专门的机器学习正在重新定义加密货币算法交易的格局。与像GPT-5、DeepSeek和Gemini Pro这样的通用语言模型不同，为金融市场量身定制的AI代理在性能方面表现出明显的优势。这一技术演变只是更广泛变革的开始，未来可能很快就会将真正的智能投资组合管理器——基于强化学习——交到每个人手中。## 专业代理优于通用模型Recall Labs和Hyperliquid等平台举办的近期交易比赛凸显了一个令人震惊的事实：专门为交易开发的AI系统远远优于多功能的LLM。在Hyperliquid上进行的一场涉及GPT-5、DeepSeek和Gemini Pro的比赛中，这些通用模型最终仅在微小程度上超越了基础市场表现。相反，当Recall Labs组织一个交易竞技场，开发者提交自己的代理以与这些相同的LLM竞争时，结果毫无悬念。Recall Labs的市场营销负责人Michael Sena表示，前三名都由完全定制的模型夺得。“应用额外逻辑、推理和专有数据源的专业交易代理，明显优于基础模型，”他解释说。一些通用模型被证明不盈利，而经过优化的系统则持续带来稳定收益。## 超越纯粹利润：迈向智能风险管理衡量成功的标准演变反映了交易AI工具的成熟。传统上，衡量一个交易代理性能的主要指标是利润/亏损比（P&L）的毛利润。然而，新一代算法开发者引入了更复杂的风险调整指标。夏普比率（Sharpe Ratio）被专业投资组合管理者广泛采用，成为这些新代理学习过程中的关键元素。这种方法使人工智能能够在应对多变的市场条件时，持续平衡收益与风险管理。“现代系统不仅仅优化毛利润，而是考虑最大回撤、暴露风险值等因素，以实现预期收益，”Sena指出。这一理念使加密AI工具更接近传统金融巨头的操作方法，在那里风险-收益平衡优先于绝对收益。## 民主化的悖论：当alpha逐渐消散随着自动交易技术变得更加普及，一个根本性的问题浮现：当每个人都使用相同的技术水平时，会发生什么？如果每个代理都为数百万用户执行相同策略，所谓的“alpha”——交易者所追求的超额收益——是否会在大规模利用时消失？Sena强调了这一担忧。逆向网络效应可能使某些策略变得适得其反。那些最早获得最先进工具的人可以捕获现有的alpha，但一旦这种现象普及，这些机会就会消失。这也是专家分析和行业报告中共同强调的关键点：真正的持续竞争优势在于开发和维护那些不仅仅是个性化，而是真正独一无二的系统。## 实力雄厚的机构将占优这一动态强化了金融界长期观察到的现象：最强的工具从不对大众开放。最优的AI辅助交易策略将作为专有资产被严格保管，就像对冲基金和家族办公室会珍藏他们的专属算法一样。Sena指出：“拥有资源投入到高度定制化交易AI工具开发的机构，将率先获得这一优势。”这一模式在传统金融中屡见不鲜：对冲基金购买昂贵的数据集，家族办公室开发专属算法，财富管理机构为高端客户量身定制策略。加密货币的AI辅助交易也可能沿着同样的路径发展。拥有大量资金、独家数据和专职工程师的机构，将掌控最先进的工具，而规模较小的参与者则只能使用标准化、公开的版本——这些版本功能较弱，盈利能力也相应降低。## 迈向真正的“iPhone时刻”虽然我们还未进入“iPhone时刻”——即每个投资者都能拥有由强化学习驱动的算法投资组合管理器的转折点——但这一时刻不可避免地逐渐逼近。不过，其获取途径不会公平。行业专家认为，未来理想的配置应结合一个类似真正投资组合管理器的产品，以及用户对其策略的影响力。“用户可以说：‘这是我喜欢的交易方式和参数；让我们创建一个类似但经过优化的版本。’”这种自动化与用户控制相结合的混合方式，可能成为未来市场的“甜点”。然而，只要alpha仍然可以被捕获，数据和算法仍然集中在少数财力雄厚的机构手中，AI在加密交易中变革的真正潜力就会远离普通投资者。机器学习确实在塑造未来的交易，但这个未来首先属于那些有能力去构建它的人。
“iPhone 时刻”正在为加密交易中的人工智能描绘蓝图，预示着未来在区块链和加密货币领域的创新与发展。随着技术的不断进步，人工智能将深度融入交易策略，提升效率和安全性，开启全新的投资时代。
专门的机器学习正在重新定义加密货币算法交易的格局。与像GPT-5、DeepSeek和Gemini Pro这样的通用语言模型不同，为金融市场量身定制的AI代理在性能方面表现出明显的优势。这一技术演变只是更广泛变革的开始，未来可能很快就会将真正的智能投资组合管理器——基于强化学习——交到每个人手中。
专业代理优于通用模型
Recall Labs和Hyperliquid等平台举办的近期交易比赛凸显了一个令人震惊的事实：专门为交易开发的AI系统远远优于多功能的LLM。在Hyperliquid上进行的一场涉及GPT-5、DeepSeek和Gemini Pro的比赛中，这些通用模型最终仅在微小程度上超越了基础市场表现。
相反，当Recall Labs组织一个交易竞技场，开发者提交自己的代理以与这些相同的LLM竞争时，结果毫无悬念。Recall Labs的市场营销负责人Michael Sena表示，前三名都由完全定制的模型夺得。“应用额外逻辑、推理和专有数据源的专业交易代理，明显优于基础模型，”他解释说。一些通用模型被证明不盈利，而经过优化的系统则持续带来稳定收益。
超越纯粹利润：迈向智能风险管理
衡量成功的标准演变反映了交易AI工具的成熟。传统上，衡量一个交易代理性能的主要指标是利润/亏损比（P&L）的毛利润。然而，新一代算法开发者引入了更复杂的风险调整指标。
夏普比率（Sharpe Ratio）被专业投资组合管理者广泛采用，成为这些新代理学习过程中的关键元素。这种方法使人工智能能够在应对多变的市场条件时，持续平衡收益与风险管理。“现代系统不仅仅优化毛利润，而是考虑最大回撤、暴露风险值等因素，以实现预期收益，”Sena指出。这一理念使加密AI工具更接近传统金融巨头的操作方法，在那里风险-收益平衡优先于绝对收益。
民主化的悖论：当alpha逐渐消散
随着自动交易技术变得更加普及，一个根本性的问题浮现：当每个人都使用相同的技术水平时，会发生什么？如果每个代理都为数百万用户执行相同策略，所谓的“alpha”——交易者所追求的超额收益——是否会在大规模利用时消失？
Sena强调了这一担忧。逆向网络效应可能使某些策略变得适得其反。那些最早获得最先进工具的人可以捕获现有的alpha，但一旦这种现象普及，这些机会就会消失。这也是专家分析和行业报告中共同强调的关键点：真正的持续竞争优势在于开发和维护那些不仅仅是个性化，而是真正独一无二的系统。
实力雄厚的机构将占优
这一动态强化了金融界长期观察到的现象：最强的工具从不对大众开放。最优的AI辅助交易策略将作为专有资产被严格保管，就像对冲基金和家族办公室会珍藏他们的专属算法一样。
Sena指出：“拥有资源投入到高度定制化交易AI工具开发的机构，将率先获得这一优势。”这一模式在传统金融中屡见不鲜：对冲基金购买昂贵的数据集，家族办公室开发专属算法，财富管理机构为高端客户量身定制策略。
加密货币的AI辅助交易也可能沿着同样的路径发展。拥有大量资金、独家数据和专职工程师的机构，将掌控最先进的工具，而规模较小的参与者则只能使用标准化、公开的版本——这些版本功能较弱，盈利能力也相应降低。
迈向真正的“iPhone时刻”
虽然我们还未进入“iPhone时刻”——即每个投资者都能拥有由强化学习驱动的算法投资组合管理器的转折点——但这一时刻不可避免地逐渐逼近。不过，其获取途径不会公平。
行业专家认为，未来理想的配置应结合一个类似真正投资组合管理器的产品，以及用户对其策略的影响力。“用户可以说：‘这是我喜欢的交易方式和参数；让我们创建一个类似但经过优化的版本。’”这种自动化与用户控制相结合的混合方式，可能成为未来市场的“甜点”。
然而，只要alpha仍然可以被捕获，数据和算法仍然集中在少数财力雄厚的机构手中，AI在加密交易中变革的真正潜力就会远离普通投资者。机器学习确实在塑造未来的交易，但这个未来首先属于那些有能力去构建它的人。