使用 AI 进行日内交易：如何利用 ChatGPT 和 Grok 做出更聪明的加密决策

加密货币日内交易的规则正在迅速变化。由于 新一类 AI 工具 的出现， 以前需要数小时的手动分析现在可以在几秒钟内完成。 OpenAI 的 ChatGPT 和 Elon Musk 的 Grok（由 xAI 推出）这一类的 人工智能助手被称为加密交易的“新作弊码”。

社交媒体上的交易员们分享了使用这些大型语言模型 扫描市场情绪、生成交易脚本， 甚至执行自动化策略的故事—— 有时声称在日间利润中获得了数千美元。 尽管有些故事听起来几乎难以置信， 比如利用 Grok 驱动的机器人将 0.1 SOL 转换为 312 SOL（三天内）， 但它们强调了一个关键点：在 24/7 的加密市场上， 人工智能为日内交易员提供了一个优势。

但是，你究竟如何利用 AI 平台进行日内交易， 以及它的限制在哪里？这份全面指南将带您了解 如何在加密日内交易工作流程中使用 AI 工具的实用方法， 从实时发现机会到结构化交易计划和管理风险。

在本文中，我们将探讨 ChatGPT 和 Grok 的具体实例、 使用 AI 进行交易的利弊，以及一些“生活黑客” 来充分利用这些工具而不陷入常见陷阱。 重要的是，我们要强调，AI 并不会取代人类的判断或策略 - 它是对其的补充。明智使用，AI 可以帮助您从 加密市场的噪声中抽离出来，使您的交易更加纪律化。 不当使用，可能会误导并扩大错误。

到本指南结束时，您将了解如何利用 AI 进行更快速 的分析和更明智的决策，同时仍掌控您的交易。 目标是帮助您在信息高速移动的世界中更聪明地进行交易。 让我们开始吧。

什么是加密货币日内交易？

加密货币日内交易意味着在同一天内（甚至几分钟内） 进入和退出头寸，以从短期价格波动中获利。 不同于长期投资或“持有”（HODLing）， 日内交易是一种快节奏的动量驱动风格。 日内交易员可能会查看 5 分钟、15 分钟或 1 小时的价格图表， 寻找信号即将行动的模式。 例如，他们可能会发现经典的突破模式 - 比如一枚硬币的价格在一个狭窄范围内盘整然后开始飙升， 并且立刻介入以捕捉快速上涨。 常见的技术指标如 RSI（相对强弱指数）或 MACD（移动平均收敛背离）通常用于确认这些设置。 典型的日内交易由计划的进入点定义， 出错时限制风险的止损，以及在某个水平 锁定收益的止盈目标。

**在实际操作中，加密货币日内交易员的工作流程可能如下： **扫描市场，以找到一个有前景的设置，进入头寸（例如， 在关键阻力突破后立即购买）， 在新支撑位下方设置一个紧密的止损，并计划在下一个阻力 或预先设定的收益风险比（如 2:1）处出售。 所有这一切都在数小时甚至几分钟内发生， 并且头寸在一天结束前关闭，因此称为“日内交易”。 这需要纪律、快速决策和严格的风险管理。 必须控制情绪；追逐上涨或持有亏损交易 在这一风格中可能是灾难性的。

**为什么加密货币日内交易特别具有挑战性？ **首先，加密市场波动性极大，并且是在全球范围内 24/7 运行的。没有“关闭铃声” - 硬币的价格可以在周日凌晨 3 点迅速上涨或崩溃， 和在周一下午 3 点一样容易。 交易量和流动性可能大不相同； 有些代币有着稀薄的订单簿，使得它们容易受到剧烈波动的影响。 此外，社交媒体情绪在加密价格中起着巨大的作用。 一条有影响力的推文或平台上的突然趋势可能导致硬币 飙升或暴跌。在加密领域，新闻和炒作即时传播， 零售交易员也同样迅速地对这些信号采取行动。 这使得单纯依靠技术图表或传统分析变得更加困难 - 必须始终关注社交渠道、新闻网站和社区论坛的信息流。

总之，加密货币日内交易是一种高速的“匆忙”， 测试您的信息解析能力和果断行动。 现在，这正是 AI 工具发挥作用的地方。 AI 在快速分析大量数据和发现模式方面表现出色。 在加密货币日内交易的背景下，这意味着 AI 可以比人类更快地扫描数百条推文、新闻文章和链上指标， 可能在交易机会在价格图表上变得明显之前提醒您。 以下章节将详细介绍如何使用 AI 来寻找和执行那些快节奏的交易， 以及如何将 AI 集成到日内交易员的工具箱中。

为什么 AI 工具在加密交易中给您带来优势

加密市场以互联网速度运转 - 交易员也必须如此。 人眼和人手单独往往难以跟上屏幕上闪烁的 价格数据、推文、新闻警报和技术信号的洪流。 这就是人工智能提供强大优势的地方：速度和分析广度。 AI 系统可以在几秒钟内解析信息并识别模式， 而这些模式可能需要数小时才能由人脑编汇（如果他们根本没有错过的话）。

例如，想象一个情景，一种特定的山寨币突然在 X 上 被提及得比平时多得多，表明了一股兴趣或炒作的激增。 人类交易员可能在它已经流行后才注意到这个聊天， 或者如果他们没有关注那个硬币的社区，可能根本不会看到。 像 Grok 这样的 AI 工具可以几乎即时检测到这种实时情绪激增。 Grok 被设计为实时扫描 X 并量化情绪- 它可以告诉您，例如，“过去一小时 $XYZ 代币的提及次数增加了 7 倍”， 甚至总结说总体情绪是主要看涨还是看跌。 提前掌握此信息可以决定是在价格暴涨之前进入交易， 还是在移动后追赶。在加密领域，零售驱动的反弹 （尤其是在模因币或新炒作的代币中）往往 以这种突然的社交媒体热议作为开始。

AI 的另一个优势是塑造和规范您的决策过程。 这不仅仅是关于原始通知；还关于正确地解释它们并明智地行动。 类似 ChatGPT 的工具可以在这里提供帮助， 作为一个探讨平台甚至是交易教练。 许多日内交易员在做出仓促决策或未能彻底计划交易（例如，没有设置明确的止损或收益目标）时苦苦挣扎。 ChatGPT 可以被提示将一个粗略的交易想法转化为一个明确定义的计划。 如果 Grok（或您自己的分析）标记一个代币情绪看涨，并且技术面看起来看好， 您可以将这些事实输入 ChatGPT，然后问：“在这种情况下，对于短期交易有什么合理的进入点和止损？” 然后 AI 将会阐明一个可能的计划，例如， “在价格突破 $0.50 并伴随强劲成交量后进入，将止损设在 $0.45（刚好低于最近的支撑），并考虑在接近下一个阻力的 $0.60 附近获利。” 这种结构化的输出有助于您排除噪声和情绪 ，关注关键水平和风险管理。 这就像有一个助手总是提醒您所想遵从的交易规则。

重要的是，AI 可以同时从多个角度接近分析。 一个可能擅长技术分析或跟进一个新闻来源的人， 但 AI 可以同时综合技术、基础和情绪数据。 例如，ChatGPT（适当的提示或插件） 可以接收链上数据（像是 Nansen 查看鲸鱼钱包动态）， 将其与情绪数据结合（可能是从 LunarCrush 或 Grok 的总结）， 甚至加一些技术信息（如果您提供指标读数）， 然后给出您一个整体视图，这就是为什么一个代币会移动。 这种多维分析可以强调一些您可能会错过的东西 如果您只关注一个方面。 一个交易员可能在图表上看到价格突破， 但 AI 可能会补充说，“此外， 社交媒体乐观情绪激增，成交量大增，表明可能会有延续。” 或者相反，它可能会警告说，“价格上涨，但情绪实际上是混合的，一些大持有人正在向交易所存入代币（可能用于出售），要小心。”

所有这些优势最终归结为一个主要好处：AI 可以帮助您做出更快、更有信息的交易决策。 它充当您自己分析的力量倍增器。 正如一项分析所指出的那样，将人类判断与 AI 工具结合 为交易员创造了一个强大的混合工作流。 实际交易员已经在使用 ChatGPT 来执行诸如技术解释、策略回测以及甚至编码交易机器人等任务，展示了这些 AI 应用程序不仅仅是理论上的- 它们也适用于交易现场。 当与诸如 TradingView 平台或 CoinMarketCap 和 Glassnode 的数据源整合时， AI 显得更加强大，弥合了原始数据和可操作见解之间的差距。

但是，让我们明确一点：速度并不等同于确定性。AI 不会为您提供水晶球； 它只是更快和更全面地处理信息。 加密市场可能仍然给您（和 AI）带来惊喜。 您可能会提前收到趋势提醒，但趋势可能会意外消退或逆转。 事实上，接下来的章节也将涵盖关键的反面 - 过度依赖 AI 的局限性和陷阱。不过首先，让我们一步一步深入研究如何在您的日内交易策略中实际使用像 Grok 和 ChatGPT 这样的 AI 平台。

生活黑客 #1: 使用 AI 情绪分析发现早期趋势

在加密交易中，一个最强大的 AI 用途是实时扫描社交情绪以发现早期趋势 趋势。 在加密世界中，社交媒体的热度通常先于价格行动，尤其是对于山寨币和模因代币。 如果您能在其他人涌入之前发现正在获得关注的叙述或标签，您可能就有潜在的交易机会。 像 Grok 这样的 AI 工具正是为此任务量身定制的。

Grok是什么？ Grok 是由 xAI（Elon Musk 的 AI 项目）开发的对话式 AI，具有与 X 和网页搜索的本地集成。 可以将 Grok 想象成一个获得实时互联网访问权限并且在阅读 X 的大量数据方面有特殊能力的 AI 聊天机器人。 它可以提取最新帖子，分析情绪，甚至可以在提示时阅读图表或新闻文章。 与 ChatGPT 的普通版本在某个截止点之前的数据显示受到训练且默认不会浏览网页不同，Grok 是为了保持最新而构建的，据 xAI 称，它具有“任何 AI 模型中最实时的搜索能力”。 这使得 Grok 尤其适合需要最新信息的交易者。

使用 Grok 捕捉热潮激增： 假设您是一名寻找当天热门币种的日间交易员。 过去，您可能会手动浏览加密 Twitter 或查看趋势词，这种方法可能不太可靠且速度较慢。 借助 Grok，您可以直接询问：“加密 Twitter 上现在有什么趋势？”或者更具体地说，“在过去一小时内，有没有山寨币代码的提及量激增？”Grok 将扫描 X 上的帖子并反馈类似的信息： “我发现 $ABC 币的提及量异常激增，情绪主要是积极的，人们对传闻中的交易所上市感到兴奋。”

作为一个具体的例子，交易员曾使用 Grok 来监控 Pi Network 的 Pi 币，当其热度突然增加时。 一个示例提示可能是：“今天 Pi 币在 X 上的情绪如何？”Grok 可以以合成摘要回复：“Pi 币的提及量大幅上升。 多头乐观，提到由于社区力量强大和一些合作伙伴新闻，价格目标可能为 1 美元至 1.25 美元；空头则警告称，由于即将解锁代币、中心化问题和 KYC 担忧，价格可能下跌至 0.40 美元”。 这种答案对于交易员来说非常有价值，它不仅告诉您 Pi 币正在被炒作（可能会促使您立即调出价格图表），而且还对人们为何看涨或看跌提供了平衡的观点。 换句话说，AI 并不是直接告诉您“每个人都很兴奋，快买！”，而是从社交媒体上展示多头和空头的观点，以便您判断这种兴奋是否基于某些真实事物或是否有危险信号。

解读情感信号： 假设 Grok 报告某个代币的提及量激增伴随着极其积极的情绪（例如大量“月亮”和“火箭”表情符号）。 经验表明，情绪激增通常会引发短期价格上涨，尤其是在市值较小的 tokens 中。 一位精明的日间交易员可以将此信息用作早期警报：有事情正在酝酿，是时候调查 $ABC 币了。 不过，并非所有的热潮激增都值得信赖——加密 Twitter 可能是操纵拉盘或错误信息的雷区。 AI 可能会将讽刺或协调的机器人帖子误解为“积极情绪”。 因此，将情绪视为进一步分析的提示，而不是单独的买入信号。 一个好的做法是将其与快速技术检查相结合（价格是否真的在上涨？成交量是否增加？）以及基本面检查（是否有真实新闻？）。 我们将在接下来介绍这些。 但作为第一步，AI 情绪分析就像您的雷达——它会扫描广泛区域，并在社交地平线上出现值得注意的事情时大喊“嘿，看看这里！”

真实案例： 2025 年 6 月初，Solana 的 DeFi 活动悄然激增。 其锁定的总价值（TVL）在短时间内从约 60 亿美元攀升至 90 亿美元左右——这是其生态系统真正动量的标志。 注意数据或关注 DeFi 新闻的交易员开始注意到这一点，但连接到情绪的 AI 可能会更早捕捉到有关 Solana 项目的社交媒体热议。 如果 Grok 在当时进行扫描，它可能会标记出 Solana 的 DeFi 协议提及量增加或普通对 Solana 的兴奋。 看到这一警报的交易员可以检查 Solana 的价格图表并注意到看涨设置，使用早期提醒来计划多头交易。 实际上，社交情绪和基本面通常交叉——在 Solana 的情况下，TVL 上涨（一个基本面指标）和积极的讨论很可能是齐头并进的。 教训是，AI 可以帮助嗅探出价格变动背后的背景。 不是盲目地行动，而是知道为什么某些东西在上涨（例如，“DeFi TVL 上涨 50%，社区乐观”），这可以让人们更有信心地驾驭趋势，或者相反，对于热议听起来虚假的情况做出警告。

最后，关于访问权限和限制的说明：Grok 提供了一个免费层（面向 X 用户），但查询次数有限——大约每 2 小时 10 条消息加上几次图像分析。 这可能足以每天进行几次情绪扫描，但如果您是一名活跃的日间交易员，您很可能会达到该限制。 付费层（如 X Premium 或 Premium+ 或专用的 SuperGrok 订阅）允许更频繁的查询，甚至支持更深入分析的“思考模式”。 有了付费计划，您可以全天在不同的代币上运行多次扫描。 不过，请记住，无论您能运行多少次查询，Grok 都是一个见解工具，而不是交易终端——它不会为您执行交易。 您需要接受其输出，然后在您的交易所或平台上做出交易决策。 此外，情绪分析并非万无一失：在快速上涨的情况下，Grok 可能会稍晚几分钟抓住一个热门话题，或者可能误解上下文（例如，将讽刺解读为负面情绪）。 将其用作预警和研究工具。 当它喊道“代币 $XYZ 热门！”时，您的下一个步骤是验证这一趋势，而不是盲目交易。 这就是技术指标和其他分析发挥作用的地方——这将带我们进入下一个生活窍门。

生活窍门 #2：使用AI快速检查技术指标和图表

一旦像 Grok 这样的 AI 提醒您注意到潜在机会（甚至是您自己发现的），日间交易的下一步是技术分析——基本上就是通过阅读价格图表来决定进出场点。 技术交易员使用 RSI、移动平均线、MACD、布林带等指标来衡量动量并识别支撑/阻力位。 对多个代币手动执行此操作可能会很繁琐，但 AI 可以像您的随时待命的技术分析师一样，立即获取指标读数，甚至解释它们的含义。

使用 AI 快速进行技术分析（Technical Analysis）检查： 假设比特币正在异动，您想知道它是超买还是还有上涨空间。 您可以询问 Grok 或 ChatGPT（具有插件或更新数据）“比特币的 RSI 现在是多少，这意味着什么？”。 在一个真实的示例中，用户要求 Grok 在特定日期（2025 年 7 月 9 日）查看比特币的 RSI。 Grok 提取了实时数据（可能来自 CoinMarketCap 或类似来源）并回复：“截至 2025 年 7 月 9 日，比特币的 14 天时间范围内的 RSI 为 54，表明动量中立”。 这个简短的回答可以省去您翻遍图表设置并自己计算 RSI 的麻烦。 更重要的是，它提供了背景信息——54 既不是超买也不是超卖（通常 RSI > 70 则为超买，< 30 则为超卖），因此是“中立动量”。

对于日间交易员来说，这条信息有助于框定您的交易。 如果 RSI 比如说是 80（高度超买），在突然的价格飙升时 AI 关于这一点的警告可以警示您避免后期进入涨势——可能表明走势已被拉长。 相反，如果 RSI 较低且开始向上勾，而情绪正在变得积极，那可能会加强看涨的设定。 AI 可以检索和汇总各种指标：移动平均线值、MACD 状态（是否有看涨交叉？）、波动性测量等。 一些 AI 在连接到制图平台时，甚至可能生成图表模式的快速文本描述（例如，“ETH 正在测试大约 2000 美元的阻力位，该价位它在两周前未能突破”）。 实际上，如果您提供正确的数据，ChatGPT 可能非常擅长解释技术分析。 例如，交易员曾使用 ChatGPT 解释一组指标读数：“BTC 1 小时图：RSI = 72，MACD 刚刚出现看涨交叉且成交量增加。 这表明了什么？”ChatGPT 可以提供如下分析：“RSI 72 表示 BTC 正接近超买区域，但 MACD 看涨交叉伴随着成交量增加表明短期内可能继续上涨。 这可能意味着短期内继续反弹，但如果 RSI 走得更高，要注意潜在回调。” 本质上，它提供了对技术状态的第二种意见。

为什么这是一个“生活窍门”？ 因为这大大减少了分析图表所需的时间和认知负荷。 您不需要手动检查多个指标并回忆每个指标的含义，而是将其移交给 AI 并获取精美包装的答案。 这就像拥有一位团队中负责处理数据并为您提供重点信息的初级分析师。 如果您在一天内交易许多不同的代币，这尤其有用；您不能在每时每刻都是每个图表的专家，但 AI 可以按需为您提供简明数据表。 对于确认自己的分析也很有帮助。 也许您认为自己看到了看涨信号——如果 ChatGPT 在给出数据后提出类似看涨解释，这会增加信心。 如果它指出了您遗漏的东西（“这个移动的成交量实际上很低，这可能是一个警告信号”），这可以帮助您避免不良交易。

示例场景： 您收到了来自 Grok 的警告，说明 Token XYZ 现在有很多热度。 价格开始波动。 您迅速询问，“XYZ 目前的关键技术指标是什么？”如果 AI 回应说，“在Content: 15-minute chart, RSI is at 65 (slightly below overbought), there was a bullish MACD crossover an hour ago, and the price broke above its 50-period moving average,” you’ve got a snapshot of momentum. That sounds moderately bullish (momentum upward, but not extremely overbought yet). You might decide it’s worth entering a quick long trade, planning to ride the momentum for a short burst. On the other hand, if the AI said “RSI is 85 (very overbought) and the price is far above its moving averages after a parabolic jump”, you might either avoid the trade or be very cautious/tight with your stop, because such conditions can precede a sharp pullback.

内容: 15分钟图表，RSI为65（略低于超买），一个小时前出现了MACD看涨交叉，价格突破了其50周期均线，你就掌握了一幅动态的快照。这听起来是中度看涨（动量向上，但还没有极度超买）。你可能会决定值得进行一个快速的多头交易，计划利用动量进行短暂的轧空。另一方面，如果AI表示“RSI为85（非常超买），且价格在抛物线跃升后远高于其移动平均线”，你可能要么避免交易，要么对止损非常谨慎/紧张，因为这种情况下可能会出现急剧回调。

A note on sources and reliability: AI like Grok can fetch indicator values from reliable data providers, but sometimes there might be slight delays or discrepancies. It’s always wise to double-check critical details on your own charting platform if possible. The AI might also simplify things a bit in explanation. For very precise trading, you’d still want to see the chart visually. But the AI gets you most of the way there faster. If you’re away from your main computer, an AI response on your phone could even help you decide if it’s worth rushing to your trading app or not.

关于来源和可靠性的说明： 像Grok这样的AI可以从可靠的数据提供者那里获取指标值，但有时可能会有轻微的延迟或不一致。如果可能的话，务必在自己的图表平台上双重检查关键细节。AI在解释时可能也会简化一点。对于非常精确的交易，你仍然会希望以视觉方式查看图表。但是，AI可以更快地让你到达大部分位置。如果你不在主要计算机旁，手机上的AI响应甚至可以帮助你决定是否值得赶往交易应用程序。

Beyond indicators – pattern recognition: More advanced uses of AI include identifying chart patterns or trends. Some traders use image recognition AI on chart screenshots to detect patterns (like “head and shoulders” or “triangles”). Grok actually allows image input on the paid tier, meaning you could potentially show it a chart and ask for analysis. Or you might describe the price action in words and have ChatGPT identify the pattern (e.g., “ETH has made higher lows for the past week while hitting a ceiling at $1,900 – what pattern is this?” and it might say ascending triangle). This goes into deeper TA, but it’s worth noting that AI can assist in those qualitative judgments too.

超越指标的—模式识别： 更高级的AI用途包括识别图表模式或趋势。一些交易者使用图像识别AI在图表截图上检测模式（如“头肩顶”或“三角形”）。Grok实际上允许在付费级别上输入图像，这意味着您可以向它展示图表并请求分析。或者，您可能用文字描述价格行动，并让ChatGPT识别模式（例如，“过去一周ETH的低点逐渐升高，但在1900美元遇到了阻力—这是什么模式？”可能会说是上升三角）。这涉及到更深入的技术分析，但值得注意的是，AI也可以在这些定性判断中提供帮助。

In summary, AI accelerates technical analysis by giving you indicator readings and interpretations on demand. It helps confirm momentum or caution signals that are crucial for day trading decisions. However, remember that AI’s technical calls are based on the data you give or it can fetch – if that data is delayed or if the market turns on a dime, the AI won’t magically foresee that. It doesn’t predict the next candle; it analyzes the current ones. So use these quick AI-driven insights as a complement to, not a substitute for, watching the price action. They are especially helpful for staying objective – e.g., if you’re emotionally inclined to go long, but the AI highlighting “RSI overbought and bearish divergence” might make you think twice. Next, we’ll look at how AI can help with something even humans find tricky: filtering the real opportunities from the noise and avoiding traps like scams or manipulation.

总之，AI通过按需提供指标读取和解释来加速技术分析。它有助于确认对日间交易决策至关重要的动量或谨慎信号。然而，请记住，AI的技术判断是基于您提供或它可以获取的数据—如果该数据延迟或市场瞬间变化，AI不会神奇地预见这种情况。它没有预测下一根蜡烛线；它分析的是当前的。因此，将这些快速的AI驱动洞察作为对价格动作的补充而非替代，特别是在保持客观方面非常有帮助—例如，如果您在情绪上倾向于看涨，但AI注明“RSI超买和看跌背离”可能让您三思而行。接下来，我们将探讨AI如何帮助解决人类甚至觉得棘手的问题：从噪音中过滤出真正的机会，并避免陷阱如骗局或操纵。

Lifehack #3: Using AI for Due Diligence – Avoiding Scams and FOMO Traps

生活窍门三：使用AI进行尽职调查—避免骗局和FOMO陷阱

Crypto is rife with noise and false signals. Every day, dozens of new tokens launch, many of them meme coins or outright scams, and countless rumors swirl on social media. For a day trader, chasing the wrong “opportunity” can be catastrophic – you might jump into a pump that immediately dumps or buy into a token that turns out to have fundamental flaws (like a smart contract backdoor or an impending token unlock that will flood supply). This is where AI can serve as your research assistant, performing rapid due diligence to help you avoid the landmines.

加密市场充斥着噪音和虚假信号。每天都有数十种新代币推出，其中许多是模因币或彻头彻尾的骗局，而在社交媒体上无数传言流传。对于日间交易者来说，追逐错误的“机会”可能是灾难性的—您可能跳入一个立即抛售的拉升中，或者购买一个最终发现有根本缺陷的代币（例如智能合约后门或即将解锁的代币，将导致供应泛滥）。这是AI可以充当您的研究助手的地方，进行快速尽职调查以帮助您避免地雷。

Verify before you buy: Let’s say our AI sentiment scanner (Grok) alerts us that a new token $ABC is trending, with people shouting it could “go to the moon.” Before blindly apeing in, you take a step back and ask AI to check the token’s legitimacy and fundamentals. Grok can cross-reference social sentiment with web data to flag potential red flags. For example, you might prompt, “Is $ABC token likely a scam or legit? What are people saying about it beyond price hype?”. A well-designed AI prompt could lead Grok or ChatGPT (with web access) to gather information like: the token’s contract audit status, whether its developers are known or anonymous, any history of exploits, how distribution looks (are insiders holding a huge chunk?), etc.

购买前核实： 假设我们的AI情绪扫描器（Grok）提醒我们一个新代币$ABC正在热门，人们大喊它可能“飞向月球。”在盲目跳入之前，您需要退一步，要求AI检查代币的合法性和基本面。Grok可以交叉引用社交情绪与网页数据以标记潜在红旗事件。例如，您可能提示，“$ABC代币很可能是骗局还是合法的？除了价格炒作之外，人们在说些什么？”。一个精心设计的AI提示可能会引导Grok或ChatGPT（有网页访问）收集信息，比如：代币的合同审核状态，其开发者是知名还是匿名，是否有被利用的历史，分布如何（内部人员是否持有大份额？）等。

In the earlier example from Grok’s use cases, someone asked about Bittensor (TAO), a relatively lesser-known token, to gauge if it was a scam. Grok came back with a mixed sentiment report: Bulls were touting TAO’s long-term potential and ambitious AI marketplace goals (some even speculating huge future prices), but bears pointed out very valid concerns – centralization of the project, insider control of tokens, past hacks, and governance opacity. That answer is a big warning sign: if you were considering day trading TAO because it’s pumping, knowing that there are serious fundamental red flags (and that some voices are calling it out) should make you cautious. Maybe you decide to skip trading TAO altogether, or if you do trade it, you keep your position small and your stop tight, treating it purely as a quick momentum play with no trust in the project’s long-term value.

在Grok的使用案例中的一个早期例子中，有人问到Bittensor（TAO），一种相对不知名的代币，以判断它是否是骗局。Grok返回了一个混合情绪报告：看涨者吹捧TAO的长期潜力和雄心勃勃的AI市场目标（有些人甚至推测将来的巨大价格），但看跌者指出非常合理的担忧—项目的中心化，内部人员控制代币，过去的攻击以及治理的不透明性。这个答案是一个大警告信号：如果您因为TAO在上涨而考虑日间交易，了解有严重的基本面红旗事件（并且有一些声音正在指出这样的问题）应该会让您更加谨慎。也许您决定完全跳过TAO交易，或者如果您进行交易，您需保持仓位小并止损紧，纯粹作为快速动量交易对待，而不信任项目的长期价值。

Memecoin madness: During memecoin season, countless tokens (like the Pepes, Shibas, and variants thereof) can skyrocket and crash within hours. AI can help you sift through them by quickly summarizing what each coin is about and whether the hype is organic or possibly manipulated. For example, if $DOGE2.0 is trending, you could ask, “What is $DOGE2.0 and are there any red flags about it?”. The AI might scour community forums, token tracker sites, and news. An answer might be: “$DOGE2.0 is a new meme token with no real project behind it aside from the name, it’s up 300% today on hype. However, some users note that the top 5 wallets hold 50% of the supply (potential rug risk) and the liquidity is low. No audit information available.” Armed with that, you know it’s a pure speculative play – if you trade it, you’re basically gambling and should treat it as such. AI is doing in seconds what might take you hours of reading Etherscan data, Telegram groups, and so forth.

模因币疯狂： 在模因币季节，无数代币（例如Pepes，Shibas及其变体）可能在数小时内飙升和崩溃。AI可以通过快速总结每个代币的内容以及炒作是否是自发的还是可能被操纵的来帮助您筛选它们。例如，如果$DOGE2.0趋于流行，您可以问：“$DOGE2.0是什么，它有任何红旗问题吗？”。AI可能会搜寻社区论坛，代币跟踪网站和新闻。回答可能是：“$DOGE2.0是一个新的模因代币，除了名字之外没有真正的项目，今天在炒作中上涨300%。然而，一些用户指出前五大钱包持有50%的供应（潜在的拉绳风险）且流动性低。没有可用于审计的信息。”凭借这些信息，您知道这是一个纯粹的投机游戏—如果您交易它，您基本上是在赌博，应该这样对待。AI在几秒钟内完成您可能需要花费数小时阅读Etherscan数据、Telegram群组等的工作。

Another example: Grok and the $GROK token. Amusingly, there is a memecoin named after the AI itself ($GROK). According to reports, Grok (the AI) could evaluate sentiment and info on $GROK token and note that it’s been linked to scam concerns. An AI doesn’t have biases – it will tell you if it sees chatter about something being a scam or if an audit report says “critical vulnerability.” These are things you definitely want to know before* trading a token. So one lifehack is to always do a quick AI-powered sniff test: “Grok, check if [TokenName] has any scam warnings or major issues.” This won’t guarantee safety, but it’s a fast filter.

另一个例子：Grok和$GROK代币。 有趣的是，实际上有一个以AI本身命名的模因币（$GROK）。据报道，Grok（AI）可以评估有关$GROK代币的情绪和信息，并指出其与骗局问题有关。AI没有偏见—如果它看到关于某件事情的聊天说这是骗局，或者审计报告说“存在严重漏洞”，它将告诉您。这些都是您在交易代币之前绝对希望知道的事情。因此，一个生活窍门是始终进行快速AI嗅探测试：“Grok，检查[TokenName]是否有任何骗局警告或重大问题。” 这不能保证安全，但它是一个快速过滤器。

Fundamental analysis on the fly: Beyond scam checking, AI can summarize legitimate fundamentals too. Say a token is pumping because it announced some partnership or a new product launch. If you’re late to the news, you can ask ChatGPT to “summarize the latest news about [Token] and its significance.” If it tells you, for example, “The token surged after announcing integration with Shopify for crypto payments, which could significantly increase its adoption”, that context helps you gauge if the pump has real legs or is just a short-lived reaction.

实时基本面分析： 除了骗局检查外，AI还可以总结合法的基本面因素。 假设一个代币由于宣布了一些合作伙伴关系或新产品发布而在上涨。 如果你迟到了这些消息，你可以询问ChatGPT“总结[Token]的最新消息及其意义。” 如果它告诉你，例如，“该代币在宣布与Shopify集成以支持加密支付之后激增，这可能显著增加其采用”，这些背景将帮助您判断是否有实质性背后的推动还是短暂的反应。

AI can also glean key data points from the web: like the token’s market cap, circulating supply, or unlock schedules, if those are relevant. Perhaps you prompt: “What’s the market cap and supply of $ABC, and are there any big token unlocks or events coming up?” Getting those numbers can prevent nasty surprises – e.g., if you learn an unlock is imminent where a bunch of tokens will be released (which often drives price down), you may avoid going long at the wrong time.

AI还可以从网络获取关键数据点：如代币的市值、流通供应或解锁计划，如果这些是相关的。也许您提示：“$ABC的市值和供应是多少，是否有任何重大代币解锁或即将发生的事件？”获得这些数字可以防止恶性意外—例如，如果您知道解锁即将到来，其中一批代币将被释放（这常常导致价格下跌），您可以避免在错误的时间做多。

Cutting through misinformation: One danger in crypto is that sometimes bad actors deliberately spread false info to trick traders and even AIs. Pump-and-dump groups might generate lots of “buzz” that looks organic but isn’t. As a trader, you have to be skeptical. AI helps gather information, but it doesn’t possess human intuition to detect deceit. In fact, AI can be tricked by coordinated fake activity – it might see lots of positive posts and conclude strong sentiment, not realizing those posts came from bots or a paid shill campaign. This is why you must combine AI findings with your own judgment. If something sounds too good to be true (“everyone on Twitter is saying this coin will 10x by tomorrow with no risk!”), it probably is. Use AI to get the arguments and data, then apply a grain of salt and critical thinking. Check the sources if needed – e.g., if AI says “bears warn about centralization,” maybe you quickly verify by looking at the token’s holder distribution yourself (most token trackers show top holder percentages).

削减错误信息： 加密货币的一个危险在于，有时不良行为者故意传播虚假信息来欺骗交易者甚至AI。拉高出货团体可能会生成大量看起来有机但实际上不是的“嗡声”。作为交易者，您必须持怀疑态度。AI帮助收集信息，但它不具有人类直觉来检测欺骗。实际上，AI可能被协调的虚假活动欺骗—它可能看到大量积极帖子，并得出强烈的情绪结论，但不知道这些帖子来自机器人或付费推销活动。这就是为什么你必须结合AI的发现与自己的判断。如果某件事听起来好的不能实现（“推特上的每个人都说这个代币明天将以无风险涨10倍！”），可能确实如此。使用AI获取论点和数据，然后应用一点盐和批判性思维。必要时检查来源—例如，如果AI说“看跌者警告中心化”，也许你可以快速通过查看代币的持有人分布自己进行验证（大多数代币跟踪器显示顶级持有人百分比）。

Remember the CCN warning: “Bad actors can feed incorrect information into the system, deceiving AI into making poor trading choices”. A well-orchestrated pump scheme might create artificial buying signals (like fake volume or spoof orders) that could fool algorithmic traders. AI might not easily tell a genuine surge from a faked one if the data looks similar. Thus, a lifehack for survival is to always add a layer of confirmation. That leads to the next point: confirmation through volume and on-chain data.

记住CCN的警告：“不良行为者可能会向系统提供错误信息，欺骗AI做出糟糕的交易选择”。一个精心策划的拉高计划可能会产生虚假的购买信号（如虚假交易量或欺骗性订单），可能会愚弄算法交易者。如果数据看起来相似，AI可能不容易区分真实暴涨与伪造推动。因此，一个生存的生活窍门是始终添加一层确认。这就引出了下一点：通过成交量和链上数据进行确认。内容：鲸鱼在悄悄地在拉升中出售。这时你，作为交易员，必须利用手中的工具（其中许多工具可以由AI帮助解读）来确认一笔潜在交易的有效性，而不是一个虚假的信号。

量是确认的关键： 量是交易活动量——通常情况下价格的飙升伴随交易量的飙升，这通常表明这是一个更可信的走势（许多参与者对价格方向达成一致），而薄弱交易量下的价格走势则容易反转。AI工具也能检索交易量数据，但你可以直接在交易所或图表上查看。一个良好的做法是问：“这个价格突破是否伴随着比平常显著更高的交易量？”如果没有，要小心——这可能是一个虚假的突破。如果有，这就是一个绿灯，表明该走势有坚实的支持。一些高级AI提示或工具（如某些TradingView指标和AI脚本）可以为你按交易量过滤信号。例如，一位交易员使用ChatGPT编写了一个策略，当且仅当RSI条件满足并且交易量高于某一阈值时触发买入信号。AI不仅编写了代码，还建议添加交易量过滤器以减少错误信号，显示出它“理解”了交易量确认的重要性。

鲸鱼流向和链上检查： 在加密货币中，大量持有者（“鲸鱼”）可以在日内价格中产生重大影响。如果鲸鱼决定抛售，没有任何看涨情绪可以支撑价格的上升。相反，如果鲸鱼在积累，价格下跌可能只是暂时的。AI可以帮助分析链上数据：例如，通过输入来自Nansen或Whale Alert等来源的数据。你可以说，“ChatGPT，这里是一些TokenZ的最近大额交易。你有什么推测？”如果数据表明有许多大额转账从未知钱包转到交易所，AI可能会得出结论：“多个鲸鱼似乎在将TokenZ存入交易所，可能准备出售——这可能意味着即将产生卖压。”如果你正准备做多，这就是一个大红旗。另一方面，大量转账从交易所转入个人钱包则可能意味着积累或至少年内大玩家并没有出售的打算。

Grok或带有浏览功能的ChatGPT还能总结关于鲸鱼行为的社区见解。可能会有人讨论“有人发现顶级钱包昨天减少了其持仓20%。”如果你向AI提示有关鲸鱼活动的问题，它可能会提供该信息。有些情绪工具（如Santiment或LunarCrush）也提供链上指标，如活跃地址或代币持有者变化——将这些数据输入AI进行解读是一种聪明的技巧。例如，“这个网络上的活跃地址在过去一周里翻了一倍，而价格上升了30%。这是一个好现象吗？”AI可能会说是的——更多的活跃地址可能意味着支持反弹的是真正的网络使用，而不仅仅是投机。

确认规则和多因素提示： 使用AI的一个有效方法是将确认标准包含在你的提示中。与其提问一个通用的“我应该交易这个吗？”，你可以问：“TokenX刚刚突破了$10阻力位。交易量是平均水平的两倍。社会情绪积极并且有几笔大购买被报告。鉴于这些因素，这似乎是一个值得交易的确认突破吗，以及一个明智的止损位是多少？”这样的提示强迫ChatGPT权衡多种因素（价格走势+交易量+情绪+鲸鱼）并给出有理由的答案。它可能会回应，“由于交易量显著高于平均水平并且情绪看涨，似乎这是一个有力支持的突破。大购买的存在增加了信服。明智的止损位可以是低于$10（旧阻力，现在的支撑）以防止虚假突破。”这种联合分析正是AI的强项——它将你列出的确认因素综合成一个有条理的建议。当然，这基于你提供的信息；如果其中的任何一点是错误的或过时的，分析就不准确了。但只要你提供准确的观察，AI就可以帮助你再次核查你的论点。

避免情绪化或操控性交易： 要求确认的一个关键好处是，它过滤掉了因FOMO（害怕错过）或操控的交易。情绪化交易通常发生在交易员单独依据一个强信号行动时——例如，“Twitter上的每个人都在大喊买入，我不想错过”或“价格在飙升，我会直接加入。”如果你强制执行一条规则，“只有多种因素一致时我才执行行为”（更好的是，让AI提醒你这一点），你很可能会跳过这些可疑设置。AI可以被编程成你的理性之声。如果你告诉ChatGPT你的交易规则（例如，“从不在没有高交易量情况下买入突破；从不单凭炒作而不确认技术因素进行交易”）然后在情境下运行，它会回馈你的规则并应用它们。例如：“这个交易缺乏交易量确认，可能仅由炒作驱动；根据你的规则，等待更安全。”这就是这一生活技巧。AI通过快速检查条件是否满足来帮助执行这些规则。

实操： 想象一个情境——狗狗币开始飙升，因为Elon Musk发了一张表情包（一个经典场景）。社会情绪飞涨（Grok说“狗狗币的提及量增加了5倍，大部分表现得非常兴奋”），价格在几分钟内上涨了20%。一个情绪化的交易员可能会立即按下买入按钮，希望再度实现100%的一天收益。但一个理智的做法会是：检查交易量——是的，交易量很高。检查有没有鲸鱼在卖——或许链上数据显示一个已知的大持有者刚刚将代币移入一个交易所（哦不）。提示ChatGPT：“狗狗币在Elon的推文后飙升了20%，交易量很大，但是我刚看到100M DOGE的大额转向币安。情绪很狂热。有什么谨慎的做法吗？”ChatGPT可能会回复，“尽管由于炒作而动能很强，那大额存款表明可能有鲸鱼可能会在此反弹时卖出。一种谨慎做法是等待回调或确认反弹可以持续。如果进入，可能由于炒作推动的尖峰风险而使用非常紧的止损。”这种分析可能会让你避免成为炒作尖峰中最后的买家。相反，或许你等待并且确实看到鲸鱼抛售，价格回落——如果你还是相信这次行动，你可以在回调而不是高位进入。

本质上，确认是关于对齐多个独立指标：价格走势、交易量、情绪、基本情况、鲸鱼行为。当它们都指向同一个方向时，交易的概率更高。AI使得检查每一项变得更快更容易，但你作为交易员来安排这个过程并做出最终调用。通过使用AI来执行清单，你可以减少冲动决策。

我们现在已经识别了机会，从技术上和基本上进行了验证，并通过实际数据确认。假设一切都看起来不错——你准备好在交易中扣动扳机。下一步是正确执行和管理这个交易，这就是制定计划的重要性。这是我们的下一个生活窍门：使用AI来构建交易并甚至在之后反映。

生活窍门#5：使用ChatGPT结构化交易计划——进入、退出和风险管理

对于一个交易员来说，使用ChatGPT的最佳用途之一是在进行买入或卖出之前帮助你构建交易计划。许多日内交易员遇到麻烦并不是因为缺乏好的交易想法，而是因为他们没有完全计划交易——可能不会设置止损，或者没有想好在哪里获利，或者不确定如何调整仓位。ChatGPT可以像一个知识渊博的教练或算法交易规则集一样运作，指导你在进入之前明确地定义这些元素。把它想象成用AI的帮助为每笔交易写一个迷你交易计划，这样你就能以纪律的方式进行。

从信号到策略： 让我们利用一个例子继续贯通。你已对ABC代币进行了分析：情绪看涨（通过Grok），技术上有支持（可能在关键水平上方伴随着良好的交易量），基本情况良好（没有红旗）。你决定想要做一个当天交易的多头（买入）。而不是立即购买，你可以请求ChatGPT帮助概括交易。例如：“ChatGPT，我想在$5左右做多ABC代币。它正在因好消息突破。帮我构建这个交易：建议一个合理的入场点（或确认点）、一个止损水平来管理风险，和一个获利目标，考虑当前市场环境。”

ChatGPT会接受这个请求并可能给出详细的答案，例如：“考虑在ABC确认高于$5时进入交易（以确保突破是真实的）。一个合理的止损位可能放在低于$4.50的位置，这是最近的支撑水平，以防突破失败限制下行风险。对于获利，你可以瞄准下一个阻力位约在$6（这是之前的高点）或使用2:1的奖罚比率。这意味着如果你冒$0.50（从5美元下跌到4.50美元止损）/代币风险，则目标约为$1.00收益——所以目标约在$6.00。此外，如果它达到$5.50，你可能计划获得部分利润并向上停止损以保护利润。”

哇——这是一份相当全面的计划，对吧？ChatGPT基本上就给了您一份结构化的剧本：入场触发点、止损点和利润目标。它可能甚至会解释理由（例如，以往支撑/阻力，风险/回报）。这非常有好处，尤其是如果你是那种在当下时刻可能会跳过这些步骤的人。AI在交易中没有情感投资；它会冷静地告诉你逻辑上何处切断损失或取得收益。

在Cointelegraph的示例中，他们用TAO（Bittensor）来说明这点，它有着混合的信号。他们建议的提示是：“基于当前围绕TAO的看涨情绪，什么短期价格走势会确认日内交易的动量？”。这个回答将指导...跳过翻译 markdown 链接。

内容：交易员在买入之前应等待何种技术确认（例如，“如果 TAO 突破 $X 且有成交量，这就确认了动量”）。另一个提示是：“鉴于 TAO 的看跌情绪和风险因素，今天做空设置的安全条件是什么？” ChatGPT 会概述如下：“如果 TAO 未能突破 $Y 的阻力且开始在高成交量下下跌，可以在 $Y+一些保证金处设置止损做空，目标为跌至下一个支撑位 $Z。确保没有突如其来的利好消息，因为这可能会使空头失效。”这些是非常具体的计划。

AI撰写计划的好处在于它让你的策略外化——你可以将其直接复制粘贴或写在笔记本上并遵循它。执行一个明确定义的计划要容易得多。它还迫使你考虑风险/回报。ChatGPT 经常提醒你风险管理，因为这是它所受交易知识训练的一部分。它可能会提醒你，“这个设置提供了大约2:1的回报风险比。确保这符合你的交易标准。”或“如果交易对你有利，考虑将止损移动到保本以保护资本。”这些小建议是专业交易员会做到的，但新手可能会忘记。

**头寸规模和其他参数：*你可以更进一步，询问 AI 关于头寸规模。例如：“如果我的组合是10,000美元，我愿意在这笔交易中承担1%的风险，我可以购买多少代币，确切的止损应该设置在哪里？” ChatGPT 可以进行计算：10,000美元的1%是100美元的风险。如果止损设置在入场价下0.50美元，即每个代币风险0.50美元。因此你可以购买200个代币（因为200$0.50 = 100美元风险）。如果被要求，AI会解释这种计算，有效防止你意外过度加仓。这非常有价值——很多交易员损失惨重是因为仓位过大。AI会在你要求时一致地应用公式。

**通过计划进行情绪管理：**制定计划减少情绪化交易。比如，如果你设定好了止损和目标（甚至可能已输入到你的交易平台中），你就不太可能因为小幅下跌而恐慌性抛售，也不太可能因贪婪而不兑现利润。ChatGPT 甚至可以帮助预先计划如果交易开始顺利或对你不利该怎么办。你可能在提示中包括：“此外，如果交易开始盈利或亏损，我该如何管理？”它可能会回答：“如果朝有利方向移动了一定幅度（比如到达目标的一半距离），你可以锁定一些利润，或至少将止损移至进场价格（保本）。如果立即对你不利并触及止损，接受损失，不要因为期望反弹而持有——止损是为了保护你。”这种强化可以帮你真正坚持执行计划。

**交易后的反思：**这是整体交易计划的一部分——计划在事后审查你的交易。许多交易者因为繁琐而跳过记录，但这是改进的关键。此时 ChatGPT 再次介入（我们将其正式称为 lifehack #6，但与计划密切相关）：交易之后，你可以将发生的细节输入 ChatGPT 并请求分析。例如，“我在 $5 买入了 ABC，止损 $4.50，目标 $6。它涨到 $5.80 然后回落并击中我的止损在 $5（我已上调止损）。你可以分析我能学到什么吗？我管理得好吗？” ChatGPT 可能会回答：“你似乎将你的止损上调至 $5（高于你的进场价），锁定了一些利润——这是一个好的做法。交易未达到完整的 $6 目标，表明 $5.80 处的阻力可能比预期更强（可能那里有一个先前的高点或有很多卖单）。一个教训可能是注意中间的阻力位；可以考虑在 $5.80 附近部分获利。然而，你的风险管理是稳健的，因为你没有将一个盈利的交易变成亏损。总体而言，交易管理得当，尽管未完全达到目标。”通过与 AI 进行这种回顾，你会得到一个中立的视角，指出何处对或错。随着时间推移，可能会出现某些模式（如果你向 ChatGPT 输入你过去10笔交易的信息，它可以注意到模式）。它可能会说：“我注意到在几次交易中，你设定了并未达到的目标，价格在接近的阻力位附近反转。也许可以考虑更保守的利润目标或分批了结交易。”这一反思过程能极大提高你的策略。有点像让一位交易导师帮你审阅交易日记，即便你是在家单独交易。

**AI在计划中的局限性：**虽然 ChatGPT 非常擅长制定计划，但记住它不是先知。它不知道哪些交易会成功。它偶尔可能会给出的计划在纸上看似不错，但市况使其失效（也许隔夜新闻改变了一切）。所以你仍需保持适应能力。而且，有时 AI 可能没有最新的价格背景信息，如果没有实时连接——你需要提供数据或至少进行估计。计划的质量仅仅如描述场景那么好。如果你误告知 ChatGPT 支撑位是 $4.50 而实际是 $4.30，计划中的止损建议可能会出错。所以自己核对关键位。

尽管如此，使用 AI 来结构化交易能增强纪律。它使你明确表达策略，这本身可以揭示交易是否值得进行。（如果你不能清楚地向 ChatGPT 解释它，也许就不应该进行该交易。）许多交易者开始在他们的工作流中融入 ChatGPT，正是因为这些原因——它就像一双额外的眼睛和一个逻辑伴侣，可以检测到你的盲点。它增强了你的流程，但不会取代你的决定。买卖决定是你做的，而不是 AI。

现在，让我们来关注更大的图景：经过所有这些“lifehack”和技巧的探讨后，使用 AI 在日间交易中的整体优缺点是什么？我们已经暗示了很多，但将其整合起来会带来一个平衡的视角。除此之外，让我们稍微展望一下 AI 如何改变交易，以及未来可能会怎样——同时牢记最终责任在于你，交易者。

使用 AI 进行加密货币日间交易的利弊

如同任何工具或技术，交易中的 AI 具有其优点和缺点。了解这些将帮助你发挥优点并减少缺点。让我们逐一分析：

优势（AI 在日间交易中的优点）：

• 速度和效率： AI 能在极短时间内分析大量数据（价格、指标、新闻、社交媒体），意味着更快的决策。曾经需要数小时市场扫描的工作现在可以在几秒内完成。在一个毫秒级时间都可能重要的游戏中（尤其是自动化交易），这是一个巨大的优势。即便对于个人零售日间交易者，提前几分钟抓住信号可能是在低价买入还是在其他人赶上后以更高价买入的区别。

• 24/7 监控： 加密货币市场不休息，而人类需要。AI 机器人和扫描工具可以不疲惫地全天候监控市场。如果在凌晨3点有重要事情发生，它们可以给你发送警报。例如，你可以设置一个系统，如果比特币价格在非工作时间波动超过5%或某个特定代币的情绪突然飙升，便收到通知（可能通过一个集成 ChatGPT 的机器人在 Telegram 上或一个 Zapier 工作流程）。这确保了你不会因休息或不在案前而错过机会或灾难。

• 多任务处理和广度： AI 不会因多任务处理而感到不堪重负。它们可以同时跟踪数十个代币、多个指标和来源于新闻的资料。作为人类，你可能只有效地密切关注少数市场；AI 可以扩展你的覆盖范围，让你拥有更宽广的雷达。对于想找到当天最热门波动者的交易员来说，这种广泛的扫描能力就像拥有一个从加密世界各个角落为你提供情报的实习生军团。

• 客观性和情感中立性： AI 工具不经历贪婪、恐惧或错失恐惧症。无论市场是欣喜若狂还是恐慌，它们都会给出相同的分析。这可以作为你决策的稳定力量。例如，如果你感到即将大赚一笔的冲动想加码，AI 可能会直白地指出你如此操作会违反你的规则。或在低谷时，它不会沮丧——它依然无偏见地寻找下一个设置。常言道，成功的交易80%是心理学。AI 可以通过提供对情绪冲动的合理对抗点来帮助你保持心理稳定。

• 技能增强和学习： AI 可以增强而非取代你的交易技能，就像有一个导师或副驾驶。如果你不擅长阅读资产负债表或白皮书，AI 可以为你总结。如果你难以编写策略，AI 可以帮你撰写或测试策略（从概念上）。随着时间推移，与 AI 的互动实际上能让你成为更好的交易员，因为它让你接触到系统分析和多元的观点。例如，你可能吸收了 ChatGPT 频繁提到的风险管理，内化这些最佳实践。

• 定制化和多功能性： ChatGPT 和类似模型非常具有多功能性。通过合适的提示，可以适应你的需求。无论你是在五分钟图上进行短线操作还是进行几天的波段交易，你都可以要求 AI 相应调整其建议。它可以根据你需要在技术、基本面和情绪分析之间切换。此外，更多高级用户可以将 AI 与其定制的工作流程整合——从插入到电子表格再到使用 API 自动化数据输入，AI 成为个性化交易工具箱的一部分。

• 自动化潜力： 结合一些编程或无代码技巧工具，你实际上可以将人工智能连接起来以自动执行或管理交易。这进入了交易机器人的领域，但值得注意。例如，你可以拥有一个脚本，使用 AI 的输出来触发实际订单（这需要注意所有可能的风险）。据报道，一些平台如 Pionex 正在实验将 ChatGPT 界面与自动算法结合。许多业余交易者也构建了自己的 ChatGPT 驱动的交易机器人，一次扫描情绪并进行交易。如果做得小心，这意味着即使你不在屏幕前，也可以扩大交易规模或运行策略。

• 通过日记进行持续改进： 使用 AI 进行日志记录/交易审查（如前所述）是提高胜率的一个巨大优势。它为从错误中学习带来了系统的方法。随着时间的推移，这可以增加你的盈利能力，因为你（使用 AI 的帮助）正在识别和消除不良习惯或无效策略。

总之，优点围绕速度、广度、客观性和增强能力。AI 就像一个不知疲倦的分析师，为你全天候工作，帮助你养成良好的交易习惯。

缺点（AI 在交易中的限制和风险）：

• 没有人类直觉或背景理解： 尽管 AI 功能强大，但缺乏超越数据模式的真正背景理解。它无法从直觉层面评估市场情绪，也无法解读人类行为中超出其训练或输入的信息。正如所提到的，它可能会在情感分析中错过讽刺或反语。它也无法真正理解可能影响加密社区的地缘政治细微差别或文化因素。例如，如果某个 meme 币因为一个小众内部笑话而飙升，AI 可能无法理解原因 – 它只会看到“提及量增加”，并给出通常的看法。最重要的是，AI 无法本质上区分真实信号和操纵。如果有人通过欺骗订单或大量发帖来操纵行情，AI 会对此直观理解。而人类交易者有时能察觉到异常（例如，“这种价格走势看起来像经典的拉高出货，过于垂直，以及奇怪的间歇性交易量尖峰”）。AI 可能只会看到动量并参与其中。这种缺乏直觉意味着如果你盲目依赖 AI，你可能会被假动作骗到。

• 数据限制和质量： ChatGPT 的基础模型没有实时数据。即使是那些有实时数据的模型（如 Grok），也依赖于数据源，这些数据源可能会略有延迟或错误。如果 AI 引用了一个指标或价格，它可能使用几分钟前的数据 – 在快速市场中可能已经过时。曾有案例显示，由于信息获取方式，AI 给出的统计数据是陈旧或略有偏差的。此外，如果输入数据有误或存在偏差，输出也会有问题（输入垃圾，输出垃圾）。这就是为什么我们强调在可靠平台上仔细核对关键信息。此外，免费的 AI 版本可能无法访问某些信息（例如，没有插件的 ChatGPT 无法自行获取实时价格）。此外，AI 通常缺乏每秒级的精确性 – 如果你进行高频交易，它们无法替代直接的市场数据提要。它们的工作水平是总结几分钟或几小时的活动，而不是微秒。

• 过度依赖风险： 如果你开始对所有事情都使用 AI，可能会丧失自己的优势或变得自满。交易涉及创造力和适应性。如果所有人都使用类似的 AI 模型，许多人可能会获得相同的信号，导致交易过于拥挤。想象成百上千的交易者都从 ChatGPT 获得突破的“看涨”信号 – 他们可能都会参与，反过来造成过于拥挤的位置，可能会在一些人退出后崩溃。在股票市场上，分析师甚至猜测 AI 驱动的策略可能会导致意外的交易拥挤行为。你不想将整个决策过程交给 AI，否则如果 AI 出错，你就会很脆弱。这就像自动驾驶飞机 – 直到某件事情偏离剧本，否则效果很好，而如果你没有真正“驾驶”飞机，你可能无法及时反应。

• 误解和错误： AI 有时会犯错误。它可能会产生幻觉 – 意味着可能会制造一个听起来合情合理但事实不符的答案。例如，如果你问一些晦涩的问题，如“SEC 是否批准了可能影响这种硬币的任何 ETF？”，而它如果不知道可能会猜测或混淆事实。提示模糊也可能导致奇怪的答案。如果你问“我现在应该买这种硬币吗？”，一天后可能会偏向谨慎，另一次可能会听起来乐观，取决于细微的措辞差异。这种不一致性和可能的错误意味着你不能将 AI 的输出视为金科玉律。始终通过独立来源或逻辑验证关键结论。

• 无应对责任或个人损失风险： 如果交易不佳，AI 不会承受损失 – 你会。值得重提：AI 并不把钱放在线上，所以它不会感受到损失的恐惧或痛苦。它可能愉快地建议一个结果为亏损 10% 的交易，而它没有内疚感（如果你之后指出，它甚至会礼貌地说“对不起发生了这种事”，但这并不能让你的钱回来！）。换句话说，AI 工具并不关心你的资金 – 只有你自己才会。这使你有责任实施风险管理。AI 可能建议一个止损，但不会为你执行，除非你为它编程这样做。而如果你选择忽略 AI 的风险建议，AI 也不会阻挡你。因此，实际使用这些信息是需要纪律的。

• 适应性和经验学习的有限性： 除非你特别将你的经验反馈给 AI（即使这样），它不会像人类交易者那样通过多年的模式识别和直觉积累“学习”。进入市场一段时间后你可能会注意到某些无形的东西（市场“感觉”或常见的陷阱模式） – AI 只懂得它的数据。它不会因为你使用了很多次而自动变得更好，而理想情况是你会。有一些方法可以结合学习（例如在你自己的交易数据上微调模型，但这对于普通用户来说是高级操作且不典型）。基本上，普通的 AI 不会仅仅因为你大量使用它就自动改进。除非你明确这样整合它，否则它不会跟踪你的资产曲线或适应你的风格。

• 技术和访问问题： 有时候，AI 服务可能会瘫痪或变慢（尤其是如果你依赖在线服务）。想象一下你在快速市场中问 ChatGPT 某个关键问题，但回答启动延迟或服务过载 – 那可能会让人沮丧或导致你错过一个机会。或者你的互联网断开，但你的交易应用和 AI 分处两个地方……这些是实际问题。此外，由于付费墙或在允许范围之外，它可能无法检索某些数据。你可能会要求“查看这个代币的白皮书 PDF 并告诉我是否有任何危险信号” – 除非你有插件或方法进行输入，否则它做不到。因此，它并不是无所不能的。

• 成本和限制： 最好的 AI 使用往往需要支付订阅费或高级等级。Grok 的免费使用有一定限制；ChatGPT 的免费版本有知识截止和无法访问网络（截至其基础训练）。为了获得实时数据，你可能需要 ChatGPT Plus 带插件或其他服务，费用不菲。这些支出可能会累积。如果你使用某些专用的 AI 交易平台，它们通常有费用或利润分享。虽然这些开支可能值得，但初学者交易者如果小账户就要注意不要在工具上过度消费，以免超出他们的资金。

• 安全和隐私： 如果不小心，你可能会将敏感信息输入 AI。例如，将你的交易所 API 密钥提供给 AI 服务是大忌（除非它是你信任的自托管解决方案）。有发生过通过第三方服务泄露 API 密钥导致的黑客事件。此外，你的任何策略或优势，如果你与一个流行的 AI 共享，在理论上可能会成为其知识的一部分，其他人可以访问（取决于 AI 如何进行审阅或训练）。因此，有一些小风险即使用这些工具可能会无意中泄露你的某些秘密方法 – 尽管 OpenAI 表示如果你选择退出，他们默认不会使用你的聊天数据来进行训练等。然而，仍需谨慎。

总之，缺点强调了 AI 并非无懈可击或自动化：它可能被误导，可能误导你，并且可以为自己免责。还有诸如服务限制和成本这样的外部因素。了解这些，你可以制定策略，在享受 AI 带来的好处的同时防范陷阱。

平衡观点： 正如一篇 Cointelegraph 文章准确指出，“AI 的价值只与其数据和使用者一样好”。将它用作优势，而不是拐杖。它是一个强有力的盟友，但你是那个将自己资金置于风险中的人。最好的结果可能来自协同作用：人类的创造力和直觉由 AI 的效率和一致性引导。接下来的部分中，我们将通过反思 AI 是如何真正重塑交易格局的来结束我们的旅程，并探讨这对交易者未来意味着什么 – 本质上，如何在这个勇敢的新世界中保持领先优势。

加密交易中的 AI 未来 – 适应和进化

像 ChatGPT 和 Grok 这样的 AI 工具在加密交易领域的兴起并非昙花一现；它是市场运作方式发生更广泛技术转变的一部分。我们正在实时见证交易手册的重写。这对你作为交易者意味着什么，以及你如何适应这些变化和进化？内容: 交易曾主要属于量化对冲基金和昂贵的专有算法的领域。如今，任何与互联网相连的散户交易者都可以访问强大的AI模型，提供以前个体层面无法获得的功能。在信息获取方面，竞争环境正在趋于平衡。到2025年初，我们看到连主流金融经纪商都开始将AI聊天机器人整合到他们的平台中。例如，老虎证券推出了“TigerGPT”，利用AI模型（DeepSeek）来增强用户的分析和交易能力。许多其他公司正在采用AI进行风险管理和策略开发。在加密货币领域，交易所和交易应用程序可能也会效仿——想象一下你的交易所界面内置了一个“AI顾问”，在交易之前可以咨询任何币种的情况。事实上，一些公司已经在探索这一点；币安、Crypto.com和其他公司已经尝试在客户体验或分析中引入AI驱动的功能。

所以未来可能会将AI作为所有交易平台的一个组成部分。这对交易者来说意味着两件事：

1. AI的访问将变得普遍，甚至商品化。 简单地使用AI可能不会成为一种优势，因为每个人都有它。优势将转移到使用它的能力上。两位拥有相同AI的交易者可能会有不同的结果——拥有更好提示、更好判断力和更好策略整合的交易者将胜出。这类似于多年来每个人都能访问高级图表软件；这并没有让每个人盈利，只是提高了分析质量的基准。因此，继续磨练与AI互动的技能，将其定制化，并且不要陷入与他人做同样事情的陷阱中。

2. 市场可能在某些方面变得更快、更有效率，但也容易受到AI驱动的羊群效应影响。 如果许多算法和交易者对AI识别的信号做出反应，那么一些模式可能会迅速自我强化（导致突然的上涨或下跌），而其他模式可能会更快被套利掉（每个人都看到相同的套利机会，所以它消失了）。我们提到了“拥挤交易”——这是真实的可能性。例如，如果情绪分析AI信号非常普遍，那么当某事被标记为趋势时，一群机器人可能会涌入，导致剧烈但可能寿命短暂的移动。甚至微时框架的波动性可能会增加，即使长期失衡缩小。作为一名交易者，你可能需要对于AI识别出来的快速交易更加迅捷，或者反过来，寻找AI羊群反应过度时的逆向动作。甚至可能存在对抗可预测AI行为的交易机会——这是一种高级理念，比如你知道许多系统将在某个信号上买入，你就提前一点布局，然后卖给他们。这是高水平的，但可行的。

AI还可能导致反馈循环。设想一个读新闻并交易的AI，以及一个使用AI根据市场走势写新闻的记者——它可能会产生循环效果。听起来像科幻小说，但这种小版本的情况是可能发生的（一个AI生成的推文触发AI交易机器人，导致价格变化，继而触发另一个AI的情绪警报……如此下去）。这意味着有时可能会发生一些只是AI对AI行动而非任何人类理性驱动的变动。识别什么时候某些事情在基本面上难以解释（也许这只是算法互相追逐）将是一项新技能。

从好的一面看，AI可能进一步普及交易知识。通过AI导师，将有更多教育可用；更多来自非传统背景的人可以借助AI参与市场。这可能增加市场参与和流动性。我们可能会看到针对加密交易特别设计的新AI工具问世——也许是将链上数据与价格波动深度集成到AI模型中的工具。还有可能出现AI驱动的社交交易，AI分析顶级交易员的行为，并向其他人建议策略。

然而，也有监管的阴影。如果AI 交易机器人引发问题（如闪崩或被用于操纵计划），监管机构可能会介入施加规则。我们已经知道，美国证券交易委员会在传统市场中密切关注交易算法。在加密货币领域，目前更加开放，但任何引人注目的事件都可能带来新规则。例如，如果AI 引导的拉高出货计划欺骗了很多人，可能会有呼声要求对AI金融建议进行监管。已经有警告称，一些AI驱动的方法可能接近操纵或至少模糊了责任（如果AI造成市场事故，谁负责呢？）。作为交易者，要注意法律环境，特别是如果你运行完全自动化的策略时。你最不想要的是因为“机器人做的”而无意中触犯规则。

谈到未来，不能不考虑AI本身将变得更强大。目前的ChatGPT和Grok令人印象深刻，但设想一下未来一两年——模型可能通过实时学习和更多针对金融数据的专业训练变得更加准确。我们可能会看到多模态模型，如人眼般观察蜡烛图，而不仅仅是数字。已经有关于AI可以视觉识别模式的研究。又或者是AI聆听收益电话并从语音语调中获取情绪（至少对于股票而言）。在加密货币领域，AI可能不仅监控文本，还监控开发者活动（GitHub提交）、网络拥堵等，一切尽在掌握。作为交易者，及早接受这些进步可以保持领先。那些坚持纯手工的传统旧方法的人可能会发现自己在速度和广度上被超越。

然而，尽管有这些先进技术，交易的核心原则仍然会保持不变：管理风险、理解市场结构和控制情绪。AI 并不会改变供需关系；它只是改变了我们感知和反应的方式。即使在一个AI饱和的市场中，每笔交易仍然有人输有人赢——这种零和（减去费用）性质不变。成功的交易仍需要耐心、纪律和适应性。即便你拥有最好的AI 工具，如果不坚持风险管理或让贪婪占据主导地位，仍可能会遭受损失。反之，如果一个基本的方法能坚持合理策略并谨慎适应新工具，也可能获得成功。

适应性可能是这里的最高技能。随着AI发展变化，做好调整策略的准备。策略可能会有更短的保质期。例如，也许在2023年某种社交情绪策略效果极佳。到2025年，太多人（和机器人）在用它，效果不再明显。于是你可以对它进行调整，增加更多的过滤器，或者探索不同的时间框架。也许人工驱动的逆势策略（做AI未做之事）会在某个时间点流行，然后钟摆再度摇摆。

总之，加密货币日间交易与AI融为一体的未来是令人振奋和充满活力的。那些明智地拥抱技术并保持灵活的人可能会发现这是一种无价的优势，就像那些最初采用电子交易或算法策略的交易员在一段时间里占有优势一样。但那些自满或过于依赖AI的人可能会在环境变化时或当AI将他们引向悬崖时遇到麻烦。

最佳做法：保持好奇心，不断学习，把AI看作自己分析的延伸，而不是替代品。继续构建您自己的市场直觉和知识——这种人类元素结合AI的力量是一个强大的组合。正如我们之前所说：使用AI作为一种优势，而不是拐杖。加密市场将继续快速发展，随着AI的加入，它们可能会快速进化。但对于那些驾驭浪潮的人来说，机会是巨大的。许多交易者已经悄悄地有效地利用ChatGPT、Grok和其他AI工具，有时是以他人意想不到的方式。现在您对他们如何完成此步骤已然了解，并且您也可以以同样的方式进行。

最后的想法： 日间交易始终是信息和执行的游戏。AI正在改变我们获取信息的方式，甚至是我们执行策略的方式。它可以成为您的副驾驶、分析师和风险经理三合一——但您是飞行员，最终的决策者。借助本指南中的提示和示例，您应该做好将AI融入交易工作流程的准备。逐渐开始：也许利用ChatGPT来双重检查一个交易想法，或使用Grok扫描早晨的情绪。看看感觉如何，看看结果如何，迭代地完善您的过程。学习曲线是旅程的一部分，但它是有回报的。

我们正处于一个单人凭借AI赋能可以处理如同一个分析师团队般的市场洞察的时代——如果明智地使用，这是一个几乎不公平的优势。但请记住，没有什么工具能保证盈利。每笔交易仍然伴随风险和不确定性。市场会在某些时候做出任何模型无法预料的事情。当有疑问时，回到风险管理的基础，并在AI建议的同时进行自己的研究。如果AI提出的观点对您而言没有意义，那么相信自己的判断并进行验证。

当您涉足AI辅助交易时，保持交易日志，记录什么有效，什么无效（是的，即使也记录您的AI表现！）。您实际上是在与AI一起训练自己。随着时间的推移，您将培养出一种第六感，知道什么时候倾听AI，什么时候质疑它。

最终，交易来临到您身上——您的点击，您的资金，您的责任。但是您再也不是独自驾驶；有一些非常强大的助手可供您使用。好好运用它们，保持敏锐，并祝您在市场上好运！