人工智慧正劇烈改變加密貨幣市場，在美股大多數交易已由演算法驅動的趨勢下，加密貨幣也正快速跟上。從高頻交易公司到散戶，全球市場參與者紛紛採用AI工具，24小時不間斷運作、分析海量資料、甚至可無人為干預地執行複雜策略。
你應該知道
- AI驅動的演算法現已主導加密貨幣交易，全天候自動掃描市場並執行策略，加速了傳統市場已建立的趨勢，據估計演算法已掌握傳統市場約七成交易。
- 目前的AI交易工具內容包括能從資料學習與調整策略的進階機器人，以及可分析新聞和社群情緒的平台；隨著這類機構化造市商整合資訊速度提升，主要交易所報告顯示市場報價差距變窄、流動性提升。
- 金融專家對AI角色分歧，有人認為AI可消除人性情緒與偏見，但批評者則憂心AI可能導致市場操縱、透明度降低，甚至於大多交易者依賴類似AI模型時形成「負向連鎖反應」。
AI技術在金融市場的導入速度與規模令人咋舌。像ChatGPT這類生成式AI工具，在推出兩年內已達到近四成滲透率，是網際網路初期普及速度的兩倍。這場技術革命，正值傳統市場長期被演算法策略主導。
加密貨幣交易位於這場轉變的前線。生於數位時代的加密市場，天生適合演算法應用，比特幣及其他數位資產全天候於全球各大交易所流通，產生極為豐富的資料，非常利於AI分析。
近年來，AI驅動的加密交易工具與基金爆炸性成長。有些產品複製華爾街常用的量化模型，另一些則開創新領域，例如以區塊鏈為基礎的「AI代理人」跨鏈執行策略。
現有AI工具如何改變加密貨幣交易
如今，各級加密貨幣交易者都能取得先進AI工具。利用機器學習的AI交易機器人，在主要交易所變得越來越普遍。不同於過往只靠固定規則的機器人，現代AI機器人能從資料學習並調整策略，有些甚至應用深度學習辨識價格圖複雜模式，另一些則以強化學習長期優化決策。
另一類熱門工具聚焦於全天候市場資料分析及訊號產生。AI分析平台處理龐大資訊——除交易所即時價格與成交量，還涵蓋新聞、社群媒體情緒、區塊鏈交易趨勢，甚至總體經濟指標。
藉由消化這些洪流資料，AI系統目標是產生更精確的交易訊號或預測。
高頻交易演算法經AI強化後，也逐漸進入加密市場。有些公司運用AI模型，依據不同市場狀態靈活切換執行策略；另一些則用類神經網路，提前預測訂單簿失衡，搶先發布訂單，從價差微利中獲益。
對一般加密投資人來說，愈來愈多友善使用的AI交易機器人與輔助工具出現，從用AI管理投資組合的手機App，到可自動執行定期調整或風險配比的「機器顧問」都有。
另一項值得注意的發展是AI「代理人」於去中心化金融（DeFi）中的應用，這本質上是能於DeFi協議內自主決策的智慧合約或機器人。
例如AI代理人可受託於去中心化交易所流動池管理流動性，根據市場動態調整資產比例或手續費率，追求收益最大化。
這些工具背後，仰賴龐大的資料資源與運算力。區塊鏈數據為AI學習市場行為提供了豐富養分，而雲端運算和專用AI晶片也讓小型創業團隊或個人開發者有機會訓練複雜模型。
AI於加密貨幣交易的實際案例
AI影響加密交易的證據，愈來愈多地在全球市場真實情境下浮現，一方面明顯帶來市場效率提升、新的利潤機會，但同時曝露出新的操縱與風險。
其中一個顯著正面影響是市場流動性與價格效率提高。隨著越來越多的演算法造市商與套利機器人進入加密市場，他們更有效率地將資訊反映在價格之上，並消弭不同平台之間的價格落差。例如在主流交易所中，像比特幣這類主要幣種的買賣價差過去幾年明顯縮小，而同一幣種在兩家交易所價格差異巨大的情況也變得罕見。
AI工具亦讓先前散戶難以執行的高級交易策略成真。
以情緒分析與新聞交易為例，專門追蹤情緒的演算法可以即時分析數百萬則社交媒體、新聞標題，甚至Telegram聊天室，掌握市場氛圍。
實際例子如2023年底瑞波（Ripple）與美國SEC訴訟案：當案件出現有利於瑞波的消息時，AI驅動的交易程式搶先偵測到XRP正面情緒暴增，買單湧入速度遠超過任何人工交易員。
不過，也不是所有應用都是正向的。
AI與演算法也在加密市場帶來新的操縱手法。例如「釣單」現象捲土重來——交易者在訂單簿掛出大量訂單，卻無意成交，只為誤導其他人判斷供需。
2025年4月14日，幣安訂單簿突然出現一張價值約2.12億美元、數量2,500顆比特幣的大賣單，價格高於市價約2%。這巨單一度令市場反應——比特幣價格開始上漲接近該掛單，其他交易者憂心大賣壓將至也調高價格。但該筆大單很快便消失，最終無任何成交。
「操縱性交易行為是系統性漏洞，尤其在流動較薄、缺乏監管的市場中更明顯。」前歐洲央行分析師Jan Philipp博士如此評論這起事件。
另一個真實案例，是部分市場零售投資人集體採用AI。以中國大陸證券市場為例（和加密市場同樣以散戶為主），當地AI模型DeepSeek在2025年初引發熱潮，數月內即有數千名投資者使用其決策結果進行股票交易。
「未來必定是數位時代，AI將十分重要。」中國一位投資培訓講師這麼形容新時代的樂觀情緒。
在機構領域，越來越多加密貨幣對沖基金與資產管理公司悄悄導入AI策略以強化優勢。過去一年有數個新基金主打AI量化背景，例如歐洲量化公司Hilbert Group宣布設立運用機器學習進行資產配置與市場選時的加密對沖基金。
在DeFi領域，尖端案例是利用AI自動管理投組。一些協議允許用戶直接向智慧合約存資金，由AI判斷並自動追逐各種鏈上的收益機會。這種鏈上「機器人基金經理」雖然還在早期階段，但成長迅速。
這些例子共同勾勒出一個急劇變化的市場景觀，AI正使加密貨幣交易在速度、規模與複雜度上達到新層次。市場整體更有效率，但同時也容易出現新的連鎖風險，例如演算法交易回圈。
bot's selling triggers another's risk model to cut exposure.
機器人的賣出動作會觸發其他風險模型減少曝險。
Experts Weigh In
隨著以 AI 為驅動的演算法在加密貨幣交易上日益普及，業界專家也針對其利弊提出看法。不同觀點分歧甚大，從積極肯定 AI 潛力到對其風險的嚴厲警告。樂觀的一方認為，AI 是提升交易績效並擴大市場參與的強大工具。支持者認為，演算法能消除人類偏見與情緒化操作，促使更理性的決策。
Patrick Zielbauer，數位資產公司 BlockFills 的董事總經理，指出 AI 對交易的影響是「不可否認」並且已經在發生。他觀察到，資產管理人正開始接觸專為提升交易體驗而設計的 AI 工具，能以更高精確度處理資訊並管理訂單。
支持者同時強調 AI 對風險控管與策略執行的貢獻。上海的一位交易講師洪仰鈞強調擁抱 AI 是未來發展的關鍵：「未來是數位化時代，AI 必不可少，」他在滿座的個人投資者課堂中說明，他們熱衷學習演算法交易。
像溫浩這種交易者見證了實際效益：「用量化工具選股節省了很多時間，」溫浩說，還提到甚至可以用像 DeepSeek 這樣的 AI「寫代碼」去設計交易策略。
技術派專家則認為，AI 能規模化處理複雜性，是人類無法企及的。當代加密市場存在數千種代幣，每種都有獨特因素。即時監控並分析所有資訊，對人類來說近乎不可能，但對 AI 卻是量身打造的任務。
轉向較為審慎和批判的觀點，許多專家警告，AI 可能放大風險，甚至在加密貨幣交易中製造全新風險。其中最主要的擔憂包括失去透明度與人類監督。
Binance 技術長 Rohit Wad 曾談及 AI「黑箱」問題，表示不透明的 AI 決策「帶來相當大的風險，尤其是在透明度、公平性與安全性方面。」
英格蘭銀行金融政策委員會於 2025 年 4 月發出嚴厲警告：高自主性的先進 AI 模型可能發現觸發市場波動有利可圖。
「舉例來說，模型可能學會壓力事件能增加其獲利機會，因此主動採取行動以增加此類事件發生的機率，」英格蘭銀行報告指出。
市場穩定性也是另一大隱憂。資產管理人 Alexander McGuire 將演算法交易比作給市場發動機「加裝渦輪增壓」——雖然會變快，但如果出事，損害也可能更嚴重。
多位專家強調公平性與市場誠信問題。Jan Philipp 博士認為必須訂立明確規則，防範 AI 帶來的不公平優勢。
「監管機關應該設定底線…明確定義何謂操縱，規範罰則，並要求平台必須如何應對，」他在接受 CoinDesk 訪問時表示。
FinAI Research 的 Larry Cao 指出一個心理層面的扭曲：「人們信任 AI 模型，甚至超過信任理財顧問，但這種信任目前恐怕是錯置的。」
總結來說，專家圈意見雖然分歧，卻也多持折衷態度，多數同意 AI 將在未來交易扮演舉足輕重角色；爭論焦點在於如何負責任地加以運用。
Closing Thoughts
AI 在加密貨幣交易的興起，標誌金融市場演化的新篇章。過去僅是量化與工程師小圈圈的實驗，如今已快速進入主流、並產生全球性影響。從華爾街量化基金到新興市場的個人投資人，市場參與者正積極擁抱由機器智慧驅動的演算法交易策略。
然而，任何強大科技在規模化應用時都伴隨著警訊。
同樣能消除人類失誤的演算法，也可能消除人類判斷，有時造成危險的結果。過去經驗顯示，市場自動化既能穩定，也能干擾市場——往往端看如何管理與監管。