人工智能（AI）正在彻底改变加密货币与传统金融市场的交易方式，但四位顶级分析师一致认为，AI本质上是助力专业技能，而非完全取代。AI在加密交易领域的优势，依然更依赖高质量数据与人的判断力。
Capriole Investments 的 Charles Edwards 及 CryptoQuant 研究主管 Julio Moreno 都认为，AI正在为严肃研究带来加速效应。独立市场分析师 Benjamin Cowen 和 Michael van de Poppe 也在另一场圆桌讨论中，从交易实战角度得出了相同结论。
四位分析师，观点高度一致
链上分析与AI工具已从“少数派专属”走向行业主流。BeInCrypto 两场圆桌邀请了每天实操这些工具的四位资深分析师，深入交流AI在加密研究中的实际应用。
Edwards 是量化比特币（$BTC）对冲基金 Capriole Investments 的创始人。Moreno 现任 CryptoQuant 研究主管。Cowen 与 van de Poppe 则是广受市场关注的独立分析师。
在市场情报理事会会议上，Edwards 表示，AI正把“做足功课”的优势进一步放大。
“我认为AI同样让这个领域的机会倾向于那些肯深入研究的人。”
在另一个圆桌论坛上，van de Poppe 明确划定了AI的能力边界。
“如果你本身不是优秀的交易员，AI也无法让你一跃成为高手。”
AI目前已带来哪些实质变革？
AI对行业的直接增益最明显体现在日常研究环节。以往耗费数小时的分析任务，如今借助AI可大幅提效。
Edwards 指出，加快分析速度正是AI赋能的核心价值之一。
“相关工具集如今功能更强大……有了AI，很多流程都能更快完成。”
Van de Poppe 现场演示了AI工具的极致便捷：通过聊天机器人与免费数据接口，他在几分钟内就搭建了一个加密投资组合。此类AI智能体现已能够按需拉取实时市场数据，极大提升分析与决策效率。
“只需利用免费API，五分钟内即可搭建属于自己的加密资产投资组合与数据仪表盘。”
AI 何以仍需“人类把关”
速度并不等于专业能力。Van de Poppe 指出，AI 构建的投资组合经常忽略了关键的市场背景。
“它没有建立一个非相关性的加密资产组合……也缺乏宏观视角。”
他认为，人的判断力正好可以弥补这些空白。
“这正是人类知识、经验和直觉真正发挥作用的地方……这些恰恰是 AI 或大语言模型暂时无法触及的能力。”
他还特别提醒业界，切勿将 AI 神化。相关工具并不会凭空带来类似“无限套利循环”般的神奇机会。事实上，从更广泛的市场来看，极少有专家推崇全自动的交易机器人。
Moreno 也指出，机构投资者虽然高度依赖数据，但从未放松对数据本身的验证。
“他们确实信任数据，但依然会反复验证，并持续观测这些数据是否依旧具有参考价值。”
深度揭秘 AI 策略模型
对于专业投资机构而言，AI 更像是一种市场基础设施，而非“预测水晶球”。Edwards 及其团队始终围绕经过长期验证的大型模型构建策略逻辑。
“我们自建了数百个指标体系，并接入了数百个外部数据源，力求搭建由链上技术面和宏观数据深度融合的综合性模型。多年来不断优化此类交易框架。”
Capriole 的宏观指数正是上述思路的代表。这一模型将 60 余项链上、宏观以及美股相关指标，汇总在单一的机器学习系统之中。目前主流加密市场数据平台虽可输出上千类指标，但模型的精细筛选和再加工仍必不可少。
Cowen 则选择自研新一代自动化交易机器人，完全从零开始开发属于自己的模型。
“目前，这个机器人做的主要是复述我说过的话。它就像一个 AI 版的我。”
他谨慎地避免让模型训练于低质量的 AI 产出，以防止模型“退化”。
“我不希望它用市面上那些低劣的 AI 产物，结果又创造出更多低劣的 AI 产物。”
Van de Poppe 管理基金时也是如此。他让 AI 编写交易算法的基础框架，但人类依旧负责把控方向，否则 AI 只会不断“做一些对你的系统来说并不合适的事”。
模型背后的数据逻辑
所有 AI 模型的表现，最终都取决于其底层数据。Moreno 给出了数据优势的典型示例。
“有些投资者，会布局矿业股，而不是等季度财报，他们会实时跟踪你实际挖了多少币。”
比特币网络的算力就是一种实时信号。它可以追踪矿工每天为比特币投入了多少算力。
同样的方法也能应用于股票市场。随着 AI 基础设施投入持续升温，比特币矿企相关股票受到市场关注。Julio Moreno 补充道：
“一些加密货币交易所也已在证券交易所上市，因此你还可以实时监控其交易量，从而评估公司营收表现。”
Cowen 进一步指出，数据质量最终决定结果。他尤其重视 AI 时代之前的数据样本。
“2022 年以前的数据，其实非常有价值，因为那时还没有今天的 AI 水平。”
无论是机构还是普通交易者，经验都值得借鉴。AI 能大幅压缩工作流程、降低门槛，但最终的核心竞争力，仍属于那些拥有“干净数据”并具备判断力的人。随着 AI 技术进一步普及，这种判断力将成为决定胜负的关键。
