Hyperliquid
GRVT
AsterDEX
Extended
Decibel
StandX
Phoenix
直到不久之前,要打造一個客製化的加密交易機器人,意味著要寫 Python、串接交易所 API、除錯 WebSocket 連線、自行計算技術指標,還得在重啟之間管理部位狀態。這道門檻讓多數交易者與量化交易絕緣——即便能流暢看懂 K 線圖,也無法把直覺轉換成可執行的程式碼。大型語言模型改變了這一切。如今你只需用日常英文描述一套交易策略,AI 就會產出一個可 24/7 運作、自動執行交易並代你管理風險的機器人。
本指南將深入剖析 AI 生成交易機器人的實際運作原理——不是行銷說詞,而是真實架構——並示範如何在 fomoed 上花約一分鐘做出一個。我們會討論 AI 今日可生成哪些類型的策略、它的侷限,以及這種方式與自己寫程式或叫 ChatGPT 吐 code 貼進腳本相比之下的差異。
AI 為什麼正在改變交易機器人的建構方式
量化交易的根本難題從來不是「想法」——多數散戶都能用口語描述一套策略。「當 RSI 跌破 30 且價格高於 200 EMA 時買入,獲利 3% 或 RSI 突破 70 時了結,1% 停損。」這一句話就涵蓋了一個可運作機器人所需的全部要素:進場條件、出場條件、停利、停損。真正缺的是中間的翻譯層——把這句話轉換成能正確下單、有效率計算指標、處理交易所宕機等邊緣情境,並能連續數週穩定運作的 Python 程式碼。
當代 AI 模型可以執行這層翻譯。給予日常英文的策略描述,它們會輸出結構化結果:指標參數、進場規則、出場條件,以及——對複雜策略而言——實際可執行的 Python 程式碼。當這份輸出被接到一個能處理那些不光鮮工作(交易所連線、下單、部位追蹤、風險控管)的執行環境中,你就擁有一個能運作的機器人。
陷阱在於,讓 LLM 撰寫操作真實資金的程式碼,需要嚴謹的工程設計。AI 的輸出不能盲目信任。它必須在沙盒環境中執行,確保有 bug 或惡意的腳本無法外洩憑證、下出超額訂單或耗盡資源。需要有護欄,防止 AI 覆寫你設定的部位大小、槓桿或交易模式。它還必須與交易系統其他部分相容——指標要與其他機器人一致、風控要遵循你的帳戶規則,並具備可觀測性,讓你看得到機器人做了什麼、為什麼。
這些工程細節,才是「實用的 AI 交易機器人」與「病毒式 demo」之間的分水嶺。本文其餘部分,將具體說明這些工程在實務上的樣貌。
AI 生成的交易機器人實際上如何運作
當你在 fomoed 上用日常英文描述一套策略時,AI 會分兩階段運作。第一階段,它會閱讀你的 prompt,判斷它是否可表達為一套確定性的交易策略。像「按我的心情決定交易」或「讓我發大財」這類 prompt 會被禮貌地拒絕——它們無法被翻譯成電腦能執行的規則。像「資金費率為負且 RSI 低於 40 時買入」這類 prompt 則會被接受並轉為可運作的機器人。
AI 還會自動偵測你的策略需要哪些外部資料來源——永續合約資金費率、未平倉量、市場情緒、新聞標題,或是跨 K 棒收盤的持續性狀態——讓機器人只抓取策略實際會用到的資料,維持低延遲。
生成的機器人由結構化設定(指標參數、停利、停損規則)組成,複雜策略還會加上進出場邏輯本身。兩種輸出在機器人儲存前都會經過安全性驗證,任何未通過驗證的內容都會以錯誤訊息呈現,而不會悄悄上線。
儲存機器人後,它會與你的其他設定一起存放。每根 K 棒收盤時,機器人在一個安全隔離的環境中執行,完全無法存取你的資金、帳戶或交易引擎以外的任何資源。它會收到一個凍結的 context 物件,包含市場資料、指標、你的部位狀態,以及它請求的任何資料 adapter。它回傳一個決策——買、賣、持有或平倉——該決策會以你在精靈中選擇的部位大小和槓桿為上限驗證,然後送進訂單佇列。
這個架構有兩項屬性對安全性至關重要。其一,機器人無法跳脫沙盒呼叫外部服務或存取平台的其他部分;其二,它回傳的部位大小永遠會被限制在你精靈設定的資金範圍內——即便 AI 試圖覆寫,也無法超過你設定的部位上限。
分步教學:60 秒內打造你的第一個 AI 交易機器人
fomoed 的 AI 交易代理的操作流程簡單到可以即時走一遍。若還沒註冊就先註冊,然後點 New Bot。精靈會帶你走完以下步驟:
1. 交易所。選擇機器人交易的場所——Hyperliquid、GRVT、Binance、Bybit、OKX、AsterDex、Decibel 或 Extended。每家的憑證設定略有不同;若你之前已綁定,精靈會自動沿用儲存的金鑰。
2. 策略。從策略清單中選「AI 交易代理」。其他預設方案(Custom、SMC、DCA、Grid、Webhook、Copy Trading)仍可供想完全手動控制的使用者使用。
3. 市場類型。若所選交易所同時支援,可選永續或現貨。這會影響可用的資料 adapter(資金費率僅存在於永續合約)以及機器人可交易的交易對。
4. 交易對。搜尋並選擇你的交易對。若你在編輯既有機器人,清單會自動捲動到當前交易對。
5. 模式。設定部位大小(USD)、槓桿(1x 至 20x),並選擇模擬或實盤交易。這些數值會以「約束條件」的形式傳給 AI——生成的機器人會圍繞你選定的資金量設計策略,事後也無法覆寫。新手請先從模擬交易開始。
6. 時間週期。選擇機器人交易的 K 棒週期——1 分鐘、5 分鐘、15 分鐘、1 小時、4 小時或 1 日。和部位大小一樣,這項設定會傳給 AI 並鎖定。
7. AI 交易代理。用日常英文輸入你的策略。輸入框採終端機風格設計——一個深色等寬字體區塊,讓你描述想要的機器人。下方有一個「ideas」摺疊區,內有 15 個可點擊載入的範例策略。請寫得具體:指明指標、給出門檻、描述進出場條件。一個好的 prompt 看起來像這樣:
「在 5 分鐘 K 棒上,當 RSI 跌破 30 且價格高於 200 EMA 時買入。獲利 +3% 或 RSI 突破 70 時了結。停損 1%。僅做多。」
8. 通知。若想在成交時收到提醒,可啟用 Telegram。Discord 和 email 即將推出。
9. 確認。精靈的確認畫面會顯示 AI 對你 prompt 的解讀:一份日常英文摘要、一份「How It Works」的逐步拆解,以及機器人會使用的資料來源。若任何地方不對,可以退回 prompt 步驟修改。儲存後,機器人會在下一根 K 棒收盤時開始執行。
若你選了模擬模式,機器人的交易會基於即時市場資料模擬——訂單以當前價格成交,但不會送到交易所。這是測試新策略最安全的方式。模擬交易在 fomoed 上免費且無限制,你可以在決定上線哪一個之前,跑任意多個 AI 生成的模擬機器人。
AI 今日能生成哪些類型的策略
現行的 AI 交易代理生成器能涵蓋多數交易者實際在用的策略原型。以下並非完整清單,但都是目前運作良好的類型:
基於指標的均值回歸。「當 RSI 低於 30 且價格位於布林通道下軌時買入,RSI 突破 50 時出場。」這類是最簡單的 prompt——AI 只需產出純設定的機器人,無需自訂腳本。
帶確認的順勢交易。「當價格上穿 20 EMA、MACD 柱狀圖為正、ADX 高於 25 時買入。」這種多重條件邏輯會被表達成一段短腳本。
帶量能確認的突破。「當價格收盤站上布林通道上軌且成交量至少為 20 根 K 棒均量的 1.5 倍時買入。獲利 +4%,停損 -1.5%。」
趨勢中的均線回踩。「僅在價格高於 200 EMA 時交易。等待回踩 50 EMA。RSI 介於 35 到 50 之間時確認進場做多。獲利 +2% 或 RSI 突破 70 時出場。」
資金費率驅動(永續合約)。「在 1 小時 K 棒上,當資金費率低於 -0.01% 且價格高於 20 EMA 時做多。資金費率翻正或價格跌破 20 EMA 時出場。」
聰明錢概念(SMC)。使用市場結構轉變(CHoCH)、結構突破(BoS)、訂單塊、公允價值缺口、流動性掃蕩,以及 Fib 回撤位作為進出場依據的機器人。我們在SMC 主題指南中有深入介紹。
具狀態感知的策略。「追蹤連續虧損次數。連虧 3 次後,接下來 5 筆交易改用較小部位,之後恢復正常。」機器人透過內建的鍵值儲存,在 K 棒收盤之間保留狀態。
新聞感知進場。「僅在過去一小時內沒有負面新聞標題時買入。」當你的 prompt 提到新聞,AI 會自動接上新聞 adapter。
對於上述每種原型,AI 都會同時產出日常英文摘要和「How It Works」逐步清單,讓你在儲存前確認機器人的理解與你的意圖一致。如果摘要寫「5 分鐘 K 棒」但你要的是 15 分鐘,你會在確認畫面看到這個落差並能修正。
AI 交易代理目前還做不到什麼
有必要把界線講清楚。AI 生成器不是通用的 Python 執行環境,也無法取代真人策略研究員。具體而言:
無法存取任意網站或 API。沙盒沒有對外網路。若你的策略仰賴平台未透過 adapter 提供的資料,就無法運作。我們目前提供資金費率、未平倉量、市場情緒、加密新聞和帳戶狀態。鏈上錢包活動、各幣種社群媒體情緒,或財報行事曆等目前尚未支援。
無法執行無上限的運算。每根 K 棒 2 秒 CPU、5 秒掛鐘時間的上限沒有商量餘地。需要每 tick 掃描數千根歷史 K 棒的策略會逾時。指標已由平台預先計算,因此多數策略不會遇到問題。
無法儲存無上限的狀態。持續性鍵值儲存的上限為 100 個鍵、每個值 1024 bytes、每個機器人共 64 KB。需要追蹤數萬筆歷史訊號的策略無法塞進來。
無法覆寫你在精靈中選的部位大小、槓桿、時間週期或交易模式。這些數值會以約束條件的形式告訴 AI;若你寫「使用我餘額的 5%」但精靈設定是 $50,機器人會用 $50,並在摘要中標示出落差。這是刻意設計——你的錢,你的決定。
無法保證獲利。AI 生成的是符合你描述的策略。所述策略在當前市況下是否獲利,則是另一個 AI 無法回答的問題。策略選擇是另一門功夫,即便經過驗證的策略,也會隨市場輪動而衰退。
AI 交易代理 vs ChatGPT DIY vs 手寫程式
若你已經試過用 ChatGPT 生成交易程式碼,比較大概會像這樣:
手寫程式。自己用 Python 寫機器人。彈性最大,但一個標準的均值回歸機器人,含交易所連線、下單、部位追蹤和指標運算,通常要 200 到 500 行。投入時間:數天至數週。結果是一個脆弱、永遠需要照顧的腳本。
ChatGPT DIY。你叫 ChatGPT 生成交易程式碼,貼進本地 Python 檔,裝 ccxt 之類的套件,除錯各種必然出現的問題,然後在筆電或 VPS 上跑。投入時間:數小時至數天。結果差異極大——多數這樣產出的程式碼有微妙 bug(指標週期差一格、重啟後遺失交易狀態、風控不正確),要到實盤才浮現。你還得負責讓機器人 24/7 不停、自行監控、應付交易所 API 變更。
fomoed 上的 AI 交易代理。你在精靈裡用英文描述策略。AI 生成結構化設定,加上可選的簡短 Python 腳本,在 fomoed 管理的沙盒執行環境中執行。平台負責執行、指標、下單、重啟、交易所連線與 24/7 運作。投入時間:約一分鐘。結果是一個遵守你精靈設定資金上限、具備內建可觀測性、能撐過交易所宕機的運行中機器人。
取捨是:AI 交易代理被限制在平台所暴露的能力範圍內。你無法讓 AI 寫出呼叫任意 URL、掛載資料庫或訓練神經網路的程式碼。但對於落在 fomoed 提供的輔助函式庫與 adapter 範圍內的策略而言,AI 交易代理比 DIY 快得多、安全得多、也可靠得多。
常見問題
AI 真的能生成可運作的交易機器人嗎?
可以,但有但書。當代語言模型能可靠地把「RSI 低於 30 且價格高於 200 EMA 時買入」這類描述翻譯成可運作的程式碼,尤其搭配結構化執行環境負責處理執行與風控時。AI 較吃力的,是它在訓練中沒見過變體的新穎策略,或太過模糊、無法確定性的描述。精靈裡的範例 prompt 可以讓你掌握哪些寫法效果好。
AI 交易安全嗎?
若實作得當,比你想像中安全。在 fomoed 上,每個 AI 生成的機器人都在一個安全的隔離環境中執行,無法觸及你的資金、帳戶或交易引擎以外的任何資源。機器人請求的交易規模一律會被限制在你精靈設定的部位大小內——AI 無法覆寫你的資金上限。所有動作在送進訂單佇列前都會經過驗證。這些保護並非 fomoed 獨有;任何代使用者執行程式碼的平台都會採用這套標準的沙盒做法。但這正是「AI 機器人能否安全跑真錢」與「不能」之間的差別。
使用 AI 交易機器人需要會 Python 嗎?
不用。整個設定流程都透過精靈以日常英文完成。生成的 Python 腳本會儲存於伺服器端供稽核,使用者看到的是「How It Works」的日常英文拆解,而非原始碼。如果你會 Python 且想檢查產生的腳本,管理員稽核日誌中有提供。
AI 生成的策略有多準確?
準確度取決於你描述策略的清晰程度。像「當 RSI 低於 30 且價格高於 200 EMA 時買入,獲利 +3% 或 RSI 突破 70 時出場」這種無歧義的 prompt,AI 能高可靠地產出對應的機器人。而「動能強勁時積極交易」就太模糊——AI 必須揣測「積極」和「動能」的定義,結果可能與你本意不符。確認畫面會在你提交前顯示 AI 的解讀,有需要可以修改 prompt。
AI 交易機器人和 ChatGPT 有什麼差別?
ChatGPT 是通用語言模型——什麼都能問。AI 交易機器人是專用系統,結合了語言模型與交易執行環境。模型生成策略程式碼;執行環境則在真實交易所上安全執行,搭配適當的風控。ChatGPT 本身可以給你程式碼,但要把那段程式碼當機器人跑,執行層得自己準備。像 fomoed 這樣的平台則把兩者打包好了。
策略上線後還能編輯嗎?
可以。到「設定」打開機器人,修改 prompt 後重新儲存,精靈會用更新後的描述重新生成策略。除非你顯式變更,否則部位大小、槓桿和時間週期都會沿用。既有持倉不受影響——新策略會在下一根 K 棒收盤接手。
費用多少?
平台免費使用。沒有月費、沒有交易手續費抽成、沒有每機器人計費。你只需支付交易所的標準手續費(通常為 0.02-0.05% maker/taker,依場館而定)。生成本身有用量限制——每位使用者每日有上限,以防濫用,但對正常使用而言非常充裕。
開始打造吧
了解 AI 交易代理最快的方法就是親身試試。免費註冊,第一個機器人選擇模擬交易模式,跑幾個策略走過精靈一遍。範例 prompt 涵蓋多數常見原型——載入一個,改成你自己的想法,觀察 AI 摘要的變化。整個過程花幾分鐘,而且免費。
若你想在註冊前多看一些,我們的 SMC 主題指南展示了 AI 交易代理如何處理更進階的策略。策略比較指南則說明何時該用 AI 交易代理、何時該用平台其他預設方案。