AI能否成爲可靠的加密貨幣短線交易夥伴？

作者： Chloe， ChainCatcher

原標題：用 AI 做短線交易靠譜嗎？Grok 偵測市場情緒、ChatGPT 找入場停損點

Grok 和 ChatGPT 等 AI 成爲交易者進行短線交易工具，一文帶你分析如何應用 Grok 和 ChatGPT 即時發現市場情緒轉變並將其轉化爲實用性的交易計劃。

加密貨幣帶來的巨大價格波動也等同於帶給散戶無盡的機會，但在實務上，並不是人人都可以持續獲利。市場上專業投資者、對沖基金經理和機構交易員能夠通過大量的市場資源看清本質做出理性決策，而大多散戶則落後於市場信息在恐慌中盲目跟風。

即便交易平台的訂單簿清楚列出特定交易對的未結訂單或未完成訂單的列表，但即便數據清晰，社群媒體情緒卻在整個加密市場有着至關重要的作用。

根據 Cointelegraph 表示，今年 6 月初，Solana 的 DeFi 活動激增，TVL 攀升至 90 億美元以上。交易者就可以使用 Grok 來檢測早期趨勢變化，加上 ChatGPT 建立交易設置，包括入場計劃、停損設置和利潤目標。

如何用 Grok 尋找短線交易機會？

1. Grok 能追蹤 X 上代幣討論熱度，捕捉炒作信號，幫助交易者發現趨勢、熱點和辨識是否爲詐騙，例如某代幣在 X 上的提及數突然增加這大概率預示價格漲勢。通過免費版 Grok 交易者在 2 小時可以使用 10 則訊息以及 3 次影像分析，每日可以檢查一到兩個代幣熱度。

例如，根據實驗，使用者可以向 Grok 提問 “What's the X sentiment on Pi coin?”， Grok 則會根據目前 X 人氣較高的貼文進行分析。

Grok 報告稱，X 對 Pi 幣（$PI）的整體情緒呈現兩極分化，在熱情的社區支持和近期技術進展（如 Onramp Money 集成和 Stellar 協議升級）的推動下，看漲者（約 70% 帖子）認爲 Pi幣有潛力突破至 0.50-0.60 美元，得益於其 6000 萬用戶的龐大基礎、AI 驅動的 KYC 改進和智能合約的即將推出。然而，看跌者（約 20-30%）警告稱，主網延遲、流動性不足、中心化擔憂以及 KYC 障礙可能導致價格跌至 0.25-0.30 美元，甚至更低，特別是如果未兌現的承諾繼續引發社區不滿。

2. 利用 Grok 來檢查技術指標，Grok 會從 CoinMarketCap 等來源提取即時數據（例如 RSI）來進行交易（例如，BTC 的 RSI 爲 62 表示看漲勢頭）。

例如，根據實驗，使用者可以向 Grok 提問： “What's Bitcoin's RSI as of September 24, 2025? Please give me a short answer with proper justification。”

Grok 的數據則表示，比特幣的 14 週期 RSI（日線時間框架）約爲 43，表明市場處於中性至略偏看跌的態勢（接近超賣區）。

根據 CryptoWaves 的 RSI 爲以下：

3. 利用 Grok 驗證代幣合規性，Grok 會交叉引用 X 市場情緒和不同來源數據（例如白皮書、社群回饋），以分析潛在詐騙因子或評估基本面。

例如，根據實驗，使用者可以向 Grok 提問 ： “Is Bittensor (TAO) a scam token?”

Grok 的數據則表示，TAO 在合法性指標上得分高（例如 CoinGecko/CoinMarketCap 上市、開源審計），但早期透明度低，使其風險高於比特幣等藍籌幣。

它是去中心化 AI 的高回報投資（子網玩法可能帶來 20-100 倍回報），但需自行研究（DYOR），僅投資可承受損失的資金。

若看好 AI 與加密融合，其估值低於 XRP（約 1.1 萬美元/TAO 等值市值）。對看跌者來說，內部人士主導的設置類似“親和詐騙”。總體而言，TAO 是推動 Web3 AI 的真實項目，而非徹頭徹尾的詐騙。

這邊需要注意的是，Grok 在短線交易中可以作爲偵測市場的輔助工具，通過結合 X 情緒、技術指標（如RSI）和基本面檢查，提供早期動量信號（Momentum Signal）和風險評估，特別適用於迷因幣或新興代幣。

不過，Grok 免費版本的限制、情緒分析的潛在誤差以及缺乏實時交易整合等劣勢讓該 AI 只能停留在輔助角色並非獨立的專業交易分析平台。

交易者應使用精確提示並補充實時數據來源，以優化交易策略並降低高波動市場中的時機風險。

如何使用 ChatGPT 建立加密貨幣交易架構？

1. 使用 Grok 辨別出社群信號後，下一步就是將其轉換爲結構化交易計畫。ChatGPT 可以協助交易者定義入場點、停損點、出場點，甚至在交易結束後進行反思。

前述的案例 Grok 凸顯了由 TAO 的用戶羣、整合和長期成長潛力所驅動的看漲情緒。根據實驗，使用者可以再向 ChatGPT 提問 ： “Based on current bullish sentiment around TAO, what short-term price action would confirm momentum for a day trade?”

2. 請 ChatGPT 分析看跌風險因素

前述 Grok 指出了一些項目方的問題，例如代幣集中化、治理不透明和過去的黑客攻擊，接着交易者可以使用 ChatGPT ："Given bearish sentiment and risk factors for TAO, what are safe conditions for a short setup today?"（鑑於 TAO 的看跌情緒和風險因素，今天做空的安全條件是什麼？）

以下是 ChatGPT 的回應：

最後，在交易領域，AI 雖然降低散戶交易的成本，但它的局限性和挑戰也不容忽視。包括無法預測黑天鵝事件，以及 AI 的準確性高度依賴數據質量跟來源，另外還有使用者的提示詞等等。對於一般交易者來說，最理想的做法是將 AI 與人爲判斷力結合，形成互補。

許多機構成功案例，如 Renaissance Technologies 的 Medallion 基金和 BlackRock 的 Aladdin 系統，都證明了 AI 結合人類監管的強大潛力。