AI颠覆加密货币交易？HashKey最新报告揭示量化交易新范式lg...

2025年4月，HashKey Group最新发布的《人工智能×加密货币量化交易》研究报告（2025年3月）指出，从传统规则系统到生成式AI，技术迭代已显著提升交易策略的适应性与预测能力，但过度依赖AI仍可能引发系统性风险。

报告表示，随着人工智能技术的革新，其在加密货币量化交易领域的应用正重塑金融市场的博弈规则。本文系统梳理了AI 与加密交易的融合历程：从早期基于固定规则的自动化策略（如网格交易、套利算法），到借助机器学习实现动态市场预测的进阶模型，再到当前生成式AI 与多智能体系统带来的革命性突破。研究揭示，传统规则系统在极端市场波动（如2022 年Terra 生态崩盘）中暴露的适应性缺陷，正被深度学习与自然语言处理技术弥补——后者能实时解析链上数据、社交媒体情绪等多模态信息，构建更精准的市场画像。然而，大语言模型的” 幻觉” 风险与过度自信问题仍制约其实际应用。展望未来，具备自主决策能力的智能体系统或将成为加密交易的“数字神经中枢”，通过多维度数据融合与自适应学习，为投资者提供更智能的风险控制与策略优化方案。这场技术变革不仅改写交易逻辑，更可能重构去中心化金融的底层生态。

以下为报告的部分内容：

1 引言

近年来，在算法驱动的决策系统与多模态数据处理能力的突破下，人工智能（AI）技术在跨学科应用中展现出显著的范式革新潜力。尤其在金融领域，AI 与量化交易的结合已形成成熟研究范式，但现有文献多聚焦于传统金融市场（如股票、期货等）的线性建模与统计套利场景，而对加密货币市场的异质性特征（如高波动性、去中心化特性及市场结构复杂性）缺乏系统性方法论探讨。这种研究范式的偏移导致在加密

资产市场中，AI 技术的适应性验证与非线性预测模型的实证研究仍处于早期探索阶段，其潜在价值尚未得到充分挖掘。为了填补这一空白，本系列研究报告专注于“人工智能× 加密货币量化交易”这一广泛且创新的主题。我们不再将AI 和加密货币交易视作独立的研究领域，而是深入探讨它们的交叉点和协同效应，以期不仅提供技术层面的深刻见解，更着重揭示对加密货币市场和交易者产生重大影响的实践机会。通过这些文章，我们希望为来自不同背景的读者打开AI + 加密交易世界的大门，并提供可以应用于日常交易活动的实用工具和策略。本文作为该系列的第一篇文章，旨在探讨AI 在加密货币量化交易中的发展历史和未来潜力。通过回顾AI 在传统金融和加密货币量化交易中的角色，强调加密货币市场的独特挑战和机遇。

2 背景知识

加密货币量化交易是一个充满活力且迅速发展的领域，吸引了学术界和行业的广泛关注。由于加密货币市场具有高波动性和全天候交易的特点，这对实时决策和风险控制提出了极高的要求。近年来，人工智能技术的突破为量化交易提供了新的解决方案。通过结合机器学习、自然语言处理和区块链数据分析，AI 不仅优化了交易策略的制定与执行，还推动了多维度市场预测和情感分析的发展。作为本系列的第一篇文章，我们首先从定义的角度刨析并理解加密货币及人工智能，为后续讨论夯实基础。

2.1 Web3 与加密货币

Web3，即第三代互联网，是一种基于区块链技术的去中心化网络架构。与传统的Web2 相比，Web3强调用户对数据的自主控制权，通过智能合约和分布式账本技术实现去中心化的应用（DApps）。Web3 的核心思想是消除中间商，使用户能够直接进行点对点（P2P）交互，从而增强隐私性、安全性和透明度[1] 。

加密货币是Web3 生态系统中的重要组成部分，它是一种基于密码学技术的数字货币，通过区块链技术实现去中心化的交易记录和验证。比特币（Bitcoin）是第一个成功的加密货币，由中本聪[1] 提出，其设计初衷是创建一种不受政府或金融机构控制的去中心化货币。随后，以太坊（Ethereum）的出现进一步扩展了加密货币的功能，通过引入智能合约，使得开发者能够在区块链上构建复杂的去中心化应用[2] 。

加密货币与法定货币共同构建了一个平行金融系统，其中公平性是其核心原则之一。加密货币的核心技术包括分布式账本技术（DLT）、共识机制（如工作量证明PoW 和权益证明PoS）以及密码学算法（如哈希函数和非对称加密）。这些技术共同确保了交易的安全性、不可篡改性和去中心化特性[3] 。此外，加密货币还推动了去中心化金融（DeFi）的发展，使得用户能够在无需传统金融机构介入的情况下进行借贷、交易和投资[4] 。尽管Web3 和加密货币具有巨大的潜力，但也面临诸多挑战，包括可扩展性、能源消耗以及监管不确定性等问题[5] 。

在本系列研究报告中，加密货币的交易为讨论的要点。在此，我们引用由伦敦大学学院的Lingbo Li 教授于2022 年发表于《金融创新》的定义：加密货币交易是指通过买卖加密货币来实现盈利的行为[6] 。

2.2 人工智能

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通过计算机系统模拟人类智能行为的技术与理论。其发展历程可以追溯到20 世纪中叶，经历了多个重要阶段和里程碑事件。1956 年，达特茅斯会议（DartmouthConference）被认为是人工智能领域的正式起点。会议上，约翰·麦卡锡（John McCarthy）等人首次提出了“人工智能”这一术语，并设想了通过机器模拟人类智能的可能性[7] 。此后，人工智能研究逐渐分为符号主义（Symbolism）和连接主义（Connectionism）两大流派。

20 世纪50 年代末至60 年代初，早期的人工智能研究主要集中在逻辑推理和问题求解上。1957 年，弗兰克·罗森布拉特发明了感知机（Perceptron），这是最早的机器学习模型之一，为神经网络的发展奠定了基础[8] 。然而，由于计算力和数据规模的限制，人工智能在20 世纪70 年代经历了第一次“AI 寒冬”，研究进展放缓。

20 世纪80 年代，专家系统（ExpertSystems）成为人工智能的主流研究方向。专家系统通过规则库和推理引擎模拟人类专家的决策过程，在医疗诊断和工业控制等领域取得了显著成果[9] 。在1997 年，IBM 的深蓝超级计算机击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫，标志着人工智能在特定任务上超越了人类[10] 。

20 世纪90 年代至21 世纪初，机器学习（Machine Learning, ML）成为人工智能的核心研究方向。2006 年，杰弗里·辛顿等人提出了深度学习（Deep Learning, DL）的概念，通过多层神经网络实现了对复杂数据的高效处理[11] 。深度学习的兴起得益于计算能力的提升和大规模数据集的可用性（如ImageNet）。

2010 年代，深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了突破性进展。

2012 年，AlexNet 在ImageNet 图像识别竞赛中大幅领先传统方法，开启了深度学习的新时代[12] 。

2016 年，AlphaGo 击败围棋世界冠军李世石，进一步展示了人工智能在复杂决策任务中的潜力[13] 。近年来，人工智能的研究重点逐渐转向通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）和可解释人工智能（Explainable AI, XAI），同时预训练模型（Pre-trained Models）、Transformer 架构以及大语言模型（Large Language Models, LLMs）等新兴技术的崛起极大地推动了人工智能的发展。

2017 年，Vaswani等人提出了Transformer 架构，通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）显著提升了自然语言处理任务的性能[14] 。此后，基于Transformer 的预训练模型如BERT[15] 和GPT 系列[16-17] 在多项任务中取得了突破性进展。这些模型通过大规模数据预训练和微调实现了对语言理解、生成和推理的强大能力。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能够通过少量示例（Few-shot Learning）快速适应新任务[17] 。然而，尽管这些技术取得了显著进展，其发展仍面临诸多挑战，包括模型的可解释性、计算资源的消耗以及伦理和隐私问题[18] 。例如，大语言模型可能生成带有偏见或误导性的内容，这对社会公平和信任构成了潜在威胁[18] 。

以上为报告的原文内容部分展示，如需完整报告，请发邮件至wang.xiuzhi@fx168group.com领取。