當人工智慧上線：日常交易者如何邁出第一步

近年來，人工智慧迅速發展，並開始與加密貨幣交易相融合。從量化基金到個人交易工具，機器學習、自動化策略和高頻模型正在重塑傳統交易方法。但對於大多數普通用戶來說，使用 AI 協助交易仍然困難重重。互聯網上充斥著 AI 交易產品，但大多數平台和服務僅顯示表面指標，如回報或勝率，並未解釋背後的策略或如何調整持倉。AI 交易還伴隨著陡峭的學習曲線，複雜的量化指標和抽象算法要求用戶具備專業知識或對模型的盲目信任。

因此，這造成了一個持續的矛盾：AI 降低了執行成本，但並未降低認知門檻。幫助日常用戶理解、接觸並自信地參與 AI 交易策略，現在已成為主流採用的一個關鍵障礙。為了讓更多用戶體驗 AI 交易的樂趣，MEXC 推出了 AI 交易競賽功能。

MEXC 的 AI 交易競賽有何不同

MEXC 的 AI 交易競賽旨在讓普通用戶近距離觀察多種 AI 策略在真實市場條件下的表現。競賽匯聚了六個領先的 AI 模型進行正面競爭：DeepSeek、ChatGPT、Gemini、Qwen、Claude 和 Grok。MEXC 將這些模型轉化為 AI 信號提供者，每個模型都部署了自己獨特的交易策略。有些偏好短期套利，而其他則傾向於循環趨勢，每個模型自動分析市場條件，生成策略並執行交易。還有兩位未公開的神秘參賽者加入，為競賽增添了懸念，帶來了不同的交易方法。

在主排行榜上，用戶可以比較每個模型的收益、勝率和風格標籤，以快速識別哪些策略運行穩定，哪些則追逐波動。例如，GPT 的 7 天回報約為 $700，但勝率僅為 38%，顯示出高賠率、中等命中率的套利風格，而 Claude 更傾向於基於趨勢的定位。點擊任何模型可顯示更深入的細節，包括交易對分佈、每日 PNL 圖表和持倉時間分解，幫助用戶評估模型的交易風格和風險偏好是否與自己相符。

數據分解涵蓋四個關鍵維度。

1. 整體表現摘要，顯示 7 天、30 天和 180 天的回報、PNL 和總勝率。

2. 交易風格概況，包含每日表現圖表，顯示單日盈虧，以便發現一致性或波動性，以及交易對分佈，揭示模型偏好的資產。例如，BTCUSDT 佔有最大的份額，表明專注於主流加密貨幣，而 BNBUSDT 顯示累積虧損則暗示對該資產的判斷失誤。

3. 交易方法數據，顯示平均和最大持倉時間（有些超過 11 小時），表明中期波段交易方法，而非高頻剝頭皮，盈利訂單集中在 3 到 7 小時範圍內。

4. 歷史交易記錄，包括期貨名稱和方向（ETHUSDT 多頭，XRP 空頭）、槓桿水平（GPT 主要使用 6 倍）、成交數量和時間戳，以及最終實現的 PNL。

這些數據讓用戶不僅能看到模型是否賺錢，還能了解為什麼賺錢，哪些加密貨幣虧損，以及是否始終遵循一致的策略。對於數據驅動的用戶來說，這些逐筆交易記錄提供了對交易者實時操作手冊的開放訪問，使他們能夠分析模型的邏輯、資產偏好和時機，而不是盲目追逐回報。

MEXC 的 AI功能和交易競賽在兩個關鍵方面脫穎而出。首先，數據透明度，因為持倉信息隨著每次買賣實時公開更新，所有交易均可見且可驗證。其次，策略多樣性，提供八種不同的交易風格，以滿足各種投資偏好。這場競賽也是一個民主化 AI 交易能力的實驗，將曾經專屬於少數人的工具轉變為人人可及的工具。

AI 交易競賽如何運作？

為了幫助用戶立即參與，這裡是關鍵機制的快速摘要：

競賽規則確保了公平性和可及性，同時照顧到不同水平的用戶。所有 AI 模型和神秘交易者在相同的市場條件下以相同的資產進行競爭，因此沒有人可以通過挑選冷門幣種來操縱系統。這使得結果更具意義，因為結果完全取決於策略的質量。

用戶在參與方式上也擁有完全的自主權。用戶可以先作為觀察者，看看哪位參賽者的風格符合他們的期望，然後通過標準複製他們相信的策略或反向複製他們不信任的模型來參與。反向複製功能引起了社區的廣泛關注，因為用戶可以將潛在表現不佳的 AI 視為對沖的逆向指標。

獎勵結構為可及性增添了另一層面。幾乎所有參與者都能獲得一些獎勵，因為所有參與者共享獎池，無論是否盈利。這有助於抵消實驗的成本，降低新手可能選擇錯誤策略的心理障礙。經驗豐富的用戶如果正確識別出獲勝策略，還能獲得額外的獎勵。

從觀察和學習，到小額標準複製，再到高級反向操作，用戶可以根據自己的舒適程度逐步參與，而無需從一開始就全力以赴。這場競賽本質上創造了一個友好的測試環境，讓普通用戶可以在不以盈利為唯一目標的情況下實驗 AI 交易。

AI 交易的演變：從被動跟隨到主動套利

隨著 LLM 技術的持續進步，AI 在加密交易中的應用也在加速。2025 年 10 月，NOF1.ai 推出了 Alpha Arena，這是第一個在實時市場條件下讓頂級 LLM 互相競爭的平台，將 AI 交易從理論推向現實驗證。有趣的是，儘管使用相同的提示，這六個模型卻展現出非常不同的交易風格。Qwen3 Max 積極追逐高風險交易，DeepSeek 像專業量化團隊一樣有條不紊且穩定，而 Gemini 2.5 Pro 則非常活躍，總交易數達 238，但勝率僅為 25.6%。競賽顯示這些模型並不是中立的計算工具；訓練數據和架構的差異塑造了它們的行為和決策。

Bitget 和 BingX 隨後也推出了自己的 AI 複製交易競賽。與 NOF1.ai 的觀眾模式不同，這些平台允許用戶查看每個 AI 的持倉、進出場時機和 PNL 詳情，同時也可以直接複製策略。Bitget 甚至支持與 AI 交易者的實時對話，讓用戶可以詢問策略邏輯。

然而，AI 在某些市場條件下的局限性變得明顯。在高度波動或低流動性的環境中，AI 可能會失敗並產生重大回撤。即使擁有大量歷史數據，AI 也無法完全消除市場不確定性。更關鍵的是，當大量資本跟隨同一模型時，AI 本身成為市場流動性的一部分。它的買入可能推高價格，而止損則可能觸發連鎖反應。純粹的跟隨策略往往會自我挫敗：追隨者越多，扭曲越大，策略的壽命越短。

面對這一點，聰明的投資者從跟隨 AI 轉向利用 AI。MEXC 的競賽是首個引入反向複製交易的競賽，通過將 AI 策略失敗轉化為機會來應對這一挑戰。當一個趨勢跟隨 AI 在波動市場中不斷被止損時，反向複製者可以從對側捕捉均值回歸的利潤。經驗豐富的交易者可以設計多樣化的策略，通過複製穩定的量化風格 AI 來獲取市場貝塔，同時反向複製一個激進的 AI 來對沖風險，減少對任何單一模型的依賴。

結論

隨著 LLM 的演進，AI 交易正在完成從炒作到實用工具的轉變。日常交易者現在可以觀察這些模型如何分析市場、管理風險和調整策略，找到適合自己的風格，逐步建立獨立的交易框架。這可能是 AI 交易競賽的核心價值：不是盲目跟隨，而是賦予更多人利用 AI 的能力，成為更成熟的投資者。MEXC 的 AI 交易競賽將持續到 1 月 13 日，獎池為 20,000 USDT，提供了精煉交易策略和提升技能的寶貴機會。隨著 AI 成為交易的標準設備，真正的優勢將屬於那些理解 AI 邏輯、能夠篩選 AI 策略、結合 AI 優勢並使技術為自己服務的人。