A negociação de criptomoedas com IA ainda não chegou nem perto de atingir o limiar do sistema de negociação. Seis modelos estão rodando simultaneamente, e no final, duas empresas não tiveram prejuízo, o que equivale a lançar dados e obter um bom resultado, em vez de ter uma vantagem sistêmica. Especialmente estratégias como a do deepseek, que praticamente não estão em short, se o mercado oscilar ligeiramente para cima durante o período, ela naturalmente parece boa, mas assim que o mercado começa a cair, revela uma falha fatal por falta de um mecanismo de parar a perda, o que é indistinguível de um ser humano. No entanto, isso é muito adequado para que mídias sociais gerem tráfego. Atualmente, não existe nenhum grande modelo capaz de gerar lucros de forma estável; aqui me refiro a "estável", que sobreviveu a vários ciclos de mercado. Ele pode resumir o mercado, mas ainda não entende como sobreviver dentro dele. Além disso, você pode observar que as estratégias públicas são todas perdedoras, então não siga facilmente as estratégias de código aberto no github; se elas fossem capazes de gerar lucros estáveis, por que iriam compartilhar com você? Além disso, cada vez que a IA gera uma resposta, mesmo com um prompt fixo e parâmetros de temperatura, a amostragem do token ainda apresenta uma pequena aleatoriedade, tornando a decisão irreproduzível, sendo completamente uma caixa-preta, e em um mercado de alta flutuação, não faltam momentos em que a IA fala coisas absurdas com confiança.

Em vez disso, colete seus próprios dados de negociação, ajuste fino do LoRA, solidifique sua lógica de negociação nos parâmetros do modelo, sem a necessidade de inserir dados históricos a cada vez, o modelo em si já possui a capacidade de lembrar suas regras de negociação, não será afetado pela duração da conversa, levando a uma decisão mais precisa. Em comparação com a decisão indiferenciada do modelo genérico, seu modelo irá imitar com precisão suas preferências de entrada, hábitos de posição e lógica de controle de risco.