แม้ว่า DeepSeek จะเป็นผู้นำในการแข่งขันเทรดสด AlphaArena ด้วยผลตอบแทน 39.55% และ Gemini ร่วงลงไปอยู่อันดับท้ายๆ ด้วยผลขาดทุน 42.65% แต่การทดลองนี้ซึ่งใช้ AI หกตัวและเงินจริงมูลค่า 60,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ ในการเทรดคริปโทเคอร์เรนซีนั้น ก้าวข้ามคำถามผิวเผินที่ว่า AI สามารถทำเงินได้หรือไม่ การทดลองนี้ได้เปิดเผยคำถามที่ลึกซึ้งกว่านั้นในอุตสาหกรรม นั่นคือ การเทรดด้วย AI เป็นตัวพลิกโฉมที่จะมาแทนที่เทรดเดอร์ชั้นนำ หรือเป็นเครื่องมือที่จะขยายขีดความสามารถของมนุษย์? ตั้งแต่ความผันผวนของบัญชีแบบเรียลไทม์ไปจนถึงความเคลือบแคลงของผู้นำในอุตสาหกรรม คำตอบอยู่ที่การตัดสินใจเทรดอัตโนมัติทุกครั้ง

1. รีวิว AlphaArena: การทดสอบ "การไร้มนุษยธรรม" ในโลกแห่งความเป็นจริง

ก่อนที่จะหารือถึง "การทดแทน" เราต้องชี้แจงความพิเศษเฉพาะของ AlphaArena ก่อน ซึ่งไม่ใช่ "การพูดบนกระดาษ" ของการจำลอง แต่เป็น "ดาบและปืนจริง" ในตลาดคริปโต ซึ่งเป็นพื้นที่ทดสอบที่สมจริงที่สุดสำหรับ "การเปรียบเทียบระหว่าง AI และผู้ซื้อขายที่เป็นมนุษย์"

1. ความยุติธรรมที่ไม่สามารถจำลองได้: ความสม่ำเสมออย่างสมบูรณ์ตั้งแต่หลักการไปจนถึงข้อมูล

แก่นแท้ของการออกแบบกฎของ AlphaArena คือการลบ "ตัวแปรภายนอก" และทดสอบเฉพาะ "ความสามารถในการตัดสินใจของ AI" เท่านั้น:

• หลักการเดียวกัน : ผู้เข้าร่วมแต่ละรุ่น (Claude 4.5 Sonnet, DeepSeek V 3.1 Chat ฯลฯ) จะได้รับเงินต้นจริง 10,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ ผู้จัดงานจะเป็นผู้รับผิดชอบผลขาดทุน และกำไรจะถูกโอนเข้าบัญชีแบบเรียลไทม์
• สภาพแวดล้อมที่สอดคล้องกัน : AI ทั้งหมดซื้อขายสัญญาสกุลเงินดิจิทัลถาวร (BTC, ETH, SOL และสกุลเงินหลักอื่นๆ อีกหกสกุล) บนแพลตฟอร์ม Hyperliquid โดยเผชิญกับเงื่อนไขตลาด ไทม์สแตมป์ และคำเตือนที่เหมือนกันทุกประการ
• การตัดสินใจอย่างอิสระ : มนุษย์ไม่ได้รับอนุญาตให้เข้าไปแทรกแซงในการเชื่อมโยงใดๆ AI ต้องดำเนินกระบวนการทั้งหมดอย่างอิสระ ตั้งแต่ "การค้นพบโอกาส (การค้นหาอัลฟ่า) - การกำหนดตำแหน่ง - กำหนดเวลาการทำธุรกรรม - การควบคุมความเสี่ยง" และแม้แต่ "บทสนทนาภายใน" (ModelChat) ก็ยังเปิดเผยต่อสาธารณะอย่างสมบูรณ์

การออกแบบ "มาตรฐาน" นี้ช่วยให้สามารถระบุผลกำไรและขาดทุนของ AI ได้โดยตรงจากตรรกะเชิงกลยุทธ์และความสามารถในการปรับตัวของตลาด นี่คือหลักการสำหรับการเปรียบเทียบ "AI และผู้ค้ามนุษย์" โดยไม่รวมปัจจัยภายนอก เช่น ขนาดของเงินทุนและความไม่สมดุลของข้อมูล และพิจารณาเฉพาะ "คุณภาพของการตัดสินใจ" เท่านั้น

2. บัตรรายงานความแตกต่าง: "ขอบเขตความสามารถ" ของ AI เริ่มปรากฏให้เห็น

ณ วันที่ 20 ตุลาคม 2568 ประสิทธิภาพของ AI ทั้ง 6 ตัวได้เกิดการแบ่งชั้นที่ชัดเจน และความแตกต่างนี้เผยให้เห็น "ข้อดีและข้อบกพร่อง" ของการซื้อขาย AI อย่างชัดเจน:

• ผู้นำ: DeepSeek V 3.1 Chat (ผลตอบแทน +39.55%) : ในฐานะโมเดลภายใต้ Huanfang Quantitative จึงมี "ดีเอ็นเอเชิงปริมาณ" ครอบคลุมคริปโทเคอร์เรนซีหลักทั้งหกสกุล ใช้กลยุทธ์ "เลเวอเรจปานกลางถึงสูง + การกระจายการลงทุน + การติดตามแนวโน้มระยะยาวอย่างแท้จริง" ทำให้สามารถคว้าผลตอบแทนผันผวนของ SOL และ DOGE ด้วยเลเวอเรจสูง ขณะเดียวกันก็รักษาสถานะเงินสดไว้ที่ 2,840 ดอลลาร์สหรัฐฯ เพื่อลดความเสี่ยง ที่สำคัญกว่านั้น DeepSeek ยังคงยึดมั่นในแผนที่กำหนดไว้ล่วงหน้าอย่างเคร่งครัด โดยยืนกรานที่จะถือสถานะไว้จนกว่าจะถึงเงื่อนไขหมดอายุ แม้ว่ากำไรที่ยังไม่รับรู้จะเข้าใกล้ 2,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ ก็ตาม แนวทางที่รอบคอบนี้ช่วยให้หลีกเลี่ยงการขาดทุนจากการปรับสถานะบ่อยครั้งในช่วงที่ตลาดผันผวน
• รุนแรง: Grok 4 (ผลตอบแทน +14.5%) : แบบจำลองของมัสก์แสดงให้เห็นถึงลักษณะที่ไร้ขีดจำกัด นั่นคือการทุ่มเงินทั้งหมดให้กับคริปโตเคอร์เรนซีหลัก 6 สกุล โดยอาศัยโมเมนตัมที่แข็งแกร่งเพื่อไล่ตามแนวโน้มขาขึ้น มัสก์จะเพิ่มสถานะการลงทุนอย่างเด็ดขาดเมื่อ ETH และ BTC มีแนวโน้มเป็นบวก ถึงขนาดกล่าวว่า "ถือไว้หาก MACD เปลี่ยนจากอ่อนเป็นแข็ง" อย่างไรก็ตาม มัสก์ยังขาดกลไกการทำกำไรที่ชัดเจน ทำให้เกิดความผันผวนของบัญชีอย่างรุนแรง แม้ว่าจะสามารถแซง DeepSeek ได้ในระยะสั้น แต่การรักษาเสถียรภาพให้คงอยู่เป็นเรื่องยาก
• อนุรักษ์นิยม: Claude 4.5 Sonnet (ผลตอบแทน +24.12%) : เช่นเดียวกับนักวิเคราะห์ที่รอบคอบ เขาวิเคราะห์เศรษฐศาสตร์มหภาค เทคโนโลยีออนเชน และมุมมองทางเทคนิคอย่างครอบคลุมก่อนการซื้อขายทุกครั้ง อย่างไรก็ตาม เขามักลังเลในการตัดสินใจและมักจะพลาดจุดทะลุตลาดเนื่องจากตามหลังอยู่หนึ่งก้าว กำไรของเขากระจุกตัวอยู่ช่วงท้ายของแนวโน้ม
• ท้ายสุดของรายการ: Gemini 2.5 Pro (ขาดทุน -42.65%) : นี่เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของกลยุทธ์การลงทุนเชิงลบ โดยใช้เลเวอเรจ 25 เท่าใน ETH และ 20 เท่าใน BTC ถือครองสถานะแบบสองทิศทาง และขาดความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับการบริหารความเสี่ยงของพอร์ตโฟลิโอ แม้ว่าเงินหลายพันดอลลาร์ในบัญชีของพวกเขาจะสูญสลายไปภายในวันเดียว แต่พวกเขาก็ยังคงเน้นย้ำถึงความสำคัญของการถือครองสถานะไว้จนกว่าจะถึงจุดตัดขาดทุน แม้กระทั่งยังคงเปิดสถานะซื้อ DOGE ต่อไปเมื่อติดกับดักอย่างหนัก ซึ่งเผยให้เห็นถึงความแข็งแกร่งเชิงกลยุทธ์ที่ร้ายแรงของพวกเขา

รายงานผลการศึกษานี้แสดงให้เห็นว่า AI สามารถสร้างรายได้ได้จริง แต่ "ความสามารถในการสร้างรายได้" ของมันนั้นขึ้นอยู่กับ "การออกแบบกลยุทธ์และตรรกะการควบคุมความเสี่ยง" ของโมเดลเป็นอย่างมาก ในขณะเดียวกัน "บุคลิกภาพ" ของ AI ก็มีความโดดเด่นอย่างมาก ซึ่งบางคนก็เหมือนกองทุนเชิงปริมาณ บางคนก็เหมือนนักลงทุนรายย่อย และบางคนก็เหมือนนักวิเคราะห์ ซึ่งตรงกับความแตกต่างของสไตล์การซื้อขายของมนุษย์ทุกประการ

II. “ความไม่สามารถถูกแทนที่ได้” ของ AI: 3 ข้อได้เปรียบหลักที่ผู้ค้ามนุษย์ไม่สามารถทำได้

ประสิทธิภาพของ AlphaArena พิสูจน์ให้เห็นว่าในสถานการณ์เฉพาะเจาะจง AI ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่ผู้ค้ามนุษย์ยากที่จะเลียนแบบได้ ข้อได้เปรียบเหล่านี้ไม่ใช่เหตุผลเดียวสำหรับการ "ทดแทน" แต่เป็นจุดแข็งในการแข่งขันที่ "ไม่สามารถละเลยได้"

1. การประมวลผลข้อมูล: ย่อยข้อมูลจำนวนมหาศาลในเวลาไม่กี่วินาที เหนือกว่าความสามารถของมนุษย์

หนึ่งในความท้าทายหลักของตลาดคริปโตคือข้อมูลล้นเกิน ไม่ว่าจะเป็นกราฟราคา ตัวบ่งชี้ MACD/RSI กระแสเงินทุนที่ไหลเข้าระบบ ความเชื่อมั่นของตลาด ข่าวเด่น และอื่นๆ อีกมากมาย ซึ่งทั้งหมดนี้จำเป็นต้องถูกรวมเข้าไว้ในกระบวนการตัดสินใจภายในระยะเวลาอันสั้น AI มีประสิทธิภาพเหนือกว่ามนุษย์อย่างสิ้นเชิงในเรื่องนี้:

• รวดเร็ว : ดังที่อธิบายไว้ในบล็อกโพสต์ของ CSDN ตัวแทน AI สามารถ "วิเคราะห์สภาพคล่อง ความเชื่อมั่น และกระแสคำสั่งซื้อได้ภายในไม่กี่วินาที" ใน AlphaArena DeepSeek อัปเดตการตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลล่าสุดทุก 2-3 นาที โดยถูกเรียกใช้งาน 601 ครั้งใน 1,627 นาที "การตอบสนองความถี่สูง" นี้เป็นไปไม่ได้เลยที่มนุษย์จะทำได้ (มนุษย์ที่เฝ้าดูตลาดเป็นเวลา 8 ชั่วโมง สามารถประมวลผลข้อมูลสำคัญได้เพียงประมาณ 100 ชิ้น)
• มิติที่ครอบคลุม : ในขณะที่เทรดเดอร์มนุษย์มักมุ่งเน้นไปที่อินดิเคเตอร์หลัก 3-5 ตัว แต่ AI สามารถผสานรวมมิติต่างๆ ได้มากมายพร้อมกัน เช่น EMA 20 ช่วงเวลา จุดตัดขาดทุน อัตราส่วนกำไรลอยตัว และความสัมพันธ์ของสกุลเงิน AI สามารถค้นพบสัญญาณที่ซ่อนอยู่ เช่น ความสัมพันธ์ระหว่าง BTC และ SOL ได้อีกด้วย ยกตัวอย่างเช่น DeepSeek สามารถเปรียบเทียบค่า EMA ในอดีต (109236.97) กับค่าจริงปัจจุบัน (108070.485) ระหว่างการเทรดได้พร้อมกัน และตัดสินใจโดยอิงตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้าอย่างเคร่งครัด หลีกเลี่ยงความผิดพลาดของมนุษย์จากการพึ่งพาสัญชาตญาณและการละเลยรายละเอียด

2. วินัย: ปราศจากการแทรกแซงทางอารมณ์และปฏิบัติตามกลยุทธ์อย่างเคร่งครัด

ศัตรูตัวฉกาจของนักเทรดมนุษย์คือธรรมชาติของมนุษย์ ความโลภอาจทำให้ผู้คนพลาดเป้าหมายกำไร ความกลัวอาจทำให้พวกเขาหยุดการขาดทุนก่อนกำหนด และโชคอาจทำให้สถานะการซื้อขายหายไป อย่างไรก็ตาม AI ไม่มีปัญหานี้:

• ไม่โลภหรือหวาดกลัว : DeepSeek ไม่ได้ทำกำไรตั้งแต่เนิ่นๆ เมื่อกำไรที่ยังไม่เกิดขึ้นแตะเกือบ 2,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ และ Gemini ก็ไม่หยุดขาดทุนตั้งแต่เนิ่นๆ เมื่อขาดทุน 42% (แม้ว่าหลังจะเป็นความผิดพลาด แต่ก็แสดงให้เห็นถึงวินัย) ลักษณะ "เล่นตามกฎ" นี้ ตรงกับ "การซื้อขายแบบกลไก" ที่กองทุนเชิงปริมาณชั้นนำต่างแสวงหา
• หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดง่ายๆ : มนุษย์อาจพลาดแนวโน้มตลาดเนื่องจากความเหนื่อยล้าหรือความฟุ้งซ่าน แต่ AI สามารถตรวจสอบตลาดได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันโดยไม่หยุดชะงัก ช่วยขจัดข้อผิดพลาดต่างๆ เช่น การวางคำสั่งซื้อขายผิด หรือการคำนวณเลเวอเรจผิดพลาด บันทึกการซื้อขายด้วย AI ทั้งหมดภายใน AlphaArena ปราศจากข้อผิดพลาด ในขณะที่แม้แต่เทรดเดอร์มนุษย์ชั้นนำก็ประสบกับความสูญเสียจากข้อผิดพลาดในการดำเนินงานเพียงหนึ่งหรือสองครั้งในแต่ละปี

3. การวนซ้ำเชิงกลยุทธ์: โมเดลโอเพ่นซอร์สสามารถปรับให้เหมาะสมได้แบบเรียลไทม์ ทำให้ปรับตัวเข้ากับตลาดได้เร็วกว่ามนุษย์

ใน AlphaArena ความได้เปรียบของ DeepSeek ไม่ได้มีเพียงเพราะกลยุทธ์ที่เหนือกว่าเท่านั้น แต่ยังรวมถึงโมเดลโอเพนซอร์สด้วย ซึ่งเป็นฟีเจอร์ที่ช่วยให้สามารถพัฒนาด้วยความเร็วที่ผู้ค้ามนุษย์ไม่สามารถตามทันได้

• การเพิ่มประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ : ตามรายงานของ Coinfomania โมเดลโอเพนซอร์สสามารถ "เพิ่มประสิทธิภาพโดยนักพัฒนาซอฟต์แวร์โดยอิงตามประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์" ทีมงาน Magic Square ที่อยู่เบื้องหลัง DeepSeek สามารถปรับพารามิเตอร์การควบคุมความเสี่ยงได้ทุกวันโดยอ้างอิงจากข้อมูลการเทรดของ AlphaArena ในทางตรงกันข้าม เทรดเดอร์ที่เป็นมนุษย์มักต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือนในการทำซ้ำกลยุทธ์ เนื่องจากวงจร "ตรวจสอบ-ยืนยัน-ทดสอบ" ที่ยาวนาน
• ไม่มีอคติทางความคิด : ผู้ค้ามนุษย์มีแนวโน้มที่จะ "พึ่งพาเส้นทาง" (ตัวอย่างเช่น หากพวกเขาทำเงินด้วยกลยุทธ์ตามแนวโน้มในอดีต พวกเขาไม่เต็มใจที่จะลองกลยุทธ์แบบสวิง) ในขณะที่ AI สามารถเปลี่ยนกลยุทธ์ได้โดยอัตโนมัติตามข้อมูล - หากตลาดเปลี่ยนจากแนวโน้มเป็นสวิง AI โอเพ่นซอร์สสามารถปรับน้ำหนักตัวบ่งชี้ได้ภายใน 1-2 วัน ในขณะที่มนุษย์อาจพลาดโอกาสเนื่องจาก "ความเฉื่อยทางความคิด"

III. “จุดอ่อนร้ายแรง” ของ AI: ความสามารถหลัก 4 ประการของเทรดเดอร์ชั้นนำที่ไม่มีวันถูกแทนที่

แม้ว่า AI จะมีข้อได้เปรียบที่ชัดเจน แต่ทั้ง AlphaArena และความเห็นของอุตสาหกรรมได้พิสูจน์แล้วว่า AI ยังคงห่างไกลจากการ "แทนที่เทรดเดอร์ชั้นนำ" อย่างมาก ข้อบกพร่องเหล่านี้ไม่ใช่ "ปัญหาทางเทคนิค" แต่เป็น "ความแตกต่างที่สำคัญ" ที่ยากต่อการเอาชนะในระยะสั้น

1. ข้อมูลเชิงลึกทางการตลาด: AI เข้าใจ “ข้อมูล” แต่ไม่เข้าใจ “ตรรกะเบื้องหลังข้อมูล”

ความสามารถหลักของเทรดเดอร์ชั้นนำคือ "การมองเห็นแก่นแท้ของข้อมูล" เช่น การเข้าใจ "เหตุใดการขึ้นอัตราดอกเบี้ยของเฟดจึงส่งผลกระทบต่อราคา BTC" และ "ความสำคัญในระยะยาวของการเข้าสู่ตลาด SOL ของยักษ์ใหญ่" อย่างไรก็ตาม AI สามารถประมวลผล "รูปแบบพื้นผิวในข้อมูล" ได้เท่านั้น:

• ความไม่สามารถเข้าใจความสัมพันธ์ทางเศรษฐกิจมหภาค : โมเดล AI ทั้งหมดใน AlphaArena พบว่าข้อมูลราคา "BTC ทะลุ 110,000 ดอลลาร์" แต่ไม่มีโมเดลใดสามารถวิเคราะห์ได้ว่าการพุ่งขึ้นครั้งนี้เกิดจากการคาดการณ์การปรับลดอัตราดอกเบี้ยหรือแรงซื้อจากสถาบัน ในทางกลับกัน เทรดเดอร์ชั้นนำกลับปรับสถานะตามหลักเศรษฐศาสตร์มหภาค (เช่น การลดเลเวอเรจเพื่อคาดการณ์การขึ้นอัตราดอกเบี้ย) การขาดทุนของ Gemini ส่วนใหญ่เกิดจากการมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ทางเทคนิค (EMA, MACD) โดยไม่คำนึงถึงความเสี่ยงทางเศรษฐกิจมหภาค ส่งผลให้มีการลงทุนอย่างหนักอย่างต่อเนื่องในช่วงที่ตลาดปรับตัวลง
• ไม่สามารถตีความ "ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง" ได้ : หากเกิดเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยขึ้นที่ตลาดซื้อขาย เทรดเดอร์ที่เป็นมนุษย์สามารถประเมิน "ขอบเขตผลกระทบ" และกำหนดจุดตัดขาดทุนได้อย่างรวดเร็ว ขณะที่ AI สามารถตอบสนองได้เฉพาะหลังจากที่ "เหตุการณ์ถูกแปลงเป็นข้อมูลราคา" เท่านั้น ซึ่ง "ความแตกต่างของเวลา" นี้อาจนำไปสู่การสูญเสียครั้งใหญ่ AlphaArena ยังไม่พบเหตุการณ์ที่เลวร้ายเช่นนี้ แต่ในตลาดจริง นี่คือกุญแจสำคัญในการแยกแยะ "เทรดเดอร์ทั่วไป" ออกจาก "เทรดเดอร์ชั้นนำ"

2. การตอบสนองแบบหงส์ดำ: AI เข้าใจกฎ แต่ไม่ได้ละเมิดกฎ

ตลาดคริปโตไม่เคยขาดแคลนเหตุการณ์ Black Swan (เช่น การล่มสลายของ LUNA และการล้มละลายของ FTX) ข้อได้เปรียบของเทรดเดอร์ชั้นนำอยู่ที่ "การไม่มีกฎเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและความสามารถในการปรับตัวอย่างยืดหยุ่น" ในขณะที่ AI สามารถดำเนินการตาม "กลยุทธ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า" เท่านั้น:

• กลยุทธ์ที่เข้มงวดและไม่สามารถรับมือกับสถานการณ์ฉุกเฉินได้ : Gemini ยืนกรานที่จะถือครองไว้จนกว่าจะมีคำสั่ง stop-loss เกิดขึ้น แม้จะติดกับดักอยู่มาก ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วขาดแผนสำรอง หากเกิดเหตุการณ์ เช่น ตลาดแลกเปลี่ยนระงับการถอนเงิน นอกเหนือกฎที่กำหนดไว้ AI จะไม่สามารถตัดสินใจได้อย่างสมบูรณ์ ในขณะเดียวกัน เทรดเดอร์ชั้นนำจะป้องกันความเสี่ยงทันทีผ่านช่องทางซื้อขายนอกตลาด แม้กระทั่งระบุโอกาสในการทำกำไรจากการซื้อขายแบบ Arbitrage ในสภาวะตลาดที่รุนแรง
• ไม่ทราบความเสี่ยงสะสม : AI สามารถคำนวณความเสี่ยงของสถานะเดียว (เช่น ราคา ETH ที่ถูกขายออกไปที่เลเวอเรจ 25 เท่า) แต่ไม่สามารถเข้าใจความเสี่ยงที่สัมพันธ์กันของสถานะหลายสกุลเงินได้ ยกตัวอย่างเช่น Gemini เปิดสถานะซื้อที่มีเลเวอเรจสูงใน BTC และ ETH พร้อมกัน แต่ไม่สามารถรับรู้ได้ว่าเมื่อราคาทั้งสองขึ้นและลงพร้อมกัน ความเสี่ยงจะทวีคูณ ในทางกลับกัน เทรดเดอร์ชั้นนำจะควบคุมเลเวอเรจรวมของสถานะที่สัมพันธ์กันอย่างเข้มงวด เพื่อหลีกเลี่ยงการขาดทุนเพียงครั้งเดียวที่จะลบล้างการขาดทุนทั้งหมด

3. นวัตกรรมเชิงกลยุทธ์: AI รู้จัก “การคัดลอก” แต่ไม่รู้จัก “การสร้างสรรค์”

กลยุทธ์ AI ทั้งหมดใน AlphaArena ล้วนเป็น "กลยุทธ์เชิงปริมาณที่อิง AI" ยกตัวอย่างเช่น "การติดตามแนวโน้ม" ของ DeepSeek และ "แรงผลักดันโมเมนตัม" ของ Grok ล้วนเป็นกลยุทธ์ที่พิสูจน์แล้วโดยมนุษย์ AI เพียงแค่ "ดำเนินการด้วยความเร็วที่เร็วขึ้น" แทนที่จะ "สร้างกลยุทธ์ใหม่":

• การพึ่งพาข้อมูลในอดีตทำให้การปรับตัวเข้ากับตลาดใหม่เป็นไปไม่ได้ : หากในอนาคตมีอนุพันธ์ใหม่ๆ เกิดขึ้นในตลาดคริปโต (เช่น สัญญาแบบถาวรที่อิงกับโทเค็น AI) AI จะไม่สามารถกำหนดกลยุทธ์ได้เนื่องจากขาดข้อมูลในอดีต อย่างไรก็ตาม เทรดเดอร์ชั้นนำสามารถสร้างวิธีการซื้อขายแบบใหม่ทั้งหมดโดยอิงจากแก่นแท้ของอนุพันธ์และตรรกะของตลาด ยกตัวอย่างเช่น เมื่อ DeFi เติบโตอย่างรวดเร็วในปี 2020 เทรดเดอร์ชั้นนำได้พัฒนากลยุทธ์การเก็งกำไรแบบ Liquidity Mining อย่างรวดเร็ว ซึ่งในขณะนั้น AI ไม่สามารถทำได้เลย
• ไม่มีความสามารถ "สวนทางกับความเห็นพ้อง" : กลยุทธ์ AI โดยพื้นฐานแล้วอาศัย "การปรับรูปแบบความเห็นพ้องของข้อมูลในอดีต" เช่น "ซื้อเมื่อ MACD ตัดผ่าน" อย่างไรก็ตาม เทรดเดอร์ชั้นนำมักได้กำไรจากกลยุทธ์ "สวนทางกับความเห็นพ้อง" เช่น การซื้อในช่วงที่ตลาดตื่นตระหนกและการขายในช่วงที่ตลาดคึกคัก ใน AlphaArena ไม่มี AI คนไหนกล้า "สวนทางกับแนวโน้ม" ซึ่งเป็นความสามารถหลักของเทรดเดอร์ชั้นนำ

4. การควบคุมธรรมชาติของมนุษย์: AI เข้าใจธุรกรรมแต่ไม่เข้าใจหัวใจของมนุษย์

การซื้อขายโดยพื้นฐานแล้วคือเกมระหว่างคน เทรดเดอร์ชั้นนำสามารถประเมินพฤติกรรมของคู่เทรดได้โดยการวิเคราะห์อารมณ์ของตลาด (เช่น การเปลี่ยนแปลงของปริมาณการซื้อขายบ่งชี้ถึงแรงขายแบบตื่นตระหนกของนักลงทุนรายย่อย) อย่างไรก็ตาม AI สามารถประมวลผลได้เพียงข้อมูลที่เป็นรูปธรรมเท่านั้น และไม่สามารถเข้าใจอารมณ์ของมนุษย์ได้

• ไม่สามารถระบุ "กับดักตลาด" ได้ : หากสถาบันใดจงใจปั๊มราคา BTC เพื่อล่อให้นักลงทุนรายย่อยทำตาม AI จะเพิ่มการถือครองของตนเนื่องจาก "มองเห็นแนวโน้มขาขึ้น" อย่างไรก็ตาม เทรดเดอร์ชั้นนำสามารถระบุสิ่งนี้ได้ว่าเป็น "กับดักซื้อ" โดยพิจารณาจาก "ปริมาณการซื้อขายที่ผิดปกติ" และการตั้งจุดตัดขาดทุนล่วงหน้า
• ไม่มี "การปรับความเสี่ยงที่ยอมรับได้แบบไดนามิก" : ความเสี่ยงที่ยอมรับได้ของ AI ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้า (เช่น "เลเวอเรจปานกลาง-สูง" ของ DeepSeek) ในขณะที่เทรดเดอร์ชั้นนำจะปรับความเสี่ยงตามสถานะและสภาวะตลาดของตนเอง เช่น ลดเลเวอเรจเมื่ออ่อนล้า หรือลดความถี่ในการซื้อขายในช่วงที่ตลาดมีความผันผวนสูง "การปรับความเสี่ยงแบบยืดหยุ่น" เช่นนี้ยังไม่สามารถทำได้อย่างสมบูรณ์สำหรับ AI ในปัจจุบัน

IV. ความขัดแย้งในอุตสาหกรรม: ตั้งแต่การตั้งคำถามของ CZ ไปจนถึงทางเลือกของสถาบัน “การทดแทน” มีประสิทธิภาพน้อยกว่า “การทำงานร่วมกัน”

ความนิยมของ AlphaArena ยังก่อให้เกิดการอภิปรายในหมู่ผู้นำในอุตสาหกรรมอีกด้วย มุมมองเหล่านี้ยิ่งยืนยันอีกว่า "AI เข้ามาแทนที่เทรดเดอร์ชั้นนำ" นั้นเป็นข้อเสนอที่ผิดพลาด และรูปแบบการทำงานร่วมกัน "AI + มนุษย์" นั้นเป็นอนาคต

1. คำถามหลักของ CZ: การซื้อขายแบบซิงโครไนซ์กับ AI จะนำไปสู่ "การทำลายตัวเอง" หรือไม่?

ผู้ก่อตั้ง Binance ฉางเผิง เจ้า (CZ) ได้แสดงความคิดเห็นต่อสาธารณะบน AlphaArena บนแพลตฟอร์ม X ว่า "หากทุกคนใช้กลยุทธ์ AI แบบเดียวกัน การซื้อขายจะเกิดการซิงโครไนซ์กัน ไม่ว่าจะเป็นการซื้อร่วมกันแล้วดันราคาขึ้น หรือการขายร่วมกันแล้วทำให้เกิดการแฟลชแครช ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะทำให้กำไรหายไปและความผันผวนพุ่งสูงขึ้น" มุมมองนี้ชี้ให้เห็นถึง "อันตรายร้ายแรงที่ซ่อนเร้น" ของการซื้อขายด้วย AI โดยตรง:

• AI ทั้งหกตัวใน AlphaArena มีแนวโน้มที่จะบรรจบกัน (ตัวอย่างเช่น DeepSeek และ Grok ต่างก็มีสถานะ long position จำนวนมากใน BTC และ ETH) หากกองทุนอื่นๆ ใช้ AI ตัวเดียวกันในอนาคต จะนำไปสู่ภาวะหมดสภาพคล่อง ยกตัวอย่างเช่น หาก AI ทั้งหมดหยุดการขาดทุนพร้อมกันในช่วงเวลาหนึ่ง ราคาจะร่วงลงอย่างรวดเร็วราวกับหน้าผา และแม้แต่ AI เองก็ไม่สามารถหนีรอดไปได้โดยไม่เสียหาย
• “กลยุทธ์ที่แตกต่าง” ของเทรดเดอร์ชั้นนำคือ “ตัวสร้างเสถียรภาพ” ของตลาดอย่างแท้จริง บางคนก็เทรดแบบ long บางคนก็เทรดแบบ short และบางคนก็เทรดแบบ arbitrage “สมดุลเกม” แบบนี้เป็นสิ่งที่ AI ไม่สามารถให้ได้

2. ความเห็นพ้องของนักวิเคราะห์: AI เป็นเครื่องมือ ไม่ใช่สิ่งทดแทน

จากมุมมองการวิเคราะห์อุตสาหกรรม ผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่เชื่อว่ามูลค่าของการซื้อขาย AI อยู่ที่การ "ขยายขีดความสามารถของมนุษย์" มากกว่า "การแทนที่มนุษย์"

• การควบคุมความเสี่ยง : AI สามารถตรวจสอบความเสี่ยงของสถานะได้แบบเรียลไทม์ เช่น การแจ้งเตือนผู้ใช้ว่า "เลเวอเรจของสถานะ Long ของ BTC สูงเกินไป" อย่างไรก็ตาม การตัดสินใจขั้นสุดท้ายว่าจะลดสถานะหรือไม่ยังคงต้องใช้การตัดสินใจของมนุษย์และการประเมินเศรษฐกิจมหภาค
• ในระดับการดำเนินการตามกลยุทธ์ : มนุษย์ออกแบบ "กลยุทธ์สวนทางกับความเห็นพ้องต้องกัน" (เช่น การซื้อในช่วงที่เกิดภาวะซื้อตุน) ในขณะที่ AI มีหน้าที่รับผิดชอบในการ "ดำเนินการความถี่สูง" (เช่น การทำการซื้อแบบกระจาย 10 ครั้งภายใน 1 นาทีเพื่อหลีกเลี่ยงภาวะช็อกของตลาด)
• ดังที่ Wolfgang รายงาน สถาบันชั้นนำได้เริ่มนำแบบจำลอง "AI + การกำกับดูแลโดยมนุษย์" มาใช้ โดย AI จัดการธุรกรรมประจำวัน 80% และมนุษย์จัดการเหตุการณ์หงส์ดำและนวัตกรรมเชิงกลยุทธ์ 20% แบบจำลองนี้ไม่เพียงแต่จะใช้ประโยชน์จากข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพของ AI ได้อย่างเต็มที่เท่านั้น แต่ยังรักษาหลักการตัดสินใจของมนุษย์ไว้ได้อีกด้วย

V. บทสรุป: การเปิดเผยขั้นสูงสุดของ AlphaArena: อนาคตของการซื้อขายคือความร่วมมือระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร

กลับมาที่คำถามเดิม: AI จะสามารถแทนที่เทรดเดอร์ชั้นนำได้หรือไม่? จากประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์และตรรกะของอุตสาหกรรมของ AlphaArena คำตอบคือไม่—อย่างน้อยก็ไม่ใช่ในอนาคตอันใกล้นี้

คุณค่าของ AI อยู่ที่ความสามารถในการจัดการกับปัญหาของเทรดเดอร์มนุษย์ ได้แก่ ประสิทธิภาพต่ำ วินัยต่ำ และพลังการประมวลผลที่จำกัด คุณค่าของเทรดเดอร์ชั้นนำอยู่ที่ความสามารถหลักในการเข้าใจแก่นแท้ ตอบสนองต่อปัญหาที่มองไม่เห็น สร้างกลยุทธ์ และบริหารจัดการจิตใจของผู้คน ความสามารถเหล่านี้ไม่ใช่ "ปัญหาทางเทคนิค" แต่เป็น "การบ่มเพาะประสบการณ์และความรู้ความเข้าใจของมนุษย์" ซึ่ง AI ไม่สามารถเลียนแบบได้

ความสำคัญที่แท้จริงของ AlphaArena ไม่ใช่การ "พิสูจน์ว่า AI แข็งแกร่งกว่ามนุษย์" แต่เป็นการ "สำรวจวิธีที่ดีที่สุดสำหรับ AI และมนุษย์ในการทำงานร่วมกัน" เมื่อกลยุทธ์เชิงปริมาณของ DeepSeek สอดคล้องกับการตัดสินในระดับมหภาคของเทรดเดอร์ชั้นนำ และเมื่อการดำเนินการระดับที่สองของ AI สอดคล้องกับการควบคุมความเสี่ยงโดยมนุษย์ ความร่วมมือแบบ "1+1>2" นี้จะเป็นอนาคตของการซื้อขายคริปโต

ในขณะที่ Huanfang Quantitative ใช้ AI เพื่อขยายขีดความสามารถเชิงปริมาณของตัวเอง เทรดเดอร์ชั้นนำก็จะใช้ AI เพื่อขยายประสิทธิภาพการตัดสินใจในอนาคตเช่นกัน แต่สิ่งที่กำหนดในท้ายที่สุดว่า "จะสามารถสร้างเงินได้เท่าไรและสามารถรับความเสี่ยงได้เท่าไร" ยังคงเป็นความเข้าใจของมนุษย์เกี่ยวกับตลาด ไม่ใช่รหัส AI

คุณอยากให้ผมรวบรวม ตารางเปรียบเทียบความสามารถหลักของ AI และเทรดเดอร์ชั้นนำ ไหมครับ? ตารางนี้แสดงจุดแข็งและจุดอ่อนของทั้งสองอย่างชัดเจนในแปดมิติ ได้แก่ การประมวลผลข้อมูล นวัตกรรมกลยุทธ์ การตอบสนองแบบหงส์ดำ และการจัดการธรรมชาติของมนุษย์ ซึ่งจะช่วยให้คุณเข้าใจหลักการ "การทำงานร่วมกัน ไม่ใช่การทดแทน" ได้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น