人工智慧正顯著改變加密貨幣市場。如今，演算法已主導美股多數交易，而加密貨幣市場緊隨其後。從高頻交易公司到散戶，全球各地交易者紛紛採用以AI為核心的工具，這些工具全天候自動運作，能分析大量數據並執行複雜策略，完全無需人工干預。
重點整理：
- 以AI為核心的演算法目前已主導加密貨幣市場，自動掃描市場並獨立執行交易策略，這一趨勢原已在傳統市場（約占70%交易量）成熟發展。
- 現今的AI交易工具種類繁多，從能學習並自我調整策略的高級機器人，到能分析新聞及社群情緒的平台。大型交易所發現，隨著演算法市值造市商快速整合資訊，市場價差縮小、流動性提升。
- 金融專家對AI角色各有看法。支持者認為AI能消除人為情緒與偏誤，持反對意見者則擔憂市場操縱、透明度降低，以及「負面連鎖反應」風險，因太多交易者依賴類似AI模型。
AI在金融市場的推廣速度與規模令人驚嘆。如ChatGPT等生成式AI工具推出後兩年內便達到近40%普及率，比早期網際網路滲透速度還快一倍。這場科技革命正好發生在傳統市場數十年來被演算法逐步取代的過程中。
加密貨幣交易正處於這場變革的前線。天生屬數位時代，加密市場一開始即適合演算法運作。比特幣及其他加密資產不分晝夜在全球交易所流通，產生大量可供AI分析的數據。
近年來，AI驅動的加密交易工具與基金激增。部分工具模仿華爾街量化機構經典演算法，另一些則探索諸如區塊鏈「AI代理人」等新領域，進行跨鏈策略執行。
當今AI工具如何改變加密貨幣交易
尖端AI工具現已普及至各層級的加密貨幣投資人。以機器學習為基礎的交易機器人逐漸在主流交易所普及。有別於以往單純規則式機器人，新一代AI機器人可自我學習數據並調整策略。有的採用深度學習辨認價格圖形複雜模式，有的則利用強化學習長期優化決策。
一類熱門工具專注於24小時市場分析與訊號產生。AI分析平台收集大量資訊——不僅來自交易所的價格與成交量，還包括新聞、社群情緒、區塊鏈交易動態、總體經濟指標。
AI系統藉此大量處理資料，旨在提供更準確的交易訊號或預測。
受AI強化的高頻交易演算法，也開始進入加密領域。一些交易機構利用AI模型依市場狀況動態選擇最佳執行演算法；另有利用神經網路來預測訂單簿失衡，即時搶先下單、從市場微結構效率缺口中賺取微利。
對一般投資散戶而言，越來越多操作簡便的AI機器人與諮詢工具問世。從用AI管理用戶加密幣投資組合的行動App，到自動執行如定期再平衡、風險調整配置等策略的「機器人顧問」應用，選擇日益多元。
另一個值得注意的發展是AI「代理人」於去中心化金融的出現，這些本質上是能在DeFi協議中自動決策的智能合約或機器人。
例如，AI代理人可負責管理去中心化交易所流動性池，根據市場動態自動調整資產占比或手續費參數，以最大化收益。
這些工具背後的基礎正是龐大數據與運算能力。區塊鏈數據為AI學習行為提供豐富來源，而雲端運算及專用AI晶片，即便是新創公司或個人也能訓練先進模型。
AI於加密幣交易的現實應用
AI對加密貨幣市場的影響已逐步呈現在全球真實案例中。有些案例顯示了明顯好處（如市場效率提升、投資人獲利新管道），但也帶來市場操縱等新型風險。
其中一個顯著正面成果是市場流動性與價格效率提升。隨著越來越多演算法造市商與套利機器人加入加密交易領域，價格資訊整合變快，交易所價差縮小。例如近年來，在大型交易所上比特幣等主流幣種的買賣差距明顯收斂，兩間交易所價格明顯脫鉤的情況也越來越少。
AI工具也讓個人能執行過去難以達成的複雜交易策略。
以情緒分析與新聞交易為例，專用情緒追蹤演算法現在能即時解析上百萬則社群貼文、新聞標題，甚至Telegram聊天室發言，掌握市場情緒動態。
比如瑞波幣與美國SEC訴訟期間，當2023年底案件出現利多消息時，AI駆動觀測器即時偵測到XRP正面情緒飆升，資金迅速湧入，速度遠超人工作業。
然而，並非所有應用皆無害。
AI和演算法也帶來加密貨幣市場新型操縱手法。舉例來說，「詐騙下單（spoofing）」現象死灰復燃——這是一種非法策略，交易者掛出巨額訂單但無意成交，目的是誤導其他玩家對供需的判斷。
2025年4月14日，Binance訂單簿上出現一筆2,500枚比特幣（當時約2.12億美元）的賣單，賣價高於市價約2%。這巨額訂單一出現，即讓比特幣價格向上靠攏，其他交易者擔心有大單即將傾銷，紛紛調整出價，然而該筆大單卻在未成交情況下快速撤消。
「操縱式交易是個系統性風險，尤其容易發生在流動性較低、未監管的市場中，」前歐洲央行分析師Jan Philipp博士針對這起事件如此評論。
另一例則是某些市場散戶大規模採用AI。在中國A股這類散戶參與度高的市場，自研AI模型DeepSeek於2025年初成為新寵，數以千計的個人投資人在數月內便使用DeepSeek的預測結果來指導買賣決策。
「未來就是數位時代，AI將扮演關鍵角色，」一位中國線上投資班講師如此總結最新投資樂觀氛圍。
機構方面，部分加密對沖基金與資產管理人正悄然引進AI策略以尋求優勢。去年成立的多家新基金主打AI背景。例如歐洲量化公司Hilbert Group推出以機器學習做為市場時機與資產選擇核心的加密對沖基金。
去中心化金融則興起AI自動投資組合管理。這類協議允許用戶將資金存入智能合約，由AI自動在各種收益機會間靈活調度，所謂鍊上「機器人基金經理」雖然尚處於實驗階段，但已漸擴大。
這些例子共同展現了市場的劇烈動態。AI不斷提升加密貨幣交易的速度、規模與複雜性。加密市場在多數面向變得更有效率，同時也暴露於前所未見的連鎖風險，如某種演算法賣壓觸發另一套模型風險機制的自動賣出等等。
to cut exposure.
減少曝險。
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.
隨著 AI 驅動的演算法在加密貨幣交易中越來越普及，產業專家們也開始針對其優缺點發表看法。觀點十分多元，從熱情讚揚 AI 潛力到嚴正警告其可能的風險。在樂觀的一方，許多人認為 AI 是提升交易績效、拓展市場參與度的強大工具。支持者主張，演算法能消除人為偏見與情緒性的交易錯誤，帶來更理性的決策。
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.
數位資產公司 BlockFills 董事總經理 Patrick Zielbauer 指出，AI 對交易的影響「無庸置疑」，而且已經開始。 他觀察到資產管理人正開始使用 AI 工具來優化他們的交易體驗，使他們能以更高精準度處理資訊、下單與管理。
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.
支持者也強調 AI 在風險控管與策略執行上的貢獻。上海的投資講師洪陽均強調擁抱 AI 是未來的必然趨勢：「未來就是數位時代，AI 一定非常關鍵。」他在擠滿想學習程式交易的散戶投資人課堂上這樣說。
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.
像文浩這樣的交易員也現身說法：「用量化工具選股真的省了很多時間。」他特別指出，甚至可以讓像 DeepSeek 這樣的 AI「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.
具備技術背景的專家主張，AI 能處理大規模、複雜的人類無法企及的難題。現代加密貨幣市場有成千上萬種代幣，每一種都有獨特變數；即時監控和分析這些資訊對人類而言是超能力，但這正好是為 AI 量身打造的任務。
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.
轉向較為謹慎與批判的觀點，許多專家警告 AI 可能會在加密貨幣交易中放大或產生全新風險。其中最被關注的就是透明度下降與人為監督的缺失。
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."
幣安技術長 Rohit Wad 曾指出，AI 存在「黑盒子」問題，這種不透明的決策過程「帶來不少風險，特別是在資訊透明度、公平性與安全領域。」
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.
英國央行金融政策委員會在 2025 年 4 月發出嚴厲警告：高度自主的先進 AI 模型可能會學會，引發市場波動其實能帶來利潤。
"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.
「舉例來說，模型可能會發現壓力事件能提高獲利機會，進而主動採取行動，增加此類事件的發生機率。」BoE 報告表示。
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.
市場穩定性也是另一個重要疑慮。投資組合經理人 Alexander McGuire 把程式交易比喻為「為市場引擎加裝渦輪增壓器」——動得更快，但如果失事也會更嚴重。
Several experts underscore fairness and market integrity issues. Dr. Jan Philipp argues that clear rules are needed to prevent an AI-driven unfair advantage.
一些專家還強調公平性與市場公正問題。Jan Philipp 博士主張，必須訂立明確規範來防止 AI 驅動的不公平優勢。
"Regulators should set the baseline... define what counts as manipulation, specify penalties and outline how platforms must respond," he told CoinDesk.
「監管機關應該訂下底線......明確定義什麼算操控，規範罰則，並說明平台必須如何回應。」他接受 CoinDesk 採訪時表示。
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 的 Larry Cao 則指出一個心理層面的問題：「人們相信 AI 模型，甚至超過信任理財顧問，這很可能是過度信任，至少在現階段是如此。」
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.
總體而言，專家分歧但並非全然對立。大多數人都同意 AI 未來在交易領域會扮演重要角色，主要爭議只在如何負責任地加以運用。
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 在加密貨幣交易的崛起，為金融市場進化開啟新篇章。原本僅限於量化分析師與工程師的小眾實驗，如今正迅速躍升主流，產生全球影響力。從華爾街量化基金到新興市場的散戶交易員，市場參與者正積極採納機器智慧驅動的演算法策略。
Yet, as with any powerful technology deployed at scale, the integration of AI into crypto finance comes with caveats.
然而，跟任何大規模部署的強大科技一樣，AI 融入加密金融也得面對不少警示。
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.
那些能消除人為錯誤的演算法，有時也會消除人類判斷力，甚至帶來危險的後果。過去顯示，市場自動化既可能帶來穩定，也可能造成動盪——這往往取決於管理與規範方式。