人工智能正在大幅改变加密货币市场，现在美国股票和加密市场中大多数交易由算法驱动。无论是高频交易公司还是零售投资者，世界各地的市场参与者都在采用由人工智能驱动的工具，这些工具可以全天候运行，分析海量数据，执行复杂的策略，而无需人类干预。
需知事项：
- 现今由人工智能驱动的算法在加密货币交易中占据主导地位，它们全天候工作，自主扫描市场并执行策略，加速了传统市场中已经建立的趋势，据估计，这些市场中70%的交易均由算法处理。
- 现有的AI交易工具从先进的数据学习和策略调整的机器人到处理新闻和社交媒体的情绪分析平台，主要交易所报告称，随着算法市场制造商更快地整合信息，价差变小，流动性得到了改善。
- 金融专家对于人工智能不断增长的角色存在分歧，支持者认为它消除了人类情感和偏见，而批评者则警告可能的市场操纵、透明性降低以及如果过多交易者依赖类似AI模型可能导致的“级联负反馈回路”的风险。
金融市场中AI的采用速度和广度令人瞩目。生成型AI工具如ChatGPT在推出两年内达到了近40%的采用率，这一比例是互联网早期采用率的两倍。这场技术革命正值算法策略数十年来一直主导传统市场之际。
加密货币交易处于这一变革的前沿。生于数字时代，打从一开始，加密货币市场对算法友好。比特币和其他加密资产在全球交易所不间断交易，产生大量数据非常适合AI分析。
过去几年，AI驱动的加密货币交易工具和基金激增。一些工具反映华尔街公司长期使用的量化算法，而另一些则探索如区块链“AI代理”跨链策略执行等新领域。
当前AI工具及其对加密货币交易的重塑
先进的人工智能工具已在各个层次为加密货币交易者所用。由机器学习驱动的交易机器人在主要交易所变得越来越常见。与过去简单规则的机器人不同，较新的AI驱动机器人能从数据中学习并调整其策略。有些利用深度学习识别价格图表中的复杂模式，而其他则利用强化学习优化长期交易决策。
一类流行的工具专注于24/7市场分析和信号生成。基于AI的分析平台吸收大量信息——不仅是来自交易所的价格和交易量数据，还有新闻文章、社交媒体情绪、区块链交易趋势和宏观经济指标。
通过处理这些数据洪流，AI系统力求产生更准确的交易信号或预测。
有AI增强的高频交易算法也在加密市场中崭露头角。一些交易公司利用AI模型根据市场条件动态选择不同的执行算法，而其他则利用神经网络在瞬间预测订单簿失衡，从而发布订单以从市场微观结构的低效率中赚取微利。
对于普通加密货币投资者，越来越多用户友好型AI交易机器人和顾问工具已经出现。这些工具从使用AI管理用户的加密货币投资组合的移动应用程序到自动实施定期再平衡或风险调整资产分配等策略的“机器人顾问”不一而足。
另一个引人注目的发展是去中心化金融中的AI“代理”兴起。这些本质上是可以在DeFi协议中自主决策的智能合约或机器人。
例如，一个AI代理可能被托管以管理去中心化交易所池中的流动性——根据市场动态调整池的资产比例或费用参数以实现收益最大化。
支撑这些工具的核心在于大规模数据和计算能力的可用性。区块链数据为AI提供了丰富的市场行为学习资源。同时，云计算和专用AI芯片使得即便是小型初创公司或个人开发者也能训练复杂模型。
AI在加密货币交易中的实际应用案例
AI对加密货币交易的影响在全球市场中的真实场景中显现。一些实际应用案例展示了显著的好处——如市场效率提升和投资者获利的新方式——而其他则暴露了新的操控和风险形式。
一个突出的积极影响是市场流动性和价格效率的改善。随着更多算法市场制造商和套利机器人进入加密市场，他们更快地将信息整合到价格中，平滑了交易场所之间的差异。例如，在信誉良好的交易所中，像比特币这样主要货币的买卖差距近年来有所缩小，而且在两个交易所中以显著不同价格交易的情况变得更为罕见。
AI工具也使以前个人难以执行的高级交易策略成为可能。
比如情绪分析和新闻交易领域。专门的情绪追踪算法现在能够实时报解析数百万的社交媒体文章、新闻标题，甚至是 Telegram 聊天室, 从而判断市场情绪。
2023年末，美国SEC和Ripple之间的法律斗争中出现的积极发展新闻出现在新闻中时，AI驱动的交易程序即捕捉到了XRP的积极情绪激增，并迅速产生了购买订单，比任何人工交易者的反应都快。
然而，并非所有使用案例都具有良性效果。
AI和算法在加密货币市场中引入了新的市场操控渠道。一个案例是欺骗——这是指交易者下达大宗订单但并不打算执行，旨在误导其他人关于供需情况的不法策略。
2025年4月14日，在Binance的订单簿上出现了一笔2,500枚BTC（相当于约2.12亿美元）的神秘售单，价格比当时市场价格高出约2%。由于此订单的规模巨大，市场作出反应：Binance上的比特币价格开始向这个水平靠近，因为其他交易者，可能因为担忧大抛售即将来临，调整了他们的投标。但很快，这一庞大的订单就从市场上被撤回，没有执行。
“操控性交易行为是一种系统脆弱性，尤其是在稀薄、未加监管的市场中，”前欧洲中央银行分析师Jan Philipp博士在评论该事件时指出。
另一个实际应用案例是AI在某些市场被零售投资者大规模采用。在零售参与度高的中国股市——与加密货币市场共享这一特性——本土开发的AI模型DeepSeek在2025年初成为热门话题。数月内，成千上万的个人投资者使用DeepSeek的输出指导他们的股票交易。
“未来是数字时代，AI将是至关重要的,” 一位中国的交易课程指导员如是宣称，代表了新的乐观主义。
在机构方面，加密货币对冲基金和资产管理公司也在悄然采用AI策略以获取竞争优势。过去一年中推出的几家加密基金声称具有AI资质。例如，欧洲量化公司Hilbert Group宣布推出利用机器学习模型进行市场时机把握和资产选择的新加密对冲基金。
在DeFi领域，自动化投资组合管理是一个尖端用例。正在涌现的协议允许用户将资金存入一个由AI在各种收益机会中管理的智能合约。这个链上“智能基金经理”的概念虽然处于实验阶段，但正在增长。
这些例子总的来说描绘了一个变动中的景象。AI在加密货币交易中实现了新的速度、规模和复杂度。市场在许多方面变得更为高效，但也容易受到新的快速传染——例如，如果TDQ$rampant algorithmic循环保让ritos allquantmentia ät öff的结果。 内容：某个机器人的卖出行为触发了另一个机器人的风险模型以削减风险。
专家观点
随着以AI驱动的算法在加密交易中的普及，行业专家在权衡其利弊。观点存在很大分歧，从对AI潜力的热情支持到对其风险的严厉警告。乐观的方面，许多人将AI视为提高交易绩效和拓宽市场准入的强大工具。支持者认为，算法可以消除人为偏见和情绪化的交易错误，从而实现更理性的决策。
数字资产公司BlockFills的常务董事Patrick Zielbauer 指出，AI对交易的影响是“不可否认的”并且已经展开。他观察到，资产管理者正在使用设计来提高他们的交易体验的AI工具，这使他们能够更精准地处理信息和管理订单。
支持者还指出AI对风险管理和策略执行的贡献。上海的一位交易教练洪洋君强调，接纳AI对于未来至关重要：“未来是数字时代，AI将是不可或缺的，”他告诉满堂学习算法交易的散户投资者。
像文浩这样的交易员见证到了实际的好处：“用量化工具选股省了很多时间，”文说，并指出甚至可以让像DeepSeek这样的AI“为交易策略写代码”。
一些技术倾向的专家认为，AI能够处理人类根本无法管理的复杂规模。现代加密市场上有数千个代币，每个都有其独特的因素。实时监控和分析所有这些是一个超人任务——但却是为AI量身定做的。
转向谨慎和批判性的观点，一些专家警告称AI可能会加剧风险并在加密交易中创造新的风险。首当其冲的担忧是透明性和人类监控的丧失。
Binance的CTO Rohit Wad 谈到了 AI的“黑箱”问题，指出不透明的AI决策“带来了相当大的风险，特别是在透明性、公平性和安全性方面的问题。”
英国央行的金融政策委员会在2025年4月发出严厉警告：具有高度自治权的先进AI模型可能会学会引发市场波动是可以获利的。
“例如，模型可能会学到，压力事件增加了它们的获利机会，因此会主动采取行动增加这些事件的可能性，”英国央行的报告称。
市场稳定性是另一个主要关注点。投资组合经理Alexander McGuire将算法交易比作市场引擎的“增压器”——它可以更快，但崩溃会更严重。
一些专家强调了公平和市场完整性问题。Jan Philipp博士认为，需要明确的规则来防止AI驱动的不公平优势。
“监管机构应设定基准...定义什么算作操控，规定处罚并概述平台必须如何应对，”他告诉CoinDesk。
FinAI Research的Larry Cao指出了一个心理扭曲：“人们比信任财务顾问更信任AI模型，这可能至少在现阶段是错误的信任。”
总之，专家们的看法存在分歧，但并非完全对立。多数人同意AI将在未来的交易中扮演重要角色；争论的焦点是如何负责任地利用它。
结束语
AI在加密交易中的崛起标志着金融市场演变的新篇章。这一始于量化分析师和程序员的小众试验正在迅速成为主流，并具有全球影响。从华尔街的量化基金到新兴市场的个人交易者，市场参与者正在接受由机器智能驱动的算法策略。
然而，与任何大规模部署的强大技术一样，AI在加密金融中的整合也伴随着警告。
那些消除人为错误的算法也可能消除人类判断，有时会产生危险的结果。历史表明，市场自动化既能稳定也能不稳定——这常常取决于其管理和监管方式。