人工智能正劇烈地改變加密貨幣市場，美國股票交易已大多數由算法主導，加密貨幣市場亦迅速跟上。由高頻交易公司至散戶，全球市場參與者紛紛採用全天候自動運行、分析海量數據並自主執行複雜策略的AI工具。
重點須知：
- 由AI驅動的算法現已主導加密貨幣交易，全年無休自動掃描市場及執行策略，這在傳統市場早已成趨勢，據估計算法已處理約七成以上交易。
- 現時AI交易工具涵蓋可從數據中學習、調整策略的高階機械人，以至能分析新聞及社交媒體情緒的平台，隨着主要交易所引入AI做市策略，報價差縮窄，流動性明顯提高。
- 對於AI日益主導市場，金融專家看法分歧。支持者認為AI能減少人性情緒與偏見，批評者則警告或引致市場操控、透明度下降，以及過多交易者依賴相似模型可能發生「連鎖負反饋」。
AI在金融市場普及的速度和規模令人驚嘆。生成式AI工具如ChatGPT僅面世兩年，其用戶滲透率已達40%，足足是互聯網同期普及速度的兩倍。隨着技術變革到來，算法策略近數十年來在傳統市場已逐步取代人手。
加密貨幣交易則置身這場變革的最前線。源於數碼時代的加密資產市場，天生就有利於算法應用。比特幣等虛擬貨幣在全球交易所全天候流通，產生龐大數據，正適合AI發揮所長。
近年來，AI驅動的加密貨幣交易工具及基金爆發式增長。有些模仿華爾街歷來使用的量化算法，有些嘗試新領域，例如以區塊鏈為基礎的「AI代理人」執行跨鏈策略。
現今AI工具如何改變加密貨幣交易
前沿AI工具已普及至各類加密交易者。機械學習驅動的交易機械人於大型交易所愈見普及。與過往的簡單規則機械人不同，現今AI機械人能從數據中學習及因應情況調整操作策略。有些用深度學習識別價格圖表複雜模式，有些則利用增強式學習不斷優化決策。
其中一大類產品側重24小時市場分析及訊號生成。AI分析平台不僅可讀取交易所報價及成交量，亦能即時分析新聞、社交媒體情緒、區塊鏈交易趨勢及宏觀經濟數據。
透過處理大量數據，AI系統目標是產生更精確的交易訊號或預測。
經AI強化的高頻交易算法亦陸續拓展至加密貨幣市場。有機構利用AI模型按市況動態選擇不同執行算法；亦有公司用神經網絡預測訂單簿失衡，提前掛單從市場微結構獲取細小利潤。
對散戶而言，平易近人的AI交易機械人及輔助工具選項日增。包括協助管理用戶加密資產組合的流動應用程式，到自動執行如定期重組或風險調整資產分佈策略的「智能理財顧問」等。
另一值得留意的新趨勢，是AI「代理人」嵌入去中心化金融領域，實質上就是能在DeFi協議中獨立執行決策的智能合約或機械人。
舉例說，有AI代理人受託管理去中心化交易所資金池的流動性——可根據市況動態調整資產比重或手續費以追求最高回報。
上述工具背後的基礎是大量數據與算力。區塊鏈數據為AI學習市場行為提供豐富教材，雲端運算與專用AI晶片令初創公司乃至個人亦有能力訓練高階模型。
AI在加密貨幣交易的實際應用案例
AI對加密交易影響，在全球市場陸續出現真實例子。有些案例顯示提升效率、市場參與機會等明顯優點，亦有揭示新型操控及系統性風險。
最突出正面影響是市場流動性及價格效率提升。隨越來越多算法做市及套利機械人加入加密貨幣市場，他們能更快將各種資訊反映到價格，減少交易所間報價差。例如主流交易所的比特幣買賣價差過去數年已明顯縮窄，兩間交易所價格明顯分歧的情況大幅減少。
AI工具亦讓個人投資者更方便執行以往難以操作的高級交易策略。
例如情緒分析與新聞交易領域，專門追蹤情緒的算法現可即時分析數以百萬計社交貼文、新聞標題、甚至Telegram群組對話，審視市場氣氛。
一個具體例子是Ripple與美國SEC的訴訟案：2023年底案情出現利好消息時，AI交易程式偵測到XRP相關正面情緒激增，馬上自動買入，速度遠超任何人工操作。
但亦非所有應用皆為善意。
AI及算法亦為加密市場帶來新式操控手法，例如重現了所謂「虛假委託（spoofing）」——投機者開出巨額訂單但無意執行，目的是誤導他人判斷供需。
2025年4月14日，Binance訂單簿突然出現一張價值25億港元（約2,500個BTC）的神秘賣單，掛單價格較當時市價高出約2%。此舉令市場價格即時被吸引向該價位靠攏，因參與者估計可能有大量沽盤臨近。但巨單很快就被撤回，並無成交。
「操控性交易行為是系統性漏洞，特別在流動性缺乏及監管薄弱的市場。」歐洲央行前分析師Jan Philipp博士如是評論。
另一個真實應用例子是某些市場散戶大量採用AI。中國股票市場與加密貨幣同屬散戶活躍型，當地開發的AI模型DeepSeek於2025年初爆紅，短短數月已有數千名散戶利用DeepSeek信號投入交易。
「未來就是數碼時代，AI定必關鍵」，一位中國投資班導師如是說，充分反映新一代樂觀情緒。
機構投資者方面，加密貨幣對沖基金及資產管理人陸續靜悄悄引入AI策略增強競爭力。過去一年新出現數隻聲稱結合AI策略的基金，例如歐洲量化公司Hilbert Group宣布新推使用機械學習模型進行市場時機把握及資產選擇的加密對沖基金。
至於DeFi領域，最前沿的應用是AI自動資產組合管理。有協議讓用戶資金存入智能合約，AI會自動管理分配至各類收益方案。這類鏈上「智能基金經理」仍屬實驗階段，但應用正不斷擴大。
以上例子充分展現行業現正高速變化。AI正令加密貨幣交易的速度、規模和複雜度都大幅提升，市場多方面更有效率，同時亦出現新式連鎖反應風險——例如一隻機械人賣出引發另一隻算法的風險模型反應……
to cut exposure.
減少風險曝露。
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.
隨住由人工智能驅動嘅算法喺加密貨幣交易愈來愈普及，行內專家都開始討論佢帶嚟嘅好處同壞處，意見有好大分歧，有啲非常樂觀咁看好 AI 潛力，有啲就為其風險大力敲響警鐘。樂觀嘅人認為 AI 係一個提升交易表現同擴闊市場參與嘅強大工具。支持者認為，AI 算法可以消除人為偏見同情緒化嘅交易錯誤，令決策更理性。
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」，而且已經開始發揮作用。他見到好多資產管理人都開始用上專為提升交易體驗設計嘅 AI 工具，協助佢哋更精確咁處理資訊同管理訂單。
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.
支持者仲強調 AI 有助於風險管理同執行策略。來自上海嘅交易導師洪陽君就特別指出，擁抱 AI 係未來發展嘅關鍵：「未來係數碼時代，AI 會係不可或缺嘅一環。」佢咁講，對象係一班爆滿、熱衷學習算法交易嘅散戶學生。
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.
好似溫浩咁嘅交易員都證明咗 AI 喺實際上有好大幫助：「用量化工具去揀股票，真係幫我慳咗好多時間」，佢仲話而家甚至可以俾 AI 好似 DeepSeek 咁「幫你寫交易策略代碼」。
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.
偏重技術嘅專家認為，AI 能夠處理大規模複雜情況，做到人手根本搞唔掂。現時加密貨幣市場入面有成千上萬種代幣，每隻都有獨特因素，要即時監察分析真係超乎人類能力——但就啱晒 AI發揮。
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.
轉向審慎同批評意見，唔少專家警告，AI 有機會放大風險，甚至喺加密貨幣交易帶來全新問題，其中最令人擔心嘅就係會失去透明度同人為監察。
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."
幣安 CTO Rohit Wad 曾提及 AI 嘅「黑箱」問題，指出決策過程不透明嘅 AI 會帶來重大風險，尤其係透明度、公平同安全方面。
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.
英國銀行（金管局）嘅金融政策委員會喺 2025 年 4 月發出嚴厲警告：高度自動化嘅先進 AI 有可能學識激起市場波動係可以賺錢。
"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.
英國央行報告話：「例如模型可能會發現市場緊張事件有助於佢哋增加利潤機會，於是會主動採取行動增加發生這類事件嘅可能性。」
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.
市場穩定性亦係另一個大憂慮。投資組合經理 Alexander McGuire 將算法交易比喻為「為市場引擎加上渦輪增壓」——行得快咗，但一旦出事就會撞得更勁。
Several experts underscore fairness and market integrity issues. Dr. Jan Philipp argues that clear rules are needed to prevent an AI-driven unfair advantage.
亦有專家強調公平同市場誠信問題。Dr. Jan Philipp 認為必須有清晰規則，避免 AI 形成唔公平優勢。
"Regulators should set the baseline... define what counts as manipulation, specify penalties and outline how platforms must respond," he told CoinDesk.
佢同 CoinDesk 講：「監管機構應該設立底線……定義乜嘢行為算係操控，列明處罰，同埋規定平台應該點樣應對。」
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 仲指出一個心理上嘅趣現象：「人哋對 AI 模型仲信過財務顧問，不過至少而家呢種信任未必有根據。」
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，專家意見雖然有分歧，但又唔算極端對立。大多數人同意 AI 日後會喺交易上扮演重要角色——問題只係點樣負責任咁利用佢。
Closing Thoughts
結語
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 喺加密貨幣交易領域崛起，標誌住金融市場發展進入新一頁。由最初得一班量化專家同程式員嘗試，到而家快速普及，已經產生全球影響。由華爾街量化基金去到新興市場的小型散戶，市場參與者都積極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.
不過，一如所有大規模應用嘅強大技術，AI 融入加密金融同樣存在注意事項。
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.
能夠消除人為錯誤嘅算法，同時都可能連人類判斷都一齊剷除，有時更加會帶來危險後果。過往經驗證明，市場自動化有機會穩定市場，同時亦有機會引致動盪——重點在於點樣管理同監管。