2025年4月，HashKey Group最新發布的《人工智能×加密貨幣量化交易》研究報告（2025年3月）指出，從傳統規則系統到生成式AI，技術迭代已顯著提升交易策略的適應性與預測能力，但過度依賴AI仍可能引發系統性風險。

報告表示，隨著人工智能技術的革新，其在加密貨幣量化交易領域的應用正重塑金融市場的博弈規則。本文系統梳理了AI 與加密交易的融合歷程：從早期基于固定規則的自動化策略（如網格交易、套利算法），到借助機器學習實現動態市場預測的進階模型，再到當前生成式AI 與多智能體系統帶來的革命性突破。研究揭示，傳統規則系統在極端市場波動（如2022 年Terra 生態崩盤）中暴露的適應性缺陷，正被深度學習與自然語言處理技術彌補——后者能實時解析鏈上數據、社交媒體情緒等多模態信息，構建更精準的市場畫像。然而，大語言模型的” 幻覺” 風險與過度自信問題仍制約其實際應用。展望未來，具備自主決策能力的智能體系統或將成為加密交易的“數字神經中樞”，通過多維度數據融合與自適應學習，為投資者提供更智能的風險控制與策略優化方案。這場技術變革不僅改寫交易邏輯，更可能重構去中心化金融的底層生態。

以下為報告的部分內容：

1 引言

近年來，在算法驅動的決策系統與多模態數據處理能力的突破下，人工智能（AI）技術在跨學科應用中展現出顯著的范式革新潛力。尤其在金融領域，AI 與量化交易的結合已形成成熟研究范式，但現有文獻多聚焦于傳統金融市場（如股票、期貨等）的線性建模與統計套利場景，而對加密貨幣市場的異質性特征（如高波動性、去中心化特性及市場結構復雜性）缺乏系統性方法論探討。這種研究范式的偏移導致在加密

資產市場中，AI 技術的適應性驗證與非線性預測模型的實證研究仍處于早期探索階段，其潛在價值尚未得到充分挖掘。為了填補這一空白，本系列研究報告專注于“人工智能× 加密貨幣量化交易”這一廣泛且創新的主題。我們不再將AI 和加密貨幣交易視作獨立的研究領域，而是深入探討它們的交叉點和協同效應，以期不僅提供技術層面的深刻見解，更著重揭示對加密貨幣市場和交易者產生重大影響的實踐機會。通過這些文章，我們希望為來自不同背景的讀者打開AI + 加密交易世界的大門，并提供可以應用于日常交易活動的實用工具和策略。本文作為該系列的第一篇文章，旨在探討AI 在加密貨幣量化交易中的發展歷史和未來潛力。通過回顧AI 在傳統金融和加密貨幣量化交易中的角色，強調加密貨幣市場的獨特挑戰和機遇。

2 背景知識

加密貨幣量化交易是一個充滿活力且迅速發展的領域，吸引了學術界和行業的廣泛關注。由于加密貨幣市場具有高波動性和全天候交易的特點，這對實時決策和風險控制提出了極高的要求。近年來，人工智能技術的突破為量化交易提供了新的解決方案。通過結合機器學習、自然語言處理和區塊鏈數據分析，AI 不僅優化了交易策略的制定與執行，還推動了多維度市場預測和情感分析的發展。作為本系列的第一篇文章，我們首先從定義的角度刨析并理解加密貨幣及人工智能，為后續討論夯實基礎。

2.1 Web3 與加密貨幣

Web3，即第三代互聯網，是一種基于區塊鏈技術的去中心化網絡架構。與傳統的Web2 相比，Web3強調用戶對數據的自主控制權，通過智能合約和分布式賬本技術實現去中心化的應用（DApps）。Web3 的核心思想是消除中間商，使用戶能夠直接進行點對點（P2P）交互，從而增強隱私性、安全性和透明度[1] 。

加密貨幣是Web3 生態系統中的重要組成部分，它是一種基于密碼學技術的數字貨幣，通過區塊鏈技術實現去中心化的交易記錄和驗證。比特幣（Bitcoin）是第一個成功的加密貨幣，由中本聰[1] 提出，其設計初衷是創建一種不受政府或金融機構控制的去中心化貨幣。隨后，以太坊（Ethereum）的出現進一步擴展了加密貨幣的功能，通過引入智能合約，使得開發者能夠在區塊鏈上構建復雜的去中心化應用[2] 。

加密貨幣與法定貨幣共同構建了一個平行金融系統，其中公平性是其核心原則之一。加密貨幣的核心技術包括分布式賬本技術（DLT）、共識機制（如工作量證明PoW 和權益證明PoS）以及密碼學算法（如哈希函數和非對稱加密）。這些技術共同確保了交易的安全性、不可篡改性和去中心化特性[3] 。此外，加密貨幣還推動了去中心化金融（DeFi）的發展，使得用戶能夠在無需傳統金融機構介入的情況下進行借貸、交易和投資[4] 。盡管Web3 和加密貨幣具有巨大的潛力，但也面臨諸多挑戰，包括可擴展性、能源消耗以及監管不確定性等問題[5] 。

在本系列研究報告中，加密貨幣的交易為討論的要點。在此，我們引用由倫敦大學學院的Lingbo Li 教授于2022 年發表于《金融創新》的定義：加密貨幣交易是指通過買賣加密貨幣來實現盈利的行為[6] 。

2.2 人工智能

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通過計算機系統模擬人類智能行為的技術與理論。其發展歷程可以追溯到20 世紀中葉，經歷了多個重要階段和里程碑事件。1956 年，達特茅斯會議（DartmouthConference）被認為是人工智能領域的正式起點。會議上，約翰·麥卡錫（John McCarthy）等人首次提出了“人工智能”這一術語，并設想了通過機器模擬人類智能的可能性[7] 。此后，人工智能研究逐漸分為符號主義（Symbolism）和連接主義（Connectionism）兩大流派。

20 世紀50 年代末至60 年代初，早期的人工智能研究主要集中在邏輯推理和問題求解上。1957 年，弗蘭克·羅森布拉特發明了感知機（Perceptron），這是最早的機器學習模型之一，為神經網絡的發展奠定了基礎[8] 。然而，由于計算力和數據規模的限制，人工智能在20 世紀70 年代經歷了第一次“AI 寒冬”，研究進展放緩。

20 世紀80 年代，專家系統（ExpertSystems）成為人工智能的主流研究方向。專家系統通過規則庫和推理引擎模擬人類專家的決策過程，在醫療診斷和工業控制等領域取得了顯著成果[9] 。在1997 年，IBM 的深藍超級計算機擊敗國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫，標志著人工智能在特定任務上超越了人類[10] 。

20 世紀90 年代至21 世紀初，機器學習（Machine Learning, ML）成為人工智能的核心研究方向。2006 年，杰弗里·辛頓等人提出了深度學習（Deep Learning, DL）的概念，通過多層神經網絡實現了對復雜數據的高效處理[11] 。深度學習的興起得益于計算能力的提升和大規模數據集的可用性（如ImageNet）。

2010 年代，深度學習在計算機視覺、自然語言處理和語音識別等領域取得了突破性進展。

2012 年，AlexNet 在ImageNet 圖像識別競賽中大幅領先傳統方法，開啟了深度學習的新時代[12] 。

2016 年，AlphaGo 擊敗圍棋世界冠軍李世石，進一步展示了人工智能在復雜決策任務中的潛力[13] 。近年來，人工智能的研究重點逐漸轉向通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）和可解釋人工智能（Explainable AI, XAI），同時預訓練模型（Pre-trained Models）、Transformer 架構以及大語言模型（Large Language Models, LLMs）等新興技術的崛起極大地推動了人工智能的發展。

2017 年，Vaswani等人提出了Transformer 架構，通過自注意力機制（Self-Attention Mechanism）顯著提升了自然語言處理任務的性能[14] 。此后，基于Transformer 的預訓練模型如BERT[15] 和GPT 系列[16-17] 在多項任務中取得了突破性進展。這些模型通過大規模數據預訓練和微調實現了對語言理解、生成和推理的強大能力。這些模型不僅能夠生成高質量的文本，還能夠通過少量示例（Few-shot Learning）快速適應新任務[17] 。然而，盡管這些技術取得了顯著進展，其發展仍面臨諸多挑戰，包括模型的可解釋性、計算資源的消耗以及倫理和隱私問題[18] 。例如，大語言模型可能生成帶有偏見或誤導性的內容，這對社會公平和信任構成了潛在威脅[18] 。

以上為報告的原文內容部分展示，如需完整報告，請發郵件至wang.xiuzhi@fx168group.com領取。