เมื่อไม่นานมานี้ AlphaArena ซึ่งเป็น "เวทีซื้อขายคริปโทเคอร์เรนซีด้วย AI" ที่เปิดตัวโดยสตาร์ทอัพ NOF1 ได้จุดประกายชุมชนคริปโทและฟินเทค การแข่งขันครั้งนี้มอบเงินทุนจริงมูลค่า 10,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ ให้กับโมเดล AI แต่ละโมเดล ทำให้พวกเขาสามารถซื้อขายในตลาดคริปโทเคอร์เรนซีได้โดยอัตโนมัติ ทันใดนั้น "ความชาญฉลาดทางการเงิน" ของ AI ก็กลายเป็นประเด็นร้อน

ท่ามกลางความสนใจที่เพิ่มขึ้นนี้ คำถามเชิงปฏิบัติจึงเกิดขึ้น: ผู้ใช้ทั่วไปสามารถใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อพัฒนากลยุทธ์การซื้อขายแบบคงที่ที่พัฒนาแล้วได้หรือไม่? เพื่อค้นหาคำตอบ OKX และ AiCoin จึงร่วมกันเปิดตัวการทดลองที่ไม่เหมือนใคร โดยใช้โมเดล AI เดิมหกโมเดล ได้แก่ GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek V3.1, Qwen3 Max และ Grok-4 (เพื่อความสะดวกในการอ่าน จะใช้ตัวย่อของแต่ละ AI ด้านล่าง) เพื่อกำหนดพารามิเตอร์สำหรับกลยุทธ์ BTC contract grid ของ OKX การทดสอบย้อนหลังข้อมูลอย่างเข้มงวดภายใต้สภาวะตลาดที่เป็นหนึ่งเดียวกัน แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่แท้จริงของ "เทรดเดอร์" AI เหล่านี้

หากไม่พิจารณาค่าธรรมเนียมธุรกรรม นอกเหนือจากผลตอบแทนโดยธรรมชาติของกลยุทธ์แล้ว หากเพิ่มผลตอบแทนเพิ่มเติมจากฟีเจอร์ "รับอัตโนมัติ" ของ OKX (ผลตอบแทนจะปรับแบบเรียลไทม์ตามตลาด ซึ่งก่อนหน้านี้จะสูงสุดประมาณ 50% ปัจจุบันอยู่ที่ 3%) APY สูงสุดของ Claude สำหรับกลยุทธ์กริดสัญญา BTC ของ OKX ก็สามารถไปถึง 50.64% ได้

ผู้ใช้เพียงแค่อัปเกรดแอป OKX เป็นเวอร์ชัน V 6.141.0 ขึ้นไป ก็สามารถรับรายได้พิเศษจาก "Automatic Earning Coins" โดยอัตโนมัติ เงินจะยังคงอยู่ในบัญชีกลยุทธ์และสามารถใช้เป็นมาร์จิ้นได้โดยไม่เพิ่มความเสี่ยง

คำอธิบายวิธีการ

การประเมินนี้กำหนดให้ AI แต่ละตัวต้องระบุพารามิเตอร์ของตาราง AI โดยอ้างอิงจากกราฟ BTC/USDT รายวัน 1 ชั่วโมงบน OKX ซึ่งรวมถึงช่วงราคา จำนวนตาราง ทิศทาง (ยาว สั้น กลาง) และรูปแบบ (เลขคณิต เรขาคณิต) พร้อมกันนี้ ต้องปฏิบัติตามขีดจำกัดเงินทุนคงที่ที่ 100,000 USDT และการลงทุนทั้งหมดต้องใช้เลเวอเรจ 5 เท่า

หลังจากส่งพารามิเตอร์ทั้งหมดแล้ว ระบบจะตรวจสอบความถูกต้องในสภาพแวดล้อมการทดสอบย้อนหลังแบบครบวงจร โดย เป้าหมายคือกลยุทธ์แบบกริดที่ใช้สัญญาซื้อขายแบบถาวร BTC/USDT บน OKX โดยมีระยะเวลาแท่งเทียน 15 นาที (หรืออาจมีความคลาดเคลื่อนบ้าง) และระยะเวลาการทดสอบย้อนหลังจะถูกกำหนดอย่างสม่ำเสมอตามข้อมูลตลาดย้อนหลังตั้งแต่วันที่ 25 กรกฎาคม ถึง 25 ตุลาคม 2568 จากนั้น ฟังก์ชันการทดสอบย้อนหลังแบบกลุ่มของแพลตฟอร์ม AiCoin จะถูกใช้เพื่อยืนยันการจำลอง เครื่องมือนี้จะจำลองกระบวนการวางคำสั่งซื้อและการดำเนินการโดยอัตโนมัติโดยอิงจากพารามิเตอร์กริดที่ป้อนเข้า และแสดงผลข้อมูลการซื้อขายและสถิติกำไรโดยละเอียด ผลการทดสอบย้อนหลังจะมุ่งเน้นไปที่ตัวชี้วัดสำคัญ เช่น กำไรรวม อัตราผลตอบแทน อัตราการชนะ การถอนเงินสูงสุด และอัตราส่วน Sharpe เพื่อให้มั่นใจว่ามีการเปรียบเทียบกลยุทธ์ AI แต่ละกลยุทธ์อย่างยุติธรรมและโปร่งใสภายใต้สภาวะตลาดที่เหมือนกัน

การวิเคราะห์พารามิเตอร์กลยุทธ์: ความแตกต่างใน "บุคลิกภาพ" ของ AI

เมื่อเปรียบเทียบพารามิเตอร์กริดหลักของโมเดล AI หลักทั้งหก เราจะค้นพบความแตกต่างหลักในการออกแบบกลยุทธ์ของโมเดลเหล่านี้:

ดังที่แสดงในตารางด้านบน AI ทั้งหมดเลือกรูปแบบกริดแบบก้าวหน้าทางคณิตศาสตร์ แทนที่จะเป็นแบบสัดส่วน และกลยุทธ์กริดแบบเป็นกลาง ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเก็งกำไรซื้อและขายพร้อมกันโดยไม่จำเป็นต้องคาดการณ์แนวโน้มฝ่ายเดียว นอกจากนี้ ยัง มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในช่วงราคาและความหนาแน่นของกริดที่ AI ต่างๆ นำเสนอ

1) แนวทางความถี่สูงมากและปริมาณน้อยที่แสดงโดย Grok-4 และ Gemini มีแนวโน้มที่จะสะสมกำไรเล็กน้อยผ่านการซื้อขายความหนาแน่นสูงและความถี่สูง

กลยุทธ์ทั้งหมดนี้ใช้ขนาดกริดสูงสุดที่ 50 หน่วย และเงินทุนต่อหน่วยที่เล็กที่สุด ช่วงราคาต่อหน่วยของ Gemini มีความอ่อนไหวต่อความผันผวนของราคามากที่สุดเมื่อเทียบกับกลยุทธ์ทั้งหมด โดยมุ่งเป้าไปที่การเก็งกำไรความถี่สูงพิเศษขั้นสูงสุด ขณะที่ Grok-4 ผสมผสานช่วงราคา 20,000 USDT ที่กว้างที่สุด โดยมุ่งเป้าไปที่การส่งคำสั่งซื้อขายที่หนาแน่นในพื้นที่ที่กว้างขึ้น เนื่องจากเงินทุนต่อหน่วยขนาดเล็ก กลยุทธ์เหล่านี้จึงมีความมั่นคงทางการเงินที่ค่อนข้างสูง แต่ตลาดจำเป็นต้องรักษาความผันผวนความถี่สูงอย่างต่อเนื่อง

2) แนวทางปานกลางได้แก่ DeepSeek และ Claude ซึ่งใช้กริดความหนาแน่นปานกลางและค่าฐานเซลล์เดียว

ช่วงและการกำหนดค่าพารามิเตอร์ 10,000 USDT ของ Claude อยู่ในระดับปานกลาง ทำให้เป็นแนวทางที่แข็งแกร่งและสมดุล ในทางกลับกัน DeepSeek เลือกใช้ช่วง 20,000 USDT ที่กว้างที่สุด โดยมีแนวโน้มที่จะซื้อขายในความถี่ปานกลางเพื่อให้ได้ผลตอบแทนจากการเทรดครั้งเดียวที่สูงกว่าภายใต้ความคาดหวังว่าจะมีความผันผวนสูง

3) GPT-5 ซึ่งมุ่งเน้นธุรกรรมความถี่ต่ำขนาดใหญ่ ใช้กลยุทธ์ "เน้นที่ขนาดใหญ่และละเลยขนาดเล็ก" อย่างมาก

กลยุทธ์นี้กำหนดกริดเซลล์ขั้นต่ำ 10 เซลล์ และข้อกำหนดเงินทุนสูงสุดต่อเซลล์ โดยมีช่วงราคาต่อเซลล์ที่กว้างที่สุด หมายความว่ามีความถี่ในการเทรดต่ำที่สุด แต่ทำกำไรได้มากที่สุดจากการเทรดแบบอาร์บิทราจ กลยุทธ์นี้ละทิ้งการทำกำไรจากความผันผวนเล็กน้อย โดยมุ่งเน้นไปที่การจับแนวโน้มขนาดใหญ่แทน ซึ่งอาจทำให้มีอัตราการชนะที่สูงขึ้น อย่างไรก็ตาม เนื่องจากต้องใช้เงินทุนจำนวนมากต่อเซลล์ ความเสี่ยงจากการถูกเรียกหลักประกัน (drawdown) จึงสูงที่สุดในบรรดากลยุทธ์ทั้งหมดเมื่อราคาทะลุกรอบ

4) Qwen3 ที่มีช่วงแคบและความหนาแน่นสูงจะแสวงหาการเก็งกำไรที่มีประสิทธิภาพภายในช่วงที่จำกัด

กลยุทธ์นี้ใช้ช่วงราคาที่แคบที่สุดที่ 4,000 U เมื่อเทียบกับโมเดลอื่นๆ ประกอบกับรูปแบบกริด 20 กริดที่พอเหมาะ ทำให้ช่วงราคาต่อเซลล์กริดค่อนข้างแคบ กลยุทธ์นี้เน้นการเก็งกำไรแบบความหนาแน่นสูงภายในช่วงแคบๆ ที่กำหนด กลยุทธ์นี้ต้องการความแม่นยำในการทำนายที่สูงมาก และกลยุทธ์นี้จะล้มเหลวอย่างรวดเร็วเมื่อราคาขยับออกจากช่วงที่กำหนดไว้

ประสิทธิภาพโดยรวม: Claude นำหน้าอย่างมาก ในขณะที่ GPT-5 เป็นผู้ชนะอย่างต่อเนื่อง

แม้ว่า AI จะปราศจากการแทรกแซงทางอารมณ์ แต่ข้อมูลสุดท้ายแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของ "เทรดเดอร์" AI ยังคงขึ้นอยู่กับการฝึกข้อมูลและการออกแบบโมเดลเป็นอย่างมาก จากการเปรียบเทียบผลตอบแทน การควบคุมความเสี่ยง และอัตราการชนะอย่างครอบคลุม กลยุทธ์ของโมเดล AI ต่างๆ แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญภายใต้เงื่อนไขเงินทุนและเลเวอเรจเดียวกัน ซึ่งเผยให้เห็นถึงการแลกเปลี่ยนของ AI ต่างๆ ในตลาดจริง (หมายเหตุ: การทดสอบย้อนหลังไม่ได้แสดงถึงผลตอบแทนในอนาคต แม้ว่า AI จะสามารถเลือกสภาวะตลาดที่เอื้ออำนวยได้ แต่ประสิทธิภาพที่แท้จริงยังคงไม่แน่นอน)

หลังจากประเมินแต่ละโมเดลอย่างครอบคลุมแล้ว ใครคือ “เทรดเดอร์อัจฉริยะ” ตัวจริง?

1) แชมเปี้ยนด้านผลกำไรและนักผจญภัย: คล็อด

ผลตอบแทนรวมสูงสุด: Claude เป็นผู้นำด้วยส่วนต่างที่กว้างด้วยผลตอบแทนสูงสุดที่ 10.23% แสดงให้เห็นว่าการผสมผสานระหว่างช่วงที่แข็งแกร่ง และ กริดขนาดกลางสามารถจับช่วงความผันผวนหลักของตลาดได้สำเร็จ ทำให้กลยุทธ์นี้มีประสิทธิผลมากที่สุด

ความเสี่ยงและผลตอบแทน: อัตราส่วน Sharpe อยู่ที่ 370.58% รองจาก GPT-5 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงผลตอบแทนที่ปรับตามความเสี่ยงแล้วที่ยอดเยี่ยม อย่างไรก็ตาม อัตราการถอนสูงสุดที่ 5.32% แสดงให้เห็นว่าผลตอบแทนที่สูงนั้นสร้างขึ้นจากสมมติฐานว่ามีการขาดทุนที่ยังไม่เกิดขึ้นจริงและความผันผวนที่สูงกว่า ซึ่งบ่งชี้ว่ากลยุทธ์นี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการปรับตัวของตลาดที่แข็งแกร่งและการยอมรับความเสี่ยงในระดับหนึ่ง

2) ต้นแบบการควบคุมความเสี่ยงและกระบวนทัศน์ประสิทธิภาพ: GPT-5

การควบคุมความเสี่ยงที่เหนือกว่า: GPT-5 สะท้อนถึงแก่นแท้เชิงกลยุทธ์ที่ว่า "อย่าพยายามทำกำไรทุกบาททุกสตางค์ในตลาด" ได้อย่างสมบูรณ์แบบ กลยุทธ์กริดความหนาแน่นต่ำช่วยกรองสัญญาณรบกวนจากตลาดจำนวนมาก ส่งผลให้อัตราการถอนเงินสูงสุดอยู่ที่เพียง 3.89% เท่านั้น

ผลกำไรสูง: ด้วยอัตราการชนะสูงสุดที่ 89.16% และอัตราส่วน Sharpe ที่ 379.02% แสดงให้เห็นถึงความแข็งแกร่งและประสิทธิภาพของกลยุทธ์การซื้อขายปริมาณสูงแต่ความถี่ต่ำ GPT-5 เป็นตัวอย่างที่ดีของผลตอบแทนที่ปรับตามความเสี่ยง แสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบของการลดจำนวนการซื้อขายและมุ่งเน้นไปที่การคว้าโอกาสด้วยความผันผวนที่สูงขึ้น

3) ความแตกต่างของกลยุทธ์และปัญหาการซื้อขายความถี่สูง

นักลงทุนที่มุ่งเน้นการลงทุน: Qwen3 อยู่ในอันดับที่สามด้วยผลตอบแทนที่น่าพอใจที่ 8.06% อย่างไรก็ตาม กลยุทธ์ช่วงแคบมากที่ 4,000 USDT อาศัยความผันผวนของราคาที่มีความหนาแน่นสูงภายในช่วงดังกล่าวเป็นหลัก อัตราการขาดทุนสูงสุดที่ 5.32% เท่ากับ Claude ซึ่งยืนยันถึงการกระจุกตัวของความเสี่ยงที่สูง กลยุทธ์นี้มักจะล้มเหลวอย่างรวดเร็วเมื่อตลาดทะลุกรอบแคบๆ

ความถี่สูง ประสิทธิภาพต่ำ: แม้ว่า Grok-4 และ Gemini จะใช้กลยุทธ์ความหนาแน่นสูงแบบ 50 กริดที่คล้ายคลึงกัน แต่ผลตอบแทนกลับค่อนข้างต่ำ (Grok-4 มีผลตอบแทนต่ำสุดที่ 5.91%) อัตราการชนะที่ต่ำที่สุด (ประมาณ 72%) และอัตราส่วน Sharpe ที่ต่ำ (Grok-4 มีอัตราส่วนต่ำสุดที่ 284.14%) บ่งชี้ว่าการซื้อขายขนาดเล็กที่บ่อยเกินไปอาจกัดกร่อนกำไรเนื่องจากต้นทุนการทำธุรกรรม เช่น ค่าธรรมเนียมและ Slippage ซึ่งไม่ได้แสดงให้เห็นถึงข้อดีของการซื้อขายความถี่สูง

แข็งแกร่งแต่ไม่โดดเด่น: Gemini-2.5-Pro มีการดึงสูงสุดต่ำเป็นอันดับสอง (3.99%) แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่มั่นคง แต่ผลตอบแทนอยู่ในระดับปานกลาง ทำให้จัดอยู่ในกลุ่มผู้ปฏิบัติระดับปานกลาง DeepSeek-Chat มีอัตราการชนะและประสิทธิภาพการดึงที่แข็งแกร่ง (อัตราการชนะ 76.11% การดึง 4.68%) โดยตกอยู่ระหว่างกลยุทธ์ความถี่สูงและความถี่ต่ำ

ผลการวิจัยที่สำคัญ: ตลาดได้พิสูจน์แล้วว่ากลยุทธ์ความถี่ต่ำที่ให้ผลกำไรสูง (GPT-5) และกลยุทธ์การจับที่แม่นยำในช่วง (Claude) ให้ผลดีกว่ากลยุทธ์ความถี่ต่ำที่ให้ผลกำไรต่ำมาก (Grok-4/Gemini) โดย GPT-5 ชนะด้วยการควบคุมความเสี่ยงที่เหนือกว่าและอัตราส่วน Sharpe ที่สูงที่สุด ขณะที่ Claude เป็นผู้นำด้วยข้อได้เปรียบด้านผลตอบแทนสัมบูรณ์ ทั้งสองกลยุทธ์นี้แสดงให้เห็นถึงจุดสิ้นสุดที่ประสบความสำเร็จสองจุด ได้แก่ การควบคุมความเสี่ยงและผลตอบแทนเชิงรุก

ผลกระทบและคำเตือนความเสี่ยงสำหรับผู้ใช้กลยุทธ์

การแข่งขันเทรดด้วย AI Grid Trading นี้ไม่เพียงแต่เป็นการสาธิตทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังเป็น "บทแนะนำ" กลยุทธ์การเทรดที่ชัดเจนอีกด้วย ไม่มีกลยุทธ์ใดที่เป็นสากล มีเพียงกลยุทธ์ที่ปรับให้เข้ากับสภาวะตลาดเท่านั้น ประเด็นสำคัญจากผลการประเมินความแตกต่างของกลยุทธ์นี้คือ ความสำเร็จของกลยุทธ์ขึ้นอยู่กับความเหมาะสมกับสภาวะตลาดปัจจุบัน ความสำเร็จของ GPT-5 บ่งบอกให้ผู้ใช้เห็นอย่างชัดเจนว่ากลยุทธ์ที่ยอดเยี่ยมไม่เพียงแต่ต้องทำกำไรได้เท่านั้น แต่ยังต้องสามารถควบคุมการขาดทุนได้อีกด้วย เมื่อตั้งค่า Grid Trading ผู้ใช้ต้องให้ความสำคัญกับอัตราการชนะที่สูงและอัตราส่วน Sharpe ที่สูง มากกว่าผลตอบแทนที่สูง และตั้งคำสั่ง Stop Loss ที่เหมาะสมตามระดับความเสี่ยงที่ยอมรับได้

นอกจากนี้ การรวมกันของหมายเลขกริดและช่วงราคาจะกำหนด "ลักษณะ" ของกลยุทธ์ ซึ่งผู้ใช้ควรเลือกตามขั้นตอนตลาดที่พวกเขากำลังพิจารณา

• กำไรสูงความถี่ต่ำ เทียบกับ กำไรต่ำความถี่สูง: กลยุทธ์ความหนาแน่นต่ำของ GPT-5 ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพมากกว่าในการกรองสัญญาณรบกวนในตลาดและจับความผันผวนของราคาอย่างมากภายใต้สภาวะตลาดที่เฉพาะเจาะจง แม้ว่ากลยุทธ์ความหนาแน่นสูงของ Grok-4/Gemini จะซื้อขายบ่อยครั้ง แต่ก็ไม่สามารถสร้างผลตอบแทนสูงสุดได้เนื่องจากต้นทุนการทำธุรกรรมและปัจจัยอื่นๆ ซึ่งชี้ให้เห็นว่ากลยุทธ์กำไรต่ำความถี่สูงมีความต้องการสูงกว่าในแง่ของสภาวะตลาด
• การเก็งกำไรที่แม่นยำ: ผลตอบแทนที่สูงของ Claude และกลยุทธ์ช่วงแคบของ Qwen3 แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการตัดสินช่วงตลาดอย่างแม่นยำ

ผู้ใช้สามารถรวมผลลัพธ์การประเมินนี้กับฟังก์ชันของแพลตฟอร์ม OKX เพื่อปรับพารามิเตอร์อย่างมีเหตุผล

• ผู้เริ่มต้นหรือผู้ใช้ที่ระมัดระวัง สามารถอ้างอิงกลยุทธ์ความหนาแน่นต่ำและทุนสูงต่อเซสชันของ GPT-5 เพื่อรักษาเสถียรภาพและลดความถี่ในการซื้อขายและแรงกดดันทางจิตวิทยา
• ผู้ใช้ที่มีประสบการณ์หรือผู้ที่มองหาผลตอบแทนที่สูงขึ้นสามารถอ้างอิงแนวทางของคล็อดได้ หลังจากประเมินสภาวะตลาดอย่างแม่นยำแล้ว พวกเขาสามารถใช้กริดความหนาแน่นปานกลางเพื่อเพิ่มผลกำไรได้ แต่ควรเตรียมพร้อมที่จะรับมือกับความผันผวนที่รุนแรง
• การใช้เครื่องมือ AI เพื่อช่วยในการตัดสินใจและการปรับแต่งพารามิเตอร์: การผสมผสานพารามิเตอร์ที่โมเดล AI นำเสนอนั้นอิงจากการทดสอบย้อนหลังและการเพิ่มประสิทธิภาพของข้อมูลตลาดในอดีต ผู้ใช้สามารถอ้างอิงแนวคิดการออกแบบพารามิเตอร์ที่ฟังก์ชันกลยุทธ์ AI ของแพลตฟอร์ม OKX นำเสนอได้ แต่ท้ายที่สุดแล้วจำเป็นต้องปรับเปลี่ยนแบบไดนามิกตามการประเมินแนวโน้มและความผันผวนของสกุลเงินด้วยตนเอง ตัวอย่างเช่น เมื่อเผชิญกับตลาดที่มีทิศทางเดียว ขอบเขตการซื้อขายอาจแคบลงหรือลดกริดลง ในขณะที่ขอบเขตการซื้อขายอาจเพิ่มขึ้นเพื่อบันทึกการเคลื่อนไหวของตลาดขนาดใหญ่
• อย่าลงทุนเงินทั้งหมดของคุณในกลยุทธ์เดียว แต่ควรกระจายสินทรัพย์และเป้าหมายของคุณ: ใช้ฟังก์ชัน “Take Profit/Stop Loss” ของ OKX หรือปิดสถานะเป็นระยะเพื่อล็อกกำไร และตั้งคำสั่ง Stop Loss นอกกรอบกริดเพื่อรับมือกับการขาดทุนในกรณีที่แนวโน้มกลับตัวอย่างรุนแรง

สุดท้ายนี้ ขอแจ้งให้ทราบล่วงหน้า: นอกเหนือจากข้อมูลการทดสอบย้อนหลังแล้ว เรายังคงรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ของโมเดล AI ทั้งหกตัวในกลยุทธ์ OKX BTC contract grid ติดตามข่าวสารอัปเดตเพิ่มเติมจาก OKX และ AiCoin ได้เลย!

คำเตือน:

บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ข้อมูลเท่านั้น มุมมองที่แสดงเป็นของผู้เขียนแต่เพียงผู้เดียว และไม่สะท้อนถึงจุดยืนของ OKX บทความนี้ไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อ (i) คำแนะนำหรือข้อเสนอแนะด้านการลงทุน (ii) ข้อเสนอหรือการชักชวนให้ซื้อ ขาย หรือถือครองสินทรัพย์ดิจิทัล หรือ (iii) คำแนะนำทางการเงิน บัญชี กฎหมาย หรือภาษี เราไม่รับประกันความถูกต้อง ความสมบูรณ์ หรือประโยชน์ของข้อมูลดังกล่าว การถือครองสินทรัพย์ดิจิทัล (รวมถึง stablecoin และ NFT) มีความเสี่ยงสูงและอาจส่งผลให้เกิดความผันผวนอย่างมาก คุณควรพิจารณาอย่างรอบคอบว่าการซื้อขายหรือการถือครองสินทรัพย์ดิจิทัลเหมาะสมกับคุณหรือไม่ โดยพิจารณาจากสถานะทางการเงินของคุณ สำหรับสถานการณ์เฉพาะของคุณ โปรดปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมาย/ภาษี/การลงทุน คุณเป็นผู้รับผิดชอบแต่เพียงผู้เดียวในการทำความเข้าใจและปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับท้องถิ่นที่เกี่ยวข้อง