人工智能主導的期貨市場崛起：手動加密交易為何正在被淘汰

2026.03.17

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人工智能主導的期貨市場崛起：手動加密交易為何正在被淘汰

AI 正在迅速重塑交易市場。算法已經執行了全球大多數交易，而 7×24 小時運轉的加密市場，更在進一步加速這一趨勢。

2026.03.17 - 11:42:36

專注 Web3 行業深度報導，洞察潮水流動的方向

AI 正在迅速重塑交易市場。算法已經執行了全球大多數交易，而 7×24 小時運轉的加密市場，更在進一步加速這一趨勢。

引言

OneBullEx 正通過將 AI trading 基礎設施與專為期貨交易者打造的一體化執行工具相結合，從而開創並定義一種全新的加密交易所形態。這一舉措標誌著加密平臺的構建邏輯正在發生深層變化：智能、執行能力與系統層面的效率，正變得與市場準入本身同樣重要。

金融市場始終由技術塑造。從交易員在場內高喊報單，到電子訂單簿和複雜算法的出現，技術一次次推動市場演進。如今，人工智能（AI）正在重塑期貨市場，並進一步影響加密市場。在全天候運轉的現代加密交易所中，AI trading 正日益成為關鍵變量。早期的加密交易更多依賴人工策略和情緒化決策，而 AI 驅動交易的興起，正在讓這些方法逐漸失去競爭力。

區塊鏈最初承諾去中心化的所有權，但在加密期貨市場中，這一承諾被削弱了。交易者也許擁有市場準入權，卻常常在資產安全、時間消耗和決策自主性三個層面上付出代價。這正是 AI 驅動期貨交易興起背後更深層的矛盾。自動化的價值正在從速度延伸到控制權迴歸，交易者藉助它重新掌握自己的執行節奏。本文將從交易的演變過程出發，逐步展開對高質量數據、AI 模型、人工與自動化交易差異的分析，並涉及這場變革中的風險、監管應對與隱藏趨勢。在這一背景下，像 OneBullEx 這樣的平臺，正通過將 AI trading 基礎設施與面向期貨交易者的一體化執行工具結合起來，開始定義一種新的加密交易所類別。

交易的演變：從場內喊價到 AI

交易經歷了多次範式轉變。早期市場依賴公開喊價的場內交易模式，人們面對面交易商品和股票。隨著 20 世紀 90 年代電子交易所的興起，訂單開始通過電子訂單簿撮合。到了 21 世紀初，算法交易開始出現，到 2010 年代後期已主導市場。研究人員估計，如今主要交易所中 60%–70% 的交易由算法執行，這表明機器早已掌控了流動性。

一個重要拐點出現在 2010 年閃電崩盤期間，當時算法系統中的反饋循環導致道瓊斯工業平均指數在數分鐘內暴跌近 1,000 點後迅速回升。分析人士認為，這次崩盤暴露了系統性脆弱性，並推動監管機構開始考慮通過數據質量標準和監管措施來降低風險。近些年，AI 已經進入訂單簿本身。2023 年，納斯達克推出了 AI 驅動的訂單類型，動態中點延長生命週期訂單（M-ELO），它利用強化學習實時調整隱藏訂單的持有時長。試驗結果顯示，與靜態參數相比，這種 AI 訂單將成交率提高了 20.3%，並將價格偏離損失減少了 11.4%。

下表總結了推動自動化和 AI 賦能交易崛起的關鍵里程碑。它突出了每一次創新如何不斷壓縮延遲，並提升市場對數據和自動化的依賴。

金融領域的 AI 革命數據驅動的高頻交易

AI 在金融領域的影響，是建立在算法主導地位之上的。倫敦政治經濟學院指出，目前 60%–70% 的交易為算法交易。世界經濟論壇（WEF）解釋稱，高頻交易公司如今使用 AI 系統來吸收市場數據、社交情緒和宏觀經濟指標，以預測價格變動。根據 WEF 的說法，預測模型在提高交易利潤的同時，也通過檢測異常行為和減少人工合規成本，強化了市場監控能力。美國存管信託與清算公司（DTCC）開發了一款 AI 風險計算器，準確率達到 97%，為客戶節省了數小時的人工文件審查時間。

如今，數據質量已經成為拉開差距的關鍵因素。CME Group 旗下 OpenMarkets 指出，單純的速度已不再構成優勢，真正重要的是數據的保真度和精度。零售客戶如今可以通過 CME 的應用程序接口（APIs）將數據直接接入自己的交易算法，這項能力過去曾是大型機構的專屬。CME 指出，支撐 AI 和生成式模型需要三個條件：高質量數據攝取、足夠規模的計算基礎設施，以及將原始數據轉化為衍生洞察的能力。隨著超過 40 年的市場數據向逾一百萬零售交易者開放，算法交易的門檻已經大幅降低。

AI 融入訂單執行的意義已經超越速度本身。納斯達克的 M-ELO 利用強化學習來適應當前市場環境，從而提高成交率並減少不利價格波動。交易所和清算機構也在使用 AI 來監測可疑交易模式並自動化合規報告。這類工具減少了審查交易日誌所需的人工工作量，同時比人工分析師更穩定地識別操縱行為。

AI 接管加密期貨市場 7×24 小時交易需要自動化

與股票不同，加密貨幣市場從不休市。機器人可以持續運行，掃描去中心化金融（DeFi）協議、社交媒體和新聞內容，在黑客攻擊或名人背書出現後的數秒內迅速採取行動。Coincub 估算，目前全球 70% 的交易量由算法執行，其中主要是機構機器人。這些系統將服務器部署在靠近交易所數據中心的位置，實現微秒級延遲，讓連接速度更慢的人工交易者處於明顯劣勢。

AI 驅動交易基礎設施的增長，也正在改變加密交易所本身的架構。傳統交易所的設計核心主要是流動性撮合場所，交易者手動下單完成交易。然而，隨著自動化逐漸成為主流交易模式，下一代加密交易所平臺正從單純的訂單撮合引擎，演變為以智能驅動為核心的交易環境。

OneBullEx 聚焦於一個垂直且具備防禦性的賽道：AI 原生期貨交易平臺。AI 從底層架構開始就嵌入平臺之中，期貨始終是其戰略重點，而交易所則為策略創建、自動化執行和結算提供統一環境。

這一轉變的一個典型表現，是垂直整合型 AI trading 生態系統的出現。這類平臺不再要求交易者通過 API 去連接外部機器人，而是將自動化能力直接整合進交易所環境中。

OneBullEx 生態系統在單一平臺內整合了三層功能，每一層都在回應現代加密期貨交易中的不同結構性缺口。交易所基礎設施提供執行層面的確定性，300 SPARTANS 作為 AI trading 與 trading bot 層，通過 7×24 小時系統化執行幫助用戶在離線時段維持倉位管理。OneALPHA 則面向策略創建環節，允許用戶自行構建和調整策略邏輯，減少對外部信號的依賴。

代際採用與行為變化

AI 在加密交易中的採用程度在不同代際之間並不均衡。一份基於 MEXC 交易所數據的報告顯示，67% 的 Z 世代交易者在 2025 年第二季度啟用了至少一個 AI 驅動的 trading bot。年輕交易者將機器人視為波動管理工具：73% 的人會在市場不確定時期啟用機器人，而在市場相對平穩時關閉。報告指出，與人工交易者相比，AI 機器人將恐慌性拋售減少了 47%，因為機器人會嚴格執行預設的止損和止盈規則。這種代際變化說明，AI 正在重塑交易行為，年輕投資者比起憑感覺操作，更重視有紀律的風險管理。

但 AI trading 並不是萬能解藥。Coincub 警告稱，儘管算法處理了 70% 的交易量，但大多數利潤仍流向擁有資金與機房共址優勢的機構玩家。零售機器人往往會受到手續費、滑點和執行速度較慢等因素限制，而且機器人也無法拯救一個本質上錯誤的策略。因此，成功的交易者更像是 bot 的指揮者，他們會持續微調提示詞、過濾條件和參數。如果放任機器人無人看管，當 AI 誤讀數據時就可能導致虧損。

人工交易 vs AI 驅動交易：對比分析

在大多數操作性指標上，自動化如今都優於人工交易者，儘管人類判斷在策略設計中依然不可替代。下表對比了人工交易與 AI 驅動期貨交易的關鍵特徵。

AI trading 中一個尚未解決的矛盾在於，許多工具雖然面向零售用戶營銷，但其設計邏輯依然深受機構體系影響，仍然要求編碼能力、碎片化 API，或對黑箱系統的信任。OneBullEx 對此的回應是降低這種門檻。OneALPHA 通過自然語言讓策略創建對零售用戶更加友好，交易所內置的執行與驗證機制則讓整個工作流程達到接近機構級的水平，同時省去了傳統機構工具中常見的集成摩擦。

風險、監管應對與隱藏挑戰

系統性風險與 AI 共謀

儘管 AI 提升了效率，但也帶來了新的風險。2010 年閃電崩盤展示了算法反饋循環如何動搖市場穩定性。沃頓商學院研究人員警告稱，AI trading 代理可能在沒有明確協調的情況下形成共謀：算法可能會懲罰壓低價格的競爭者，或因採用相似的學習偏差而趨於一致行動，從而抬高價格並削弱市場流動性。

監管舉措

監管機構正在作出回應。美國商品期貨交易委員會（CFTC）於 2024 年 1 月發佈徵求意見，詢問 AI 如何妨礙反欺詐執法，以及現行規則是否足以應對算法操縱。委員 Kristin Johnson 提議對 AI 的使用情況開展調查，並提高針對 AI 驅動不當行為的處罰力度。CFTC 技術諮詢委員會建議提高黑箱算法透明度，並採用與美國國家標準與技術研究院（NIST）指導原則相一致的 AI 風險管理框架。這些努力也呼應了學術界的呼聲，即通過自願數據認證和實時監管來確保數據質量。

平臺設計正是在這裡變得至關重要。如果 AI 原生市場想要負責任地實現規模化，自動化就必須由透明性、完整性和可審計的績效支撐。OneBullEx 正體現了這一方向：其架構圍繞經過驗證的策略流程、公平的 NAV 核算、可見的歷史業績，以及相比日益受到監管關注的黑箱模型更接近“玻璃箱”的策略生成方式而構建。

Jito Tips、bot pilots 與行為細節

AI trading 的成功，並不是接入一個機器人那麼簡單。Coincub 指出，Solana 的 Jito 網絡上的複雜機器人會收取 1%–5% 的 Jito Tips 費用，以換取隊列優先權。這類微觀經濟機制突顯了可能侵蝕利潤的隱藏成本。最成功的交易者並不是被動的，他們更像 bot 指揮者，會持續微調提示詞、過濾器和風險參數。代際差異同樣值得關注：年輕交易者更願意藉助機器人來強化紀律，而年長交易者可能不信任自動化，或缺乏足以競爭的基礎設施。最後，AI 也無法修復糟糕的策略，自動化會同時放大收益和錯誤。這些細微之處提醒我們，人類洞察與持續優化依然不可或缺。