丁肇飛 HashKey Group首席分析師

人工智能（AI）自1956年達(dá)特茅斯會(huì)議被正式提出以來，已從簡(jiǎn)單的邏輯推理發(fā)展到如今的深度學(xué)習(xí)與自然語言處理。在金融領(lǐng)域，AI的應(yīng)用早已突破傳統(tǒng)股票市場(chǎng)，近年來更在加密貨幣（Crypto）量化交易中大放異彩。加密貨幣市場(chǎng)的高波動(dòng)性、24小時(shí)交易特性，以及海量的鏈上數(shù)據(jù)和社交媒體信息，為AI提供了獨(dú)特的試驗(yàn)場(chǎng)。本文將帶您回顧AI如何從簡(jiǎn)單的規(guī)則系統(tǒng)，一步步進(jìn)化為能夠自主決策的智能體，重新定義加密交易的未來。

早期規(guī)則系統(tǒng)：透明但僵化

基於規(guī)則的量化交易系統(tǒng)（Rule-based AI）是加密貨幣市場(chǎng)中最早應(yīng)用的自動(dòng)化決策範(fàn)式。其核心特徵是通過人工預(yù)設(shè)的確定性規(guī)則集（如「低買高賣」閾值）驅(qū)動(dòng)交易行為。此類系統(tǒng)採(cǎi)用符號(hào)邏輯架構(gòu)，決策過程具有完全透明性，且能在毫秒級(jí)響應(yīng)市場(chǎng)變化，通過預(yù)設(shè)條件（如價(jià)格閾值）自動(dòng)執(zhí)行買賣操作，例如：

套利算法：利用不同交易所的價(jià)格差異獲利（如「交易所A價(jià)格比B高5%時(shí)買入B並賣出A」）。

網(wǎng)格策略：在多個(gè)價(jià)格點(diǎn)掛單，捕捉均值回歸的機(jī)會(huì)（如「每下跌3%買入，上漲3%賣出」）。

做市算法：根據(jù)訂單簿深度動(dòng)態(tài)調(diào)整報(bào)價(jià)，維持市場(chǎng)流動(dòng)性。

這些系統(tǒng)邏輯透明、執(zhí)行高效，但在極端市場(chǎng)波動(dòng)中表現(xiàn)脆弱。因其預(yù)設(shè)參數(shù)的靜態(tài)特性，在市場(chǎng)發(fā)生結(jié)構(gòu)性突變時(shí)難以適應(yīng)新範(fàn)式。2022年5月的Terra/Luna生態(tài)崩盤事件是典型案例，其間UST穩(wěn)定幣脫鈎引發(fā)流動(dòng)性黑洞，導(dǎo)致傳統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)如MACD和布林帶產(chǎn)生持續(xù)錯(cuò)誤信號(hào)。規(guī)則系統(tǒng)因無法感知市場(chǎng)狀態(tài)遷移而普遍失效，需要人工介入重新校準(zhǔn)參數(shù)和交易策略。

同時(shí)，基於規(guī)則的系統(tǒng)主要處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如價(jià)格和交易量，而加密貨幣市場(chǎng)受社交媒體情緒、監(jiān)管政策等非結(jié)構(gòu)化信息影響顯著。規(guī)則系統(tǒng)缺乏自然語言處理及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)追蹤等能力，無法有效整合這些數(shù)據(jù)，限制了其在市場(chǎng)情緒驅(qū)動(dòng)的交易中的表現(xiàn)。

深度學(xué)習(xí)突破：從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)

2010年代，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和深度學(xué)習(xí)（DL）技術(shù)的興起，讓AI能夠從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)複雜模式，動(dòng)態(tài)調(diào)整策略?；秾W(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)（Learning-based AI）通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，逐步提高其決策能力。與基於規(guī)則的系統(tǒng)不同，基於學(xué)習(xí)的AI系統(tǒng)能夠適應(yīng)市場(chǎng)的變化，並處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而在複雜的市場(chǎng)環(huán)境中表現(xiàn)出色。特別是在加密貨幣交易中，其高波動(dòng)性和非結(jié)構(gòu)化信息（如社交媒體情緒）對(duì)傳統(tǒng)規(guī)則系統(tǒng)構(gòu)成挑戰(zhàn)，而基於學(xué)習(xí)的AI系統(tǒng)則可能提供更好的解決方案?；秾W(xué)習(xí)的AI系統(tǒng)在加密貨幣交易中的作用包括：

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析：同時(shí)處理價(jià)格、訂單簿、社交媒體情緒等多維度信息。

趨勢(shì)預(yù)測(cè)：使用LSTM等模型預(yù)測(cè)短期價(jià)格波動(dòng)，準(zhǔn)確率顯著高於傳統(tǒng)方法。

深度學(xué)習(xí)還解決了規(guī)則系統(tǒng)難以處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如新聞和論壇帖子）的短板。研究表明，社交媒體情緒與比特幣價(jià)格走勢(shì)高度相關(guān)，而基於學(xué)習(xí)的AI能實(shí)時(shí)捕捉這些信號(hào)。與基於規(guī)則的系統(tǒng)相比，基於學(xué)習(xí)的AI系統(tǒng)具有多個(gè)優(yōu)勢(shì)。首先，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可根據(jù)市場(chǎng)變化動(dòng)態(tài)調(diào)整策略和權(quán)重，而非依賴靜態(tài)規(guī)則。

過擬合風(fēng)險(xiǎn)：歷史數(shù)據(jù)的陷阱──過擬合是指一個(gè)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)優(yōu)異，但在新的數(shù)據(jù)上卻表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象。這種情況常常發(fā)生在基於歷史數(shù)據(jù)優(yōu)化的策略中，因?yàn)檫@些策略可能會(huì)過度調(diào)整，抓住數(shù)據(jù)中的噪聲而非真實(shí)的市場(chǎng)模式。由於加密貨幣市場(chǎng)參與者的行為模式不斷快速變化，過擬合的策略往往會(huì)導(dǎo)致性能衰退。例如Gort等人於2022年5月至6月期間測(cè)試了10種加密貨幣，其間市場(chǎng)經(jīng)歷兩次崩盤。結(jié)果顯示，過擬合較少的模型在收益上優(yōu)於過擬合較多的模型。

大語言模型與智能體：交易新大腦

2020年代，生成式AI和大語言模型（LLM）進(jìn)一步顛覆了加密交易。例如：

智能體架構(gòu)：通過感知模塊（收集數(shù)據(jù)）、決策模塊（分析策略）和行動(dòng)模塊（執(zhí)行交易）實(shí)現(xiàn)自主決策。

LLM的潛力：分析新聞、生成交易報(bào)告，甚至通過多智能體協(xié)作優(yōu)化策略。

從工具到夥伴：AI進(jìn)化之路

AI在加密交易中的角色已從執(zhí)行固定規(guī)則的「工具」，進(jìn)化為能感知、學(xué)習(xí)和決策的「智能夥伴」。未來，隨著多智能體系統(tǒng)與LLM的深度結(jié)合，AI或?qū)⒊蔀榧用苁袌?chǎng)的「數(shù)字神經(jīng)中樞」，為投資者提供更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)控制和收益優(yōu)化方案。

題為編者所擬。本版文章，為作者之個(gè)人意見，不代表本報(bào)立場(chǎng)。