI's potential to stark warnings about its risks. On the optimistic side, many see AI as a powerful tool to enhance trading performance and broaden market access. Proponents argue that algorithms can eliminate human biases and emotional trading mistakes, leading to more rational decision-making.
隨住AI驅動的算法喺加密貨幣交易入面愈嚟愈普及，行內專家都開始討論佢嘅利與弊。大家嘅觀點好唔同，有啲大力支持AI潛力，有啲就大聲警告有關風險。樂觀嘅一方認為，AI係一個強大嘅工具，可以提升交易表現，亦令更多人有機會參與市場。支持者話，算法可以消除人為偏見同情緒化嘅交易決定，令決策更加理性。
Patrick Zielbauer, Managing Director at digital asset firm BlockFills, notes that the impact of AI on trading is "undeniable" and already underway. He observes that asset managers are being introduced to AI tools designed to enhance their trading experience, allowing them to process information and manage orders with greater precision.
數碼資產公司BlockFills董事總經理Patrick Zielbauer 指出，AI對交易嘅影響「無可否認」，而且已經開始。他見到，資產管理人而家都逐步接觸啲專為提升交易體驗而設計嘅AI工具，令佢哋可以更精準咁處理資訊同落單。
Supporters also point to AI's contributions to risk management and strategy execution. Hong Yangjun, a trading instructor in Shanghai, emphasizes that embracing AI is essential for the future: "The future is the digital age, and AI will be vital," he told a packed class of retail investors keen to learn algorithmic trading.
支持者亦指出，AI有助於風險管理同執行策略。上海嘅交易講師洪陽軍強調，擁抱AI係未來發展必須：「未來就係數碼時代，AI一定會好重要。」佢係一堂座無虛席、熱衷學習算法交易嘅散戶班上咁話。
Traders like Wen Hao testify to practical benefits: "Using quantitative tools to pick stocks saves a lot of time," Wen said, noting that one can even have AI like DeepSeek "write codes" for trading strategies.
好似溫浩嗰啲交易員，就分享過實際好處：「用量化工具揀股真係慳咗好多時間，」佢話，仲可以叫AI，例如DeepSeek，幫手「寫程式」做交易策略。
Experts with a technical bent argue that AI can handle complexity at scale that humans simply cannot. Modern crypto markets feature thousands of tokens, each with unique factors. Monitoring and analyzing all of these in real time is a superhuman task – but one tailor-made for AI.
一啲專注技術層面嘅專家就認為，AI可以處理大規模複雜性，人根本做唔到。現代加密貨幣市場有幾千種代幣，每種都有自己嘅特質。要實時監控同分析所有資料，簡直係超人先得，但對AI嚟講，就係度身訂造。
Shifting to the cautious and critical views, a number of experts warn that AI could amplify risks and create new ones in crypto trading. Chief among concerns is the loss of transparency and human oversight.
轉講啲謹慎同批判嘅睇法，有唔少專家警告，AI可能會放大風險，亦帶嚟新風險。最主要擔心就係失去透明度同人類監督。
Rohit Wad, CTO of Binance, has spoken about AI's "black box" problem, noting that opaque AI decision-making "poses considerable risks, particularly around issues of transparency, fairness and security."
Binance技術總監Rohit Wad就曾提到AI嘅「黑盒」問題，指出AI決策唔透明，「帶嚟好大風險，特別係透明度、公平性同安全性方面」。
The Bank of England's Financial Policy Committee delivered a stark warning in April 2025: advanced AI models with a high degree of autonomy might learn that triggering market volatility can be profitable.
英倫銀行金融政策委員會喺2025年4月出過嚴正警告：高自治性嘅先進AI模型可能會學識，觸發市場波動原來可以賺錢。
"For example, models might learn that stress events increase their opportunity to make profit and so take actions actively to increase the likelihood of such events," the BoE report said.
「例如，模型可能會學到，市場壓力事件可以令佢有更多盈利機會，於是主動採取行動令呢啲事件更加可能發生，」英倫銀行報告咁寫。
Market stability is another major concern. Alexander McGuire, a portfolio manager, compares algorithmic trading to "turbocharging" the market engine – it can go faster, but crashes can be more severe.
市場穩定性都係另一個大擔憂。組合經理Alexander McGuire將算法交易比喻為幫市場引擎「加Turbo」——可以跑得快咗，但一撞車就會更嚴重。
Several experts underscore fairness and market integrity issues. Dr. Jan Philipp argues that clear rules are needed to prevent an AI-driven unfair advantage.
有幾位專家都強調公平同市場誠信問題。Jan Philipp博士認為，要有清晰規則，避免AI帶嚟唔公平優勢。
"Regulators should set the baseline... define what counts as manipulation, specify penalties and outline how platforms must respond," he told CoinDesk.
「監管機構應該定一個底線……定義咩叫操控市場、指明罰則、同埋規定平台要點樣回應，」佢對CoinDesk話。
Larry Cao of FinAI Research pointed out a psychological twist: "People trust AI models more than they trust financial advisers, which is probably misplaced trust at least at this stage."
FinAI Research嘅Larry Cao指出一個心理層面：「人哋信AI模型多過信理財顧問，現階段嚟講呢種信任好可能係錯置咗。」
In sum, experts are split but not polar opposites in their views. Most agree that AI will play a significant role in the future of trading; the debate is how to harness it responsibly.
總括而言，專家意見各有分歧，但唔算完全對立。大部分人都認同，AI會喺未來交易中擔當重要角色；討論關鍵只係點樣負責任咁用AI。
Closing Thoughts
總結
The rise of AI in crypto trading marks a new chapter in the evolution of financial markets. What began as a niche experiment by quants and coders is rapidly becoming mainstream, with global implications. From Wall Street quant funds to individual traders in emerging markets, market participants are embracing algorithmic strategies powered by machine intelligence.
AI喺加密貨幣交易嘅崛起，代表金融市場進化嘅新一頁。以前只係量化專家同程式員玩嘅小圈子實驗，依家好快就成為主流，影響全球。無論係華爾街嘅量化基金，定係新興市場嘅個人投資者，大家都開始採用機器智能推動嘅算法策略。
Yet, as with any powerful technology deployed at scale, the integration of AI into crypto finance comes with caveats.
但同其他大規模應用嘅強大科技一樣，AI融入加密金融，當然都有需要注意嘅地方。
The same algorithms that eliminate human error can also eliminate human judgment, sometimes with perilous results. The past has shown that market automation can both stabilize and destabilize – often depending on how it's managed and regulated.
同一套算法，雖然可以消除人為錯誤，但有時亦會消滅人類判斷力，分分鐘帶嚟危險後果。過去證明自動化有時穩定市場，有時又會令市場動盪——成效好多時都取決於點管理同監管。