ในที่สุด "AI Cryptocurrency Trading Arena" ซีซั่น 1 ของ NOF1 ก็สิ้นสุดลงในเวลา 6.00 น. ของวันที่ 4 พฤศจิกายน 2025 สร้างความฮือฮาให้กับชุมชนสกุลเงินดิจิทัล เทคโนโลยี และการเงิน

อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ของ "การทดสอบ AI IQ สาธารณะ" ครั้งนี้ค่อนข้างคาดไม่ถึง เงินลงทุนเริ่มต้นทั้งหมด 60,000 ดอลลาร์สหรัฐสำหรับโมเดลทั้งหกตัวลดลงเหลือเพียง 43,000 ดอลลาร์สหรัฐในตอนท้าย ส่งผลให้ขาดทุนรวมประมาณ 28% ในบรรดาโมเดลเหล่านี้ Qwen3-Max และ DeepSeek v3.1 ต่างก็ทำกำไรได้ โดย Qwen3-Max กลับมาอย่างโดดเด่นและขึ้นนำ ในขณะที่โมเดลจากอเมริกาทั้งสี่ตัวต่างก็ขาดทุน

ที่น่าสนใจคือ การประเมินโมเดล AI หกโมเดลแบบถ่ายทอดสดล่าสุด ซึ่ง OKX และ AiCoin ร่วมกันจัดทำขึ้น ไม่ได้มุ่งเน้นไปที่การซื้อขายคริปโทเคอร์เรนซีระยะสั้น แต่กลับมุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์การซื้อขายแบบกริดสัญญา ที่น่าขันคือ การเลือกแบบจำลองนี้เผยให้เห็นประสิทธิภาพที่แท้จริงของโมเดล AI ทั้งหก โมเดล กล่าวคือ ภายในกลยุทธ์กริดสัญญา AI บรรลุ "การอยู่รอดร่วมกัน" ซึ่งโมเดลทั้งหมดให้ผลตอบแทนที่เป็นบวก สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าโมเดล AI อาจเหมาะสมกับกลยุทธ์การซื้อขายแบบกริดที่เป็นกลางและเป็นระบบมากกว่าการไล่ตามจุดสูงสุดและจุดต่ำสุดในระยะสั้น

Claude คว้าแชมป์ไปครอง ขณะที่ Qwen3 ซึ่งเคยได้อันดับหนึ่งในการแข่งขัน NOF1 เข้ามาเป็นอันดับสุดท้ายในครั้งนี้ GPT-5 และ Gemini ทำผลงานได้ค่อนข้างคงที่ โดยได้อันดับสองและสามตามลำดับ ขณะที่ DeepSeek และ Grok4 "มาถึงจุดจบเดียวกัน" แม้จะมีกลยุทธ์ที่แตกต่างกัน แต่ผลลัพธ์สุดท้ายของพวกเขาแทบจะเท่ากัน

เหตุใดโมเดล AI เดียวกันจึงแสดงความแตกต่างอย่างชัดเจนในการทดสอบสองแบบที่แตกต่างกัน ตรรกะพื้นฐานสามารถนำเสนอข้อมูลเชิงลึกอะไรให้กับกลยุทธ์และผู้ใช้ในการซื้อขายได้บ้าง

กลยุทธ์การซื้อขายกริด AI หกประการในการซื้อขายสด: Claude คว้าแชมป์ ผู้เข้าร่วมทุกคนได้รับผลตอบแทนที่เป็นบวก

เรื่องราวของ "AI Cryptocurrency Trading Arena" นั้นเรียบง่าย: โมเดล AI หกตัวแต่ละตัวถือครองเงินทุน 10,000 ดอลลาร์ และซื้อขายสัญญาซื้อขายแบบถาวร เช่น BTC และ XRP บนแพลตฟอร์ม Perp DEX โดยอัตโนมัติเป็นระยะเวลาสองสัปดาห์ (เริ่มประมาณวันที่ 18 ตุลาคม) ตลอดกระบวนการนี้ จะมีการส่งข้อมูลตลาดเชิงปริมาณให้กับ AI เท่านั้น ซึ่งจะต้องตัดสินใจเกี่ยวกับสถานะ long/short เลเวอเรจ และขนาดของสถานะโดยอัตโนมัติ และการตัดสินใจแต่ละครั้งจะต้องมีคะแนนความเชื่อมั่นประกอบอยู่ด้วย

ดังนั้น เราจึงนำการตั้งค่าแบบเรียบง่ายมาใช้: ภายใต้เงื่อนไขที่สม่ำเสมอ (ลงทุน 1,000 USDT ต่อ AI, เลเวอเรจ 5 เท่า) เราได้ดำเนินการทดสอบแบบสดของโมเดล AI จำนวน 6 โมเดลตั้งแต่วันที่ 24 ตุลาคมถึง 4 พฤศจิกายน 2568 โดยอิงจากกราฟ BTC/USDT ถาวร 1 ชั่วโมงบน OKX เราได้ให้พารามิเตอร์สำหรับตาราง AI รวมถึงช่วงราคาและขนาดตาราง ทิศทาง (ยาว สั้น กลาง) และรูปแบบ (เลขคณิต เรขาคณิต)

ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าโมเดล AI ทั้งหมดใช้รูปแบบกริดความก้าวหน้าทางคณิตศาสตร์และกลยุทธ์กริดที่เป็นกลาง แต่มีข้อแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในการดำเนินการของพารามิเตอร์เฉพาะ เช่น การกำหนดช่วงราคาและความหนาแน่นของกริด: Grok4 และ DeepSeek มีช่วงกว้างที่สุด (100,000-120,000U) โดย Grok4 มี 50 กริด (ระยะห่างน้อยกว่า) และ DeepSeek มี 20 กริดเท่านั้น; ช่วงของ Gemini อยู่ที่ 105,000-118,000U โดยมี 50 กริดเช่นกัน; ช่วงของ GPT-5 แคบถึง 105,000-115,500U และมีกริดน้อยที่สุด (เพียง 10 กริด โดยมีระยะห่างมากที่สุด); Qwen3 มีช่วงแคบที่สุด (108,000-112,000U) โดยมี 20 กริด

ข้อมูลแพลตฟอร์ม OKX แสดงให้เห็นว่าในช่วงเวลานี้ ราคา BTC ผันผวนอยู่ระหว่าง 103,000 ถึง 116,000 ดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งโดยทั่วไปมีแนวโน้มขาขึ้นในช่วงแรก ก่อนจะร่วงลงอย่างรวดเร็ว "การกลับตัวแบบตัววี" นี้กลายเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของโมเดล AI ทั้งหกโมเดล ช่วงราคาที่แม่นยำนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการวิเคราะห์ ยืนยันความแตกต่างหลักระหว่างการทดสอบจริงนี้กับการทดสอบย้อนหลังแบบปกติ และอธิบายว่าทำไมโมเดล AI บางโมเดลจึง "ล้มเหลว"

ต่อไปนี้คือประสิทธิภาพข้อมูลการซื้อขายจริง:

แชมป์การซื้อขายเงินจริง: คล็อด

กลยุทธ์หลัก: ช่วงการซื้อขายปานกลาง จุดกระตุ้นปานกลาง สร้างสมดุลระหว่างช่วงการรวมตัวและช่วงแนวโน้มเพื่อความเสถียรที่มากขึ้น

คล็อดคว้าแชมป์ด้วยผลตอบแทนสะสม +6.18% กุญแจสู่ความสำเร็จของเขาอยู่ที่กลยุทธ์กริดแบบ "กลาง-กว้าง และ กลาง-หนาแน่น" กลยุทธ์นี้เรียกได้ว่าเป็นมาตรฐานทองคำ และยังเหมาะสมกับตลาด BTC ที่มีความผันผวนในปัจจุบัน กลยุทธ์นี้ได้กลายเป็นแบบจำลองอ้างอิงสำหรับการสร้างสมดุลระหว่างความสามารถในการทำกำไรและการควบคุมความเสี่ยงในการเทรดจริง

ช่วงกริดของหุ้นถูกตั้งไว้ที่ 106K–116K ซึ่งไม่รุนแรงเท่า Qwen3 หรือกว้างเท่า Grok4 ในช่วงขาขึ้น หุ้นจะสะสมกำไรอย่างต่อเนื่อง แม้ในช่วงที่ตลาดตกต่ำอย่างรุนแรง ขีดจำกัดล่าง 106K สามารถควบคุมการขาดทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพ เหนือกว่าโมเดลช่วงกลาง/แคบทั้งหมด ช่วงกลางที่มีความหนาแน่นปานกลางช่วยให้มั่นใจได้ว่าจะได้กำไรจากหุ้นอย่างเพียงพอ พร้อมกับลดการกัดเซาะของผลขาดทุนที่ยังไม่เกิดขึ้นจริงในช่วงที่ราคาร่วงลงอย่างรุนแรง

โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงที่ราคา BTC ปรับตัวสูงขึ้น Claude สามารถหลีกเลี่ยงภาวะไม่มีการใช้งาน (Grid Idleness) ที่ Qwen3 เผชิญอยู่ได้ในระดับที่สูง โดยสามารถสะสมกำไรได้อย่างต่อเนื่องที่ +7.90% ในช่วงที่ราคา BTC ร่วงลงอย่างรวดเร็ว เมื่อ BTC ร่วงลงมาอยู่ที่ประมาณ 103,000 ขีดจำกัดล่างของ Claude ที่ 106,000 ทำให้กำไรที่หลุดออกจากระบบลดลงเพียง 3,000 ซึ่งช่วยชดเชยการขาดทุนแบบลอยตัวด้วยกำไรสะสมที่สูง ส่งผลให้มีการสูญเสียเพียง 1.72% ภายใต้เลเวอเรจ 5 เท่า ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการควบคุมความเสี่ยงที่ยอดเยี่ยม

ทางเลือกที่เชื่อถือได้: GPT-5

กลยุทธ์หลัก: ช่วงการซื้อขายที่กว้างพร้อมความหนาแน่นต่ำ ผลตอบแทนเงินเดียวสูง และขนาดตำแหน่งที่ต่ำเพื่อเจือจางความเสี่ยง

GPT-5 มีผลการดำเนินงานที่มั่นคง โดยอยู่ในอันดับสองด้วยผลตอบแทนสะสมที่ +5.79% ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าเชื่อถือรองจาก Claude เท่านั้น กลยุทธ์ของ GPT-5 ค่อนข้างก้าวร้าว โดยยอมรับความเสี่ยงได้สูงกว่าเล็กน้อย มีแนวโน้มที่จะคว้าโอกาสทางการตลาด แต่การบริหารจัดการการขาดทุน (drawdown) ยังไม่ดีเท่าของ Claude เส้นผลตอบแทนมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่การขาดทุนในระยะหลัง (วันที่ 10) สูงกว่าของ Claude โดยรวมแล้ว GPT-5 มีประสิทธิภาพสูง โดยมีอัตรากำไรสูงกว่าเกณฑ์มาตรฐานประมาณสองเท่า ปัจจุบัน GPT-5 เป็นทางเลือกที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพ โดยสามารถสร้างสมดุลระหว่างผลตอบแทนกับความเสี่ยงระดับปานกลาง แต่ยังมีช่องว่างสำหรับการปรับปรุงการบริหารจัดการการขาดทุน

คุณสมบัติหลักของกลยุทธ์การซื้อขายแบบกริดนี้คือความหนาแน่นต่ำและผลตอบแทนจากการเทรดเดี่ยวที่สูง เมื่อเทียบกับ Gemini แม้ว่าการดรอปดาวน์ที่ 2.65% จะสูงกว่าเล็กน้อย แต่จำนวนกริดที่น้อยกว่าและขนาดสถานะรวมที่จำกัดทำให้ความเสี่ยงลดลง ขณะที่ขอบเขตล่าง 105,000 ทำหน้าที่เป็นบัฟเฟอร์ป้องกันการลดลงอย่างรวดเร็ว ในช่วงที่มีความผันผวน กลยุทธ์นี้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่น่าประทับใจ โดยให้ผลตอบแทนสะสมที่ +8.44% เมื่อเทียบกับ Qwen3 แล้ว GPT-5 มีขอบเขตล่างที่ต่ำกว่า ซึ่งช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นอย่างมากในช่วงที่ราคาตกต่ำ กลยุทธ์นี้ควบคุมความเสี่ยงระดับสูงด้วยการจำกัดขนาดสถานะรวม สร้างสมดุลระหว่างผลตอบแทนและความปลอดภัย ทำให้เป็นทางเลือกที่เชื่อถือได้สำหรับผู้ที่ต้องการประสิทธิภาพและเสถียรภาพ

อนุรักษ์นิยมที่สุด: Grok4

กลยุทธ์หลัก: ระยะครอบคลุมกว้างที่สุด ความหนาแน่นสูง การป้องกันขั้นสูงสุด รับประกันความปลอดภัยโดยไม่มีการตัดการเชื่อมต่อ

โมเดล Grok4 แสดงให้เห็นถึงกลยุทธ์การป้องกันขั้นสูงสุด เมื่อเทียบกับ Qwen3 โมเดลนี้จะละทิ้งกลยุทธ์เชิงรุกอย่างสิ้นเชิงในช่วงที่มีการรวมกลุ่ม โดยต้องแลกกับความปลอดภัยสูงสุดของเงินทุน ขอบเขตล่างที่ 100,000 จะทำให้มั่นใจได้ว่าจะไม่มีการตั้งสำรองแม้เมื่อ BTC ร่วงลงมาที่ 103,000 และกริดความหนาแน่นสูงยังช่วยลดความเสี่ยงของสถานะการซื้อขาย ส่งผลให้มีอัตราการถอนเงินสัมบูรณ์เพียง 0.97% แม้ว่าทั้งสองโมเดลจะมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ DeepSeek แต่ Grok4 ก็มีเส้นโค้งผลตอบแทนที่ราบรื่นที่สุดและอัตราการถอนเงินต่ำสุด ทำให้เป็นตัวเลือกที่อนุรักษ์นิยมและแข็งแกร่งที่สุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ที่ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยสูงสุดของเงินทุน

นอกจากนี้ยังมี "DeepSeek พร้อมระบบป้องกันที่เสถียร" ซึ่งมีกลยุทธ์หลักคือ ความหนาแน่นปานกลางในช่วงกว้างที่สุด โดยให้ความสำคัญกับการป้องกันควบคู่ไปกับการรักษาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและการตัดการเชื่อมต่อเป็นศูนย์ และยังมี "Gemini พร้อมประสิทธิภาพที่โดดเด่น" ซึ่งมีกลยุทธ์หลักคือ ความหนาแน่นสูงในช่วงกว้าง ความถี่สูง และผลกำไรต่ำ เพื่อกระจายความเสี่ยงผ่านการครอบคลุมที่กว้างขวาง

สิ่งที่น่าสังเกตก็คือ โมเดล DeepSeek และ Grok4 มีช่วงเวลาที่กว้างที่สุดเท่ากัน และผลตอบแทนขั้นสุดท้ายแทบจะเท่ากัน ซึ่งยืนยันตรรกะของ "ความสำคัญของช่วงเวลาเหนือความหนาแน่น": ภายใต้การป้องกันนอกกริดเป็นศูนย์ ความแตกต่างของประสิทธิภาพที่เกิดจากความหนาแน่นปานกลางจะถูกชดเชย ความกว้างของช่วงเวลาจะกำหนดความสามารถในการทนต่อการตก ในขณะที่ความหนาแน่นจะส่งผลต่อความราบรื่นของเส้นโค้งผลตอบแทนและความถี่ทริกเกอร์เป็นหลัก

แบบจำลอง Gemini แสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบของกลยุทธ์ความหนาแน่นสูงในการปรับปรุงความต้านทานการถอนตัวของราคา (drawdown resistance) ภายในช่วงกลางถึงกว้าง: ด้วยขอบเขตล่างเดียวกันกับ GPT-5 กริดความหนาแน่นสูงจึงกระจายสถานะได้อย่างกว้างขวาง ช่วยลดความเสี่ยงของการลดลงอย่างรวดเร็วได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีอัตราการถอนตัวเพียง 1.41% ซึ่งดีกว่า GPT-5 ที่ 2.65% อย่างมีนัยสำคัญ สิ่งนี้บ่งชี้ว่ากลยุทธ์ความหนาแน่นสูงสามารถปรับปรุงเสถียรภาพและความเรียบของเส้นโค้งได้อย่างมีนัยสำคัญ ทำให้เป็นตัวเลือกที่ต้องการสำหรับผู้ที่ต้องการผลตอบแทนที่มั่นคง

ภาพรวมข้อดีและข้อเสียของกลยุทธ์กริดสำหรับโมเดล AI ทั้งหกแบบ (หมายเหตุ: ลักษณะเฉพาะโดยละเอียดของกลยุทธ์ของ Qwen3 จะได้รับการแนะนำในหัวข้อถัดไป):

ภายใต้สภาวะปัจจุบัน แบบจำลอง AI บรรลุ "การอยู่รอดร่วมกัน" และให้ผลตอบแทนเชิงบวก โดยอาศัยตรรกะที่มั่นคง: ในตลาดที่มีความผันผวนสูง แบบจำลองทั้งหมดใช้คุณลักษณะ "ความผันผวนคือกำไร" ของกลยุทธ์นี้เพื่อสะสมส่วนต่างกำไรที่เพียงพอ แม้จะเกิดความเสี่ยงสูง (ลดลงอย่างรวดเร็ว) แต่ส่วนต่างกำไรนี้ก็เพียงพอที่จะต้านทานการกัดเซาะของผลขาดทุนที่ยังไม่เกิดขึ้นจริง จึงมั่นใจได้ว่าผลตอบแทนสุดท้ายของแบบจำลองทั้งหมดยังคงเป็นบวก

เบื้องหลัง "การตกต่ำ": Qwen3 แชมป์แห่งการซื้อขายสกุลเงินดิจิทัลระยะสั้น กลายเป็นผู้สุดท้ายในกริดสัญญา?

มาทบทวนผลงานของฤดูกาลแรกของ "AI Cryptocurrency Trading Arena" ที่เปิดตัวโดย NOF1 กันดีกว่า นางแบบชาวจีน Qwen3 และ DeepSeek ต่างก็ทำกำไรได้ โดย Qwen3 เป็นผู้นำ ในขณะที่นางแบบชาวอเมริกันทั้งสี่คนต่างก็ขาดทุน

สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าการซื้อขายความถี่สูงมักมีความเสี่ยงสูง การซื้อขายที่มากเกินไปนำไปสู่ค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมที่สูงซึ่งกัดกร่อนมูลค่าสุทธิ ในขณะที่อัตราการชนะที่ต่ำนั้นก็ไม่ได้เลวร้ายนัก กุญแจสำคัญอยู่ที่การบริหารความเสี่ยง อันที่จริง แม้จะมีกลยุทธ์ AI ที่ซับซ้อนเกิดขึ้น แต่การถือ Bitcoin (HODL) เพียงอย่างเดียวก็อาจให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าโมเดลส่วนใหญ่

หนึ่งในไฮไลท์คือความแตกต่างอย่างชัดเจนระหว่างผลลัพธ์ของการทดลองทั้งสอง : Qwen3 แซง DeepSeek ในด่านสุดท้ายและคว้าแชมป์การเทรดคริปโทเคอร์เรนซีระยะสั้น แต่กลับ "ตกต่ำ" ในกลยุทธ์กริดและกลายเป็นผู้เข้าแข่งขันอันดับสุดท้าย ทำไมน่ะเหรอ?

ในการทดลองกลยุทธ์นี้ ประสิทธิภาพของ Qwen3 ถือเป็น "บทเรียนที่ยิ่งใหญ่ที่สุด" ของการทดสอบ Qwen3 ทำกำไรสูงสุดต่อเดือนที่ +41.88% และผลตอบแทนสูงสุดต่อวันที่ 65.48U ในระหว่างการทดสอบ แต่ต่อมากลับขาดทุนอย่างหนักถึง 8.12% ส่งผลให้ผลตอบแทนสะสมสุดท้ายอยู่ที่เพียง 22.51U ซึ่งอยู่ในอันดับสุดท้าย

กลยุทธ์หลักของบริษัทคือ: การเก็งกำไรความถี่สูงภายในกรอบแคบ เน้นการเก็งกำไรและเข้มข้น เหมาะกับการแกว่งตัวของตลาดกลางเท่านั้น ในช่วงตลาดขาขึ้น บริษัทจะใช้ประโยชน์จากการจับคู่ที่สมบูรณ์แบบระหว่างกรอบแคบและความผันผวนของตลาดกลาง และด้วยการใช้การเก็งกำไรความถี่สูง ผลตอบแทนจึงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วสู่จุดสูงสุดที่ +10.37%

อย่างไรก็ตาม เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลอื่นๆ ขอบเขตล่าง 108,000 กลายเป็นต้นตอของการล่มสลาย: เมื่อ BTC ร่วงลงไปที่ประมาณ 103,000 ในช่วงขาลง ความกว้างสุทธิ 5,000 U ได้เปิดเผยสถานะซื้อสะสมทั้งหมด เลเวอเรจ 5 เท่ายิ่งทำให้การขาดทุนแบบลอยตัวทวีความรุนแรงขึ้น ส่งผลให้กำไรหายไปในทันที อัตราการถอนตัว 10 วันสูงถึง 8.12% ซึ่งสูงที่สุดในบรรดาโมเดลทั้งหมด สิ่งนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าแม้ว่ากลยุทธ์แบบช่วงแคบจะสามารถสร้างกำไรได้อย่างรวดเร็วในช่วงที่ราคากำลังฟื้นตัว แต่กลยุทธ์เหล่านี้ยังขาดความลึกในการป้องกัน และเหมาะสำหรับการซื้อขายแบบช่วงแคบเท่านั้น กลยุทธ์เหล่านี้มีความเสี่ยงสูงที่จะขาดทุนอย่างรุนแรงเมื่อราคาเบี่ยงเบนอย่างมีนัยสำคัญ

ในซีซันแรกของ "AI Cryptocurrency Trading Arena" ชัยชนะของ Qwen3 เกิดจากการปรับเปลี่ยนกลยุทธ์อย่างทันท่วงทีและความสามารถในการปรับตัวของตลาด เมื่อความผันผวนของตลาดทวีความรุนแรงขึ้นในช่วงปลายซีซัน Qwen3 ได้ใช้กลยุทธ์ที่เรียบง่าย มุ่งเน้นที่ BTC เดียว ผสมผสานกับเลเวอเรจ 5 เท่า และคำสั่งขายทำกำไรและหยุดขาดทุนที่แม่นยำ ทำให้สามารถคว้าโอกาสการฟื้นตัวได้อย่างมีประสิทธิภาพและบรรลุการเติบโตอย่างก้าวกระโดดของมูลค่าสินทรัพย์สุทธิ สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงความแข็งแกร่งในสภาพแวดล้อมที่มีการเปลี่ยนแปลงและไม่แน่นอน ( ความสามารถของระบบในการรักษาประสิทธิภาพการทำงานให้คงที่และหลีกเลี่ยงการล่มสลายภายใต้สภาพแวดล้อมและความผันผวนของตลาดที่แตกต่างกัน) และความสามารถในการแก้ปัญหา ในทางตรงกันข้าม แม้ว่าการประเมินแบบหลายมิติที่ระมัดระวังของ DeepSeek จะแสดงให้เห็นถึงการควบคุมความเสี่ยงที่ยอดเยี่ยม (อัตราส่วน Sharpe สูงสุด) แต่การเติบโตกลับช้า ไม่สามารถใช้ประโยชน์จากการครอบงำตลาดของ BTC ได้อย่างเต็มที่ ในขณะเดียวกัน โมเดลของสหรัฐฯ ที่ก้าวร้าวมากเกินไปเช่น GPT-5 ส่งผลให้ขาดทุนโดยรวม

สรุปสั้นๆ: ชัยชนะของ Qwen3 ในการซื้อขายสกุลเงินดิจิทัลระยะสั้นเกิดจากการปรับตัวเชิงรุก ขณะที่กลยุทธ์กริดล้มเหลวเนื่องจากข้อบกพร่องในพารามิเตอร์แบบพาสซีฟ ดังนั้น การซื้อขายด้วย AI จำเป็นต้องสอดคล้องกับสภาวะตลาดเพื่อหลีกเลี่ยงการใช้วิธีการแบบ "เหมารวม"

ประเด็นสำคัญประการที่สองคือ จากการทดสอบย้อนหลังตลาดย้อนหลังที่ดำเนินการโดย OKX และ AiCoin ระหว่างวันที่ 25 กรกฎาคม ถึง 25 ตุลาคม 2568 โมเดล AI ทั้งหกโมเดลไม่พบความเสี่ยงจากการขาดการเชื่อมต่อของกริดในกลยุทธ์สัญญาแบบถาวรของ BTC/USDT และผลตอบแทนของโมเดลเหล่านี้ค่อนข้างคงที่ อย่างไรก็ตาม ในการทดสอบการซื้อขายจริงนี้ โมเดลหลายโมเดลพบปัญหาการขาดการเชื่อมต่อของกริดหรือผลตอบแทนผันผวนอย่างมาก ความแตกต่างนี้บ่งชี้ถึงอะไร?

การเห็น "การตัดการเชื่อมต่อเป็นศูนย์" ในการทดสอบย้อนหลังมักทำให้เกิดความรู้สึกปลอดภัยแบบผิดๆ เนื่องจากแบบจำลองนั้นคุ้นเคยกับข้อมูลในอดีตมากเกินไป โดยพื้นฐานแล้วข้อมูลเหล่านั้นถูก "ป้อน" เข้าไป อย่างไรก็ตาม ในการซื้อขายจริง ทันทีที่ตลาดทะลุจุดต่ำสุดในประวัติศาสตร์เพียงเล็กน้อย กลยุทธ์ที่ปราศจากมาตรการป้องกันก็จะคาดเดาได้ยากทันที นี่แสดงให้เห็นว่าความอยู่รอดไม่ได้ขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมที่ชาญฉลาด แต่ขึ้นอยู่กับขอบเขตการซื้อขายและความลึกของการป้องกัน อย่าหลงเชื่อ "การทดสอบย้อนหลังที่สมบูรณ์แบบ" กลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพอย่างแท้จริงคือกลยุทธ์ที่สามารถอยู่รอดได้แม้ในสภาวะตลาดที่เลวร้ายที่สุด

ทำอย่างไรจึงจะเอาชนะตลาดได้? ข้อมูลเชิงลึกจากการทดลอง 2 ครั้ง

เครื่องมือกลยุทธ์ที่ใช้ในการทดลองคอนแทร็กต์กริดนี้คือ OKX Contract Grid (AiCoin AI Grid) การดำเนินการด้วย AI ทั้งหมดใช้เครื่องมือนี้ เพื่อให้มั่นใจถึงความสม่ำเสมอและความยุติธรรมในการดำเนินการซื้อขาย นี่คือเครื่องมือซื้อขายอัตโนมัติที่รองรับโหมดต่างๆ เช่น เลขคณิต เรขาคณิต เป็นกลาง และ long/short และสามารถปรับแต่งพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น ช่วงราคา ขนาดกริด และเลเวอเรจได้ เหมาะสำหรับการจับความผันผวนเล็กน้อยในตลาดที่มีความผันผวน และการทำอาร์บิทราจผ่านการสร้างและปิดสถานะแบบแบ่งเฟส

เซสชันการซื้อขายสดนี้แสดงให้เห็นว่าแม้ความสามารถเชิงกลยุทธ์ของ AI จะมีความสำคัญ แต่เครื่องมือที่ใช้ก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน ความสามารถของ Claude ในการรักษาเสถียรภาพของผลกำไรไม่ได้เกิดจากกลยุทธ์ที่ออกแบบมาอย่างดีเพียงอย่างเดียว แต่ยังได้รับประโยชน์อย่างมากจากเครื่องมือการซื้อขายแบบกริดของ OKX เครื่องมือนี้จะซื้อขายโดยอัตโนมัติภายในช่วงที่กำหนด ขณะเดียวกันก็ควบคุมความเสี่ยงและป้องกันไม่ให้ AI โดนครอบงำจากการถอนตัวแบบกะทันหัน แม้ว่ากลยุทธ์ของ Qwen3 จะค่อนข้างก้าวร้าว แต่เครื่องมือ OKX ช่วยปกป้องเงินต้นในช่วงที่มีความผันผวนสูง ผ่านการเข้าซื้อขายแบบเป็นขั้นตอน การรับกำไร และคำสั่งตัดขาดทุนอัตโนมัติ ช่วยป้องกันการสูญเสียเงินต้นได้อย่างมาก กล่าวโดยสรุปคือ AI ทำหน้าที่ "จัดการวิธีการใช้งาน" ในขณะที่เครื่องมือการซื้อขายแบบกริดทำหน้าที่ "รักษาเสถียรภาพและดำเนินการตามกฎ" การผสมผสานทั้งสองอย่างนี้มีความปลอดภัยกว่าและให้ผลกำไรที่จับต้องได้มากกว่าการพึ่งพา AI เพียงอย่างเดียว

เครื่องมือ AI + Grid สามารถใช้งานได้สะดวกยิ่งขึ้นได้อย่างไร?

• เลือกรูปแบบกริดที่ถูกต้อง : เมื่อตลาดมีความผันผวน “กริดกลาง” จะมีเสถียรภาพมากที่สุด เมื่อตลาดมีทิศทางที่ชัดเจน ลองใช้ “กริดยาว/สั้น” และติดตามแนวโน้ม

• ช่วงและจำนวนช่วงเวลาควรมีความเหมาะสม : ช่วงที่แคบเกินไปจะทำให้ทำการซื้อขายได้บ่อยครั้ง และค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมจะกินกำไรไป ส่วนช่วงที่กว้างเกินไปอาจทำให้คุณพลาดกำไรจากคลื่นได้

• AI สามารถให้คำแนะนำได้ แต่ไม่ควรพึ่งพาคำแนะนำทั้งหมด : AI สามารถคำนวณพารามิเตอร์และชี้ทางได้ แต่ท้ายที่สุดแล้ว คุณยังคงต้องตัดสินใจด้วยตนเองโดยอิงจากตลาดและคุณลักษณะของเครื่องมือ

• ทดสอบย้อนหลังก่อน แล้วค่อยซื้อขายจริง : เครื่องมือกริดของ OKX มีฟังก์ชันจำลองการซื้อขาย และ Aicoin มีฟังก์ชันทดสอบย้อนหลัง จำลองก่อนเพื่อดูผลลัพธ์ แล้วคุณจะรู้สึกสบายใจมากขึ้นเมื่อซื้อขายจริง

กลยุทธ์ที่มีความเสี่ยงสูงมักให้ผลตอบแทนผันผวนที่สุดเสมอ การใช้กลยุทธ์ที่เหมาะสมเท่านั้นจึงจะทำให้ศักยภาพของ AI สามารถสร้างผลกำไรที่จับต้องได้อย่างแท้จริง หากปราศจากการควบคุมความเสี่ยง แม้แต่ AI ที่ชาญฉลาดที่สุดก็อาจสูญเสียผลกำไรไปในชั่วข้ามคืน ดังนั้น อย่าไล่ตาม AI อย่างไร้สติ ตลาดนั้นโหดร้าย และ AI ก็จะตอบแทนคุณเช่นกัน AI เป็นได้แค่เครื่องมือ สิ่งที่ช่วยให้คุณอยู่รอดได้อย่างแท้จริงคือการบริหารความเสี่ยง ในฤดูกาลหน้า เราหวังว่าจะได้เห็นกลยุทธ์ AI ที่เติบโตเต็มที่ มีเสถียรภาพ และตระหนักถึงความเสี่ยงอย่างแท้จริง

คำปฏิเสธความรับผิดชอบ

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 ผลการดำเนินงานในอดีตไม่ได้บ่งชี้ถึงผลการดำเนินงานในอนาคต คุณควรพิจารณาอย่างรอบคอบว่าการซื้อขายหรือการถือครองสินทรัพย์ดิจิทัลเหมาะสมกับคุณหรือไม่ โดยพิจารณาจากสถานการณ์ทางการเงินของคุณ ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมาย/ภาษี/การลงทุนของคุณเกี่ยวกับสถานการณ์เฉพาะของคุณ คุณเป็นผู้รับผิดชอบแต่เพียงผู้เดียวในการทำความเข้าใจและปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับท้องถิ่นที่เกี่ยวข้อง