當 AI 開始實盤對戰，普通人如何用它做第一筆交易？

近幾年，人工智慧技術正飛速發展，並逐漸與加密交易深度融合。從量化基金到個人交易工具，機器學習、自動策略、高頻模型，AI 正在改變傳統的交易邏輯。但現實是，對大多數普通用戶來說，AI 交易仍難簡單純熟運用。

一方面，市面上的 AI 交易產品並不少，但大多停留結果展示層面，比如收益率、勝率指標看起來都不錯，卻很少解釋策略詳情，以及持倉該如何動態調整。

另一方面，AI 交易本身的理解門檻並不低。複雜的量化指標、抽象的算法邏輯，往往要求用戶要麼具備專業背景，要麼只能選擇無條件相信模型。這也形成了一個長期存在的矛盾，AI 在不斷降低交易執行成本，卻並沒有真正降低認知門檻。

在這樣的背景下，如何讓普通用戶看得懂、用得上、敢參與 AI 策略，成為 AI 交易走向普及前繞不開的一道關卡。

MEXC AI 跟單挑戰賽有何不同？

針對此現狀，MEXC 發起了一場別開生面的"AI 跟單交易挑戰賽"，核心目標在於為普通用戶搭建一個直觀窗口，讓大家零距離觀摩多種 AI 策略在真實市場中的表現。

此次挑戰賽匯集了 6 大知名 AI 模型和 2 位神秘帶單員同台競技，包括了時下最受矚目的大模型：DeepSeek、ChatGPT、Gemini、Qwen、Claude 和 Grok。這些 AI 模型被 MEXC 打造成"AI 帶單員"，各自創建獨特的交易策略。例如，有的偏好短線套利，有的側重周期性趨勢，每個模型都通過算法自動分析行情、生成策略並執行下單。

此外，還有兩位身份未公開的"神秘選手"加入。相比常規模型，他們的風格節奏也很獨特，也讓這場實盤競技多了一絲懸念。

如上圖所示，在主榜頁面，用戶可清晰對比各模型的收益曲線、勝率與風格標籤，直觀了解哪些策略更穩、哪些偏波段。例如 GPT 模型 7 日收益達在 $700 左右、勝率僅 38%，顯現其賠率較高、命中率一般的套利風格；Claude 則更偏趨勢持倉。

點擊任意模型（如 GPT），用戶可進一步看到其交易對分佈（如 GPT 以 BTC/USDT 為主）、每日盈虧柱狀圖、持倉時間分佈等細節數據，幫助判斷其交易節奏與風險偏好是否適合自己，數據詳情如下：

1. 總體收益概覽：顯示模型在 7 日、30 日、180 日內的收益率、盈虧比、總勝率。

2. 交易風格畫像

3. 每日交易表現圖展示單日盈虧柱狀圖，便於識別模型是否穩定盈利或有大起大落。

4. 交易對分佈圖則顯示模型在過去 7 天內偏好的交易資產。例如：

   • BTC/USDT 占比最高，代表其主要參與主流幣行情；

   • BNB/USDT 占比較高，但累計虧損，提示其在 BNB 上判斷偏差；

   • ETH 表現優秀，XRP 則為負值，展示模型在不同幣種的判斷準確度。

5. 持倉節奏

6. 展示了平均持倉時間，以及最大持倉時間可達 11 小時以上，意味著該模型偏中短線交易而非高頻剝頭皮。

7. 條形圖顯示獲利訂單多集中在持倉 3--7 小時段，適合不追求極短節奏、但希望在日內波動中抓波段的用戶。

8. 歷史交易記錄，每筆交易數據包含：

9. 合約名稱與方向（如 ETH/USDT 做多、XRP 做空）

10. 杠杆倍數（GPT 使用 6 倍杠杆為主，風險適中）

11. 成交數量與時間戳

12. 最終平倉盈虧金額

這些數據不僅能讓用戶看出模型是否賺錢，更能判斷它為何賺錢、在什麼幣上虧了錢、是否一貫遵循同一策略而非隨意波動。對重視數據回測的用戶來說，逐筆交易明細等於開放交易員實盤記錄，用戶不再是看收益跟單，而是可以復盤模型的思路節奏、幣種偏好與持倉時間，根據自己的交易習慣判斷是否適合跟隨。

總之，MEXC 此次 AI跟單大賽有以下幾個方面亮點：

• 數據透明：平台將倉位信息實時公開，交易執行透明可查，可以清晰看到每個模型具體買了什麼、賣了什麼。

• 策略多元，選擇靈活：內置 8 種風格迥異的策略供用戶跟單，多元化選擇滿足不同投資偏好。

換言之，這場比賽活其實也是在探索如何把過去只屬於少數人的 AI 交易能力，變成廣大用戶觸手可及的工具。

活動機制拆解：AI 跟單挑戰賽怎麼玩？

為了讓大家看完就能直接參與，我們把 MEXC 此次 AI 跟單挑戰賽的玩法要點整理如下：

從上表可以看出，此次 AI 跟單大賽規則既保證了比賽的公平透明，又照顧到不同層次用戶的參與體驗。

首先，所有 AI 模型和神秘帶單員都在同一起跑線，同樣的幣種、同樣的行情下比拼策略，沒有人能通過挑選冷門資產投機取巧。這讓比賽結果更具含金量，勝負完全取決於策略優劣。

其次，用戶擁有充分的自主選擇權，可以先當觀察者，看看哪位"選手"的風格和表現符合自己預期；也可以大膽下注，正向跟單看好的策略，亦或反向操作自己不信任的模型。值得一提的是，"反向跟單"的推出頗受社區關注，這次用戶能反其道而行，將那些可能表現不佳的 AI 視作反指標來對沖交易。

最後是獎勵機制方面，凡是參與跟單的用戶基本人人有獎，至少能瓜分獎金池，這相當於官方補貼了一部分體驗成本，新手即使跟錯了策略也不至於顆粒無收，降低了嘗試 AI 策略的心理負擔。而有眼光選對冠軍策略的資深用戶，還能獲得額外收益嘉獎。從只能圍觀學習，到小資金正向跟單嘗試，再到進階玩法反向博弈，用戶可以根據自己的認知程度循序漸進地參與 AI 跟單交易，而不必一上來就重倉押注背水一戰。

也就是說，通過這種漸進式的參與模式和獎勵保障，此次 AI 跟單比賽相當於營造了一個友好的試驗場，讓廣大普通用戶敢於在不以盈利為先的前提下嘗試 AI 交易的新體驗。

AI 交易的進化，從被動跟隨到主動套利

隨著大型語言模型技術的迅猛發展，AI 在加密貨幣交易領域的應用探索正在加速。2025 年 10 月， NOF1.ai 率先推出 Alpha Arena 競賽平台，讓頂級大模型在真實市場環境中進行同台競技，將 AI 交易從理論探索推向實盤驗證。

在 NOF1.ai 的實驗中，一個有趣的現象是，儘管六大模型使用相同的提示詞框架，卻展現出截然不同的交易風格。Qwen3 Max 激進冒險，追求高風險高回報；DeepSeek 嚴謹穩健，如專業量化團隊；Gemini 2.5 Pro 交易極度活躍，總操作次數高達 238 次，但勝率僅 25.6%，呈現出典型的高頻低效特徵。在這場 AI 競賽中，我們可以看到模型並非中立的計算工具，其訓練數據和算法架構的差異，決定了它們在市場中的行為偏好與決策風格。

隨後，Bitget、BingX 也陸續跟進，引入 AI 跟單競賽。相比 NOF1.ai 的純圍觀模式，用戶在跟單競賽中不僅能查看 AI 每筆持倉、進出場時機及盈虧明細，還能直接跟單複製策略。甚至 Bitget 支持與 AI 交易員實時對話，詢問"為什麼這樣操作"的策略邏輯。這種互動體驗進一步提升了用戶對 AI 決策過程的理解，也能更深刻地借助 AI 來進行交易。

然而，隨著實驗的深入，AI 在特定市場環境下的局限性逐漸顯現。例如，在極度震盪或流動性不足的行情中，AI 的操作也可能失效，出現大幅度的回撤。在複雜的金融市場，即使 AI 擁有海量的歷史數據，但也無法完全規避市場不確定性。更為複雜的是，當數以萬計的資金跟隨同一 AI 模型時，AI 本身成為市場流動性的組成部分。其買入行為可能推高資產價格，而止損操作則可能引發連鎖反應，這使得單純的跟隨策略往往陷入被動，因為跟隨者越多，市場扭曲越大，策略壽命越短。

在這種困境下，聰明的投資者開始轉變思路，從跟隨 AI 到利用 AI，單純"AI 買什麼我買什麼"的模式已經難以滿足更加複雜的需求。MEXC 的 AI 跟單大賽率先引入"反向跟單"機制就是對這一需求的回應。這一創新不僅提升了功能多樣性，更聰明地將 AI 的"策略失效"轉化成變現機會。當趨勢型 AI 在震盪市中頻繁止損時，反向跟單者正是站在其對手盤，捕捉均值回歸帶來的短期收益。而成熟交易者可以設計更加多元化的策略，例如正向跟隨表現穩健的"量化型 AI"以捕獲市場 Beta 收益，同時反向跟隨風格激進但在當前行情下失靈的"投機型 AI"以對沖風險。這種組合策略增強了整體性，降低了單一模型依賴帶來的系統性風險。

結語

隨著大模型技術的快速發展，AI 交易正在完成從"概念炒作"到"實用工具"的轉變。普通交易者可以看到大模型如何分析行情、如何控制風險、如何調整策略，從中找到適合自己的風格，並逐步建立獨立的交易體系。這或許才是 AI 跟單競賽的核心價值，並非單純的"無腦"跟單，而是賦能更多人借助 AI 提升交易能力，成為更成熟的投資者。目前 MEXC AI 跟單大賽正在火熱進行中，比賽將持續至 1 月 13 日。這不僅是一次瓜分 20,000 USDT 獎池的機會，更是一次打磨交易策略、提升交易能力的寶貴機會。當 AI 成為交易的基礎配備，交易者之間的競爭在於如何與 AI 協同作戰，理解其邏輯、篩選其策略、組合其優勢，讓 AI 為你所用。