Недавно одно сообщение вызвало широкое обсуждение в криптосообществе: MEV套利 Боты от одной AI команды увеличили начальный капитал в 0.1ETH до 47ETH всего за 12 часов. Это событие знаменует собой то, что AI Боты по торговле криптовалютами перешли от крайних инструментов к основным участникам рынка. Данные показывают, что в 2024 году объем рынка AI Ботов для торговли криптовалютами в мире достигнет 0.22 миллиарда долларов, и ожидается, что к 2031 году он вырастет до 1.12 миллиарда долларов с годовым темпом роста 26.5%.
Эта революция в торговле, основанная на алгоритмах, не только породила «бесконечных арбитражеров», но и похоронила скрытую опасность того, что технологии выйдут из-под контроля. Ряд событий в 2025 году, таких как кража ETH на сумму $1,46 млрд с биржи, карнавал пузырей, вызванный 100-кратным увеличением токена за два часа, и реализация нового закона США, рисуют сложную картину переплетения ИИ и криптовалюты.
Технологическая эволюция: от фиксированных правил к автономному принятию решений
Развитие AI крипто торговых ботов отражает процесс постоянной итерации алгоритмов для противодействия сложностям рынка. Ранние системы в основном кодировали человеческий торговый опыт в фиксированные правила, такие как автоматическая покупка или продажа в пределах определенного ценового диапазона. Эти стратегии хорошо работали на колеблющихся рынках, но часто показывали плохие результаты в экстремальных рыночных условиях.
С введением моделей машинного обучения торговые системы вступили в новую эпоху. Торговые модели, основанные на многослойных перцептронах, могут лучше захватывать нелинейные ценовые паттерны, повышая точность торговых сигналов. Однако такие модели также сталкиваются с риском переобучения, что может привести к плохой производительности при изменении рыночной среды.
Последние многоагентные системы представляют собой передовой уровень AI-трейдинга. Эти системы содержат несколько модулей, таких как аналитика данных, разработка стратегий, управление рисками и выполнение, что позволяет реализовывать более сложные торговые стратегии. Тем не менее, даже такие системы могут столкнуться с "риском иллюзий", неверно оценивая рыночную ситуацию.
Рыночная дифференциация: Технический разрыв между институциональными и розничными инвесторами
Рынок AI-шифрования торговли демонстрирует явные признаки поляризации. Кастомизированные системы, развернутые игроками уровня институционального инвестирования, занимают большую часть объема торгов, и эти системы, как правило, обладают современным аппаратным обеспечением и сложной стратегической архитектурой, что позволяет им осуществлять высокочастотный арбитраж и другие высокоуровневые операции.
В отличие от этого, рынок розничных инвесторов в основном контролируется платформами SaaS. Эти платформы предлагают удобные генераторы стратегий и шаблоны, позволяя пользователям быстро настраивать Боты. Однако простота использования не означает снижение рисков. Данные показывают, что, хотя средняя доходность розничных инвесторов увеличилась после использования Ботов, доля убыточных пользователей также возросла.
Рисковая карта: переплетение технологий, рынка и регулирования
Риски, с которыми сталкиваются AI Боты, многообразны и касаются таких аспектов, как технологии, рынок и регулирование. На технологическом уровне основными рисками являются уязвимости в коде и проблемы безопасности. Пример кражи на одной из бирж в 2025 году выявил технические слепые зоны, такие как подделка интерфейса подписи на фронтэнде.
Риски манипуляций на рынке также не следует игнорировать. Случай с токенами, вызванный одним ИИ-продуктом, является典型ным примером, который демонстрирует возможные колебания на рынке, возникающие в результате сочетания ИИ и социальных медиа.
В области регулирования в мире формируются различные модели регулирования. В США, Европейском Союзе и Азии существуют свои уникальные рамки регулирования, и это различие также создает возможность для регуляторного арбитража.
Будущее искусственного интеллекта и криптовалюты
Несмотря на многочисленные вызовы, интеграция ИИ и криптовалюты продолжает преодолевать границы. Появляются новые технологические направления, такие как арбитраж между цепочками и интеграция многомодальных данных. В то же время инновации в области регуляторных технологий также открывают новые возможности для соблюдения нормативных требований.
Тем не менее, этические проблемы все еще существуют. Сходимость алгоритмов может привести к системным рискам, а некоторые мошенники могут использовать технологии ИИ для обмана.
В этой сфере, полной возможностей и вызовов, инвесторам необходимо создать всеобъемлющую когнитивную структуру, включая технические знания, контроль рисков и соблюдение нормативных путей. Понимание применимости различных типов Ботов, принятие оборонительных стратегий распределения и строгое соблюдение требований регулирования будут ключом к успеху.
В конечном итоге, ценность технологий ИИ на финансовых рынках может заключаться не только в том, чтобы побеждать рынок, но и в том, чтобы помогать людям более рационально воспринимать рынок. Будущие победители будут теми, кто сможет управлять эффективностью алгоритмов и при этом уважать сложность рынка — "рациональные оптимисты".
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
12 Лайков
Награда
12
7
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
just_another_wallet
· 08-12 17:09
О, Тянь, я выкопал сокровище!
Посмотреть ОригиналОтветить0
DuskSurfer
· 08-11 07:50
Эта волна обязательно достигнет вершины, все в ETH!
Посмотреть ОригиналОтветить0
TheShibaWhisperer
· 08-11 01:35
Это просто абсурд, 0.1 стало 47, разве можно написать учебник?
Посмотреть ОригиналОтветить0
degenwhisperer
· 08-11 01:27
Как быстро нож, так быстро неудачники.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SnapshotLaborer
· 08-11 01:26
неудачники опять попали в новую ловушку
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasDevourer
· 08-11 01:13
Эх, этот способ разыгрывать людей как лохов стал еще более изощренным.
Посмотреть ОригиналОтветить0
Web3Educator
· 08-11 01:08
в принципе, это просто азартная игра с дополнительными шагами...
Восхождение ИИ Ботов: увеличение с 0.1ETH до 47ETH, возможности и риски в равной мере.
Возвышение AI Ботов: возможности и вызовы
Недавно одно сообщение вызвало широкое обсуждение в криптосообществе: MEV套利 Боты от одной AI команды увеличили начальный капитал в 0.1ETH до 47ETH всего за 12 часов. Это событие знаменует собой то, что AI Боты по торговле криптовалютами перешли от крайних инструментов к основным участникам рынка. Данные показывают, что в 2024 году объем рынка AI Ботов для торговли криптовалютами в мире достигнет 0.22 миллиарда долларов, и ожидается, что к 2031 году он вырастет до 1.12 миллиарда долларов с годовым темпом роста 26.5%.
Эта революция в торговле, основанная на алгоритмах, не только породила «бесконечных арбитражеров», но и похоронила скрытую опасность того, что технологии выйдут из-под контроля. Ряд событий в 2025 году, таких как кража ETH на сумму $1,46 млрд с биржи, карнавал пузырей, вызванный 100-кратным увеличением токена за два часа, и реализация нового закона США, рисуют сложную картину переплетения ИИ и криптовалюты.
Технологическая эволюция: от фиксированных правил к автономному принятию решений
Развитие AI крипто торговых ботов отражает процесс постоянной итерации алгоритмов для противодействия сложностям рынка. Ранние системы в основном кодировали человеческий торговый опыт в фиксированные правила, такие как автоматическая покупка или продажа в пределах определенного ценового диапазона. Эти стратегии хорошо работали на колеблющихся рынках, но часто показывали плохие результаты в экстремальных рыночных условиях.
С введением моделей машинного обучения торговые системы вступили в новую эпоху. Торговые модели, основанные на многослойных перцептронах, могут лучше захватывать нелинейные ценовые паттерны, повышая точность торговых сигналов. Однако такие модели также сталкиваются с риском переобучения, что может привести к плохой производительности при изменении рыночной среды.
Последние многоагентные системы представляют собой передовой уровень AI-трейдинга. Эти системы содержат несколько модулей, таких как аналитика данных, разработка стратегий, управление рисками и выполнение, что позволяет реализовывать более сложные торговые стратегии. Тем не менее, даже такие системы могут столкнуться с "риском иллюзий", неверно оценивая рыночную ситуацию.
Рыночная дифференциация: Технический разрыв между институциональными и розничными инвесторами
Рынок AI-шифрования торговли демонстрирует явные признаки поляризации. Кастомизированные системы, развернутые игроками уровня институционального инвестирования, занимают большую часть объема торгов, и эти системы, как правило, обладают современным аппаратным обеспечением и сложной стратегической архитектурой, что позволяет им осуществлять высокочастотный арбитраж и другие высокоуровневые операции.
В отличие от этого, рынок розничных инвесторов в основном контролируется платформами SaaS. Эти платформы предлагают удобные генераторы стратегий и шаблоны, позволяя пользователям быстро настраивать Боты. Однако простота использования не означает снижение рисков. Данные показывают, что, хотя средняя доходность розничных инвесторов увеличилась после использования Ботов, доля убыточных пользователей также возросла.
Рисковая карта: переплетение технологий, рынка и регулирования
Риски, с которыми сталкиваются AI Боты, многообразны и касаются таких аспектов, как технологии, рынок и регулирование. На технологическом уровне основными рисками являются уязвимости в коде и проблемы безопасности. Пример кражи на одной из бирж в 2025 году выявил технические слепые зоны, такие как подделка интерфейса подписи на фронтэнде.
Риски манипуляций на рынке также не следует игнорировать. Случай с токенами, вызванный одним ИИ-продуктом, является典型ным примером, который демонстрирует возможные колебания на рынке, возникающие в результате сочетания ИИ и социальных медиа.
В области регулирования в мире формируются различные модели регулирования. В США, Европейском Союзе и Азии существуют свои уникальные рамки регулирования, и это различие также создает возможность для регуляторного арбитража.
Будущее искусственного интеллекта и криптовалюты
Несмотря на многочисленные вызовы, интеграция ИИ и криптовалюты продолжает преодолевать границы. Появляются новые технологические направления, такие как арбитраж между цепочками и интеграция многомодальных данных. В то же время инновации в области регуляторных технологий также открывают новые возможности для соблюдения нормативных требований.
Тем не менее, этические проблемы все еще существуют. Сходимость алгоритмов может привести к системным рискам, а некоторые мошенники могут использовать технологии ИИ для обмана.
В этой сфере, полной возможностей и вызовов, инвесторам необходимо создать всеобъемлющую когнитивную структуру, включая технические знания, контроль рисков и соблюдение нормативных путей. Понимание применимости различных типов Ботов, принятие оборонительных стратегий распределения и строгое соблюдение требований регулирования будут ключом к успеху.
В конечном итоге, ценность технологий ИИ на финансовых рынках может заключаться не только в том, чтобы побеждать рынок, но и в том, чтобы помогать людям более рационально воспринимать рынок. Будущие победители будут теми, кто сможет управлять эффективностью алгоритмов и при этом уважать сложность рынка — "рациональные оптимисты".