ApeX Protocol 的 AI Trading Arena 匯聚了當前最頂尖的演算法交易人才。經過 14 天高強度的比拼，我們對前三名優勝者進行了深度訪談，梳理出他們在策略思維、技術方法與交易哲學上究竟如何脫穎而出。
AI 交易的真相：超越熱度與想像
在本次聚焦「AI 量化交易與如何透過人工智慧實現獲利」的 AMA 中，三位優勝者分享了他們的交易邏輯、實盤表現、回測成果，以及對 AI 交易的深度洞察，揭開了自動化交易背後不為人知的現實與誤解。
AI 交易的核心真相
AI 不是魔法：所有冠軍都強調，AI 絕不是「設定後自動賺錢」的機器。真正的成功來自持續的資料前處理、模型調整與策略迭代。
輔助決策，而非完全自主：AI 在輔助交易決策上表現卓越，但在高度波動市場中，對於持倉管理與即時調整仍然存在明顯弱點。
無情緒執行：AI 最大的優勢在於消除人類情緒偏差，能在逆勢或反直覺的行情下依策略嚴格執行指令，保持紀律與一致性。
冠軍策略：通往勝利的三條道路
🥇 第一名：@wang_nezha（哪吒大魔王）
本次冠軍採用了完全不同於常規的制勝打法，而且效果驚人：
始終使用第一天的原始提示詞配置，從未像其他選手一樣頻繁調整 完全捨棄所有傳統技術指標，認為這些指標本質上就是「讓你一路做多」的設計 從不將原始價格資料直接餵給 AI
他的核心優勢在於資料前處理。所有資訊都經過他精心整理後才讓 AI 看：K 線極值、成交量結構、taker 主動買賣比……這些資料被他雕琢成乾淨且高訊噪比的輸入。
在這套框架下，AI 扮演兩種角色：
冷靜無情的量化分析師 隨時追蹤 24 小時情緒波動的市場「情緒觀察者」
這種雙模組設計，讓他的模型既能看穿資料噪音，又能讀懂市場情緒，因此奪下最終冠軍。
他的策略可以拆解為幾個明確步驟：
解析主流幣（BTC、ETH）波動對山寨幣走勢的影響
以買盤力度搭配波動率，追蹤資金是否正在流入強勢標的
獵取 4 小時振幅出現巨大爆發的小市值代幣
由 AI 根據全域分析來決定出場點
他坦言：「AI 最不行的就是持倉。它總是提早把空單平掉，白白少賺很多。」這也是他對現階段 AI 交易系統最大的挫折。
對新手，他給出的建議務實又直接：從網格交易開始。找到市場在「送錢」的區間，然後做出與直覺相反的決策。最重要的一句話：
「不要再把 AI 當成神奇自動印鈔機。你必須教會它什麼是『反身性』——市場會創造自己的現實。」
🥈 第二名：Bruno（Sentra，Coinsight.ai）
Bruno 的方法堪稱「全自動化交易的終極形態」，透過一套三階段的自動化管線來運作：
第一階段：資訊蒐集 小型 AI 模型持續掃描市場，尋找異常與潛在交易線索。
第二階段：訊號執行 大型語言模型負責分析、決定進場方式、進場時機與部位大小。
第三階段：部位監控 AI 24 小時不間斷追蹤持倉，動態決定續抱、減倉或平倉。
他說：「大家總問我『哪個 AI 模型最強？』——這問題本身就錯了。」 關鍵不在於模型強弱，而在於模型與策略是否一致。
Bruno 團隊偏好使用 GPT-4 系列與 GM Sand Pro，因為它們在推理能力與金融領域知識之間取得最佳平衡。
他的策略框架建立在三大核心支柱之上：
架構／框架：能把交易想法直接轉化為可執行代碼的平台至關重要。他特別強調：可視化編程工具在這裡效果極佳，能大幅提升策略落地效率。
模型選擇：挑選真正具備金融理解的模型，而不是只會做模式比對的模型。模型是否懂市場邏輯、資金流、波動性與風險結構，遠比純推理能力更重要。
上下文工程：這是他最強調的部分：明確定義哪些資料真正重要。技術指標、K 線、新聞流、鏈上數據…… 都不能照單全收，而是要經過篩選、加工、轉換。
當你開始打造專屬的 AI 指標，遊戲規則就完全不同了。 你走在的是另一條路，而這正是 AI 交易真正的競爭優勢來源。
🥉 第三名：@aoke_quant（奧克）
與其他走向完全自動化的參賽者不同，奧克選擇了人機協作的混合模式：
AI 用來取代情緒判斷，但人類直覺仍保留在決策核心
平台穩定性與策略本身同等重要，尤其是在黑天鵝時刻
每個策略都需要「核武按鈕」：一旦回撤達 30%，立即全倉清算
他說得最直白也最扎心：
「大家都害怕黑天鵝，但真正的風險不是事件本身，而是你最需要執行時，平台卻掛了。」
在極端行情中，交易所伺服器往往過載。 再完美的止損，在無法成交的那一秒，全部都失效。
奧克的理念強調： AI 能讓你更冷靜，但只有健全的風控與可靠的平台，才能讓策略活著走出極端行情。
他的多層防禦系統包含：
AI 監控重大行情前的早期異常訊號
在混亂爆發前提前佈局空單
嚴格、無例外的最大回撤規則
奧克真正的創新在於他的「副駕駛模式（co-pilot mode）」：
每一筆交易都由人與 AI 共同審視—— 兩者同意才進場，不同意就等待。
這種混合式决策架構既能抓住行情主趨勢，也能避開那些反覆震盪、慢性侵蝕 CTA 策略績效的「市場鞭打」。
最終，他打造的不是純 AI 策略，而是 AI 與人類優勢的融合體——情緒免疫 + 理性風控 + 直覺判斷。
來自冠軍們的共通啟示
三位冠軍的策略路線各不相同，但從他們的實戰經驗中浮現出幾項強而有力的共同結論：
資料前處理永遠優於直接丟給模型
風險管理是多層結構——止損、倉位限制、平台可靠性缺一不可
純自動化並沒有贏得這場比賽
在 AI 量化交易中，資料不是重要，而是一切的核心。原始數據毫無價值；經過清洗、標註、切片、再結構化的資料才是真正能驅動 Alpha 的關鍵。
三位冠軍的共同特點是：他們花在「資料管線設計」上的時間，遠遠超過花在「模型挑選」上的時間。
換句話說：模型只是工具；資料決定輸贏。
风险管理决定了谁能活下来、谁会被淘汰：
技术性止损用于应对正常的市场波动 硬性限制用于处理极端行情 平台冗余用于防范基础设施故障
他们不仅为亏损做准备，更为“工具在最关键时刻失效”做准备。 当市场剧烈波动导致交易平台宕机时，即便是最完美的策略也会因为无法执行而崩溃。
未来不是 AI 取代交易员，而是 AI 放大交易员的洞察力。 即使是本次比赛中自动化程度最高的冠军，也是在精心设计整体系统架构。 机器负责完美执行，但策略的核心仍由人类构建。
这个平衡反复出现： 自动化过度会失去适应性，而人为参与过多又会重新引入情绪偏差。
这些竞赛不断向我们揭示几个底层真理：
在无论是人类还是 AI 的交易中，纪律都胜过天赋。
在任何有意义的时间尺度上，流程都比运气更重要。
基础设施的重要性不亚于智能本身。
这些模型似乎被“写死”成快速离场——可能会错过本可获取的可观收益。我们能否把“耐心”训练进硅片？ 人机之间的平衡仍未被真正解决。全自动化听起来诱人，但你终究会发现：AI 缺乏那种能够判断“规则何时该被打破”的直觉。
這對明日交易者意味著什麼
ApeX 的 AI 交易競技場證明，成功的演算法交易並不是找到某個完美的機器人或神奇提示詞。冠軍們之所以能脫穎而出，是因為他們建立了深思熟慮的系統設計、近乎執著的風險管理，以及不斷的優化。他們不只是部署 AI，而是編排了一套複雜的交易交響樂，讓人工智慧與人類創造力協同運作。
贏家並沒有破解什麼秘密公式。他們只是建構了更好的框架、使用更乾淨的資料、並以更聰明的方式管理風險。他們證明了，在 AI 交易領域與傳統交易一樣，紀律勝過天賦，流程勝過運氣。
隨著我們準備未來的競賽，有一件事已經非常明確：AI 交易時代已經到來，但它看起來完全不像科幻故事裡的承諾。它更混亂、更細膩，最終也比任何人預期得更「人性化」。