จ้าง 22 ตัวแทน AI มาวิ่งแข่งบน Hyperliquid ฉันค้นพบอะไร? (พร้อมโค้ดกลยุทธ์ทั้งหมด)

Azuma

Odaily资深作者

@azuma_eth

2026-03-16 03:38

บทความนี้มีประมาณ 3273 คำ การอ่านทั้งหมดใช้เวลาประมาณ 5 นาที

ความรู้ลึก: AI ก็สามารถหลงระเริงได้ แล้วก็ยิ่งขาดทุนมากขึ้นเรื่อยๆ

สรุปโดย AI

ขยาย

มุมมองหลัก: จากการทดลองจริงด้วยตัวแทนเทรด AI 22 ตัวบน Hyperliquid เผยให้เห็นว่าในตลาดสัญญาถาวรคริปโต กฎวินัย กลยุทธ์ที่อิงตามข้อมูล 'เงินฉลาด' (smart money) แบบเรียลไทม์ และการหลีกเลี่ยงการเทรดมากเกินไปคือกุญแจสำคัญในการทำกำไร ในขณะที่กลยุทธ์ที่พึ่งพาการวิเคราะห์ทางเทคนิคล้วนๆ หรือการกลับสู่ค่าเฉลี่ย (mean reversion) มักจะขาดทุน
องค์ประกอบสำคัญ:
1. วินัยในการเทรดเหนือกว่าเครื่องมือสร้างสัญญาณ: ตัวแทนที่เลือกปฏิบัติตามสัญญาณ (เช่น Fox) มี ROI สูงกว่าตัวแทนที่ปฏิบัติตามสัญญาณมากกว่า (Ghost Fox) ถึง 56 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งบ่งชี้ว่าการรอสัญญาณที่ถูกต้องสำคัญกว่าการเทรดบ่อยครั้ง
2. กำไรกระจายตามกฎกำลัง (Power Law): กำไรส่วนใหญ่ของตัวแทนที่ทำผลงานได้ดีที่สุด (เช่น Fox) มาจากเพียง 3-5 การเทรดเท่านั้น การเทรดที่เหลือส่วนใหญ่ขาดทุนเล็กน้อย โดยทำกำไรได้ผ่านอัตราส่วนกำไรต่อขาดทุน (risk-reward ratio) ที่สูง (กำไรเฉลี่ยสูงกว่าขาดทุนเฉลี่ย 10 เท่า)
3. ข้อมูล 'เงินฉลาด' แบบเรียลไทม์คือข้อได้เปรียบหลัก: ตัวแทนที่ทำผลงานได้ดีที่สุดล้วนอิงข้อมูลจาก Hyperfeed ของ Senpi ซึ่งเป็นเครื่องมือที่สามารถติดตามการเคลื่อนไหวของเงินที่กระจุกตัวในกลุ่มเทรดเดอร์ที่ทำกำไรภายในตลาดแบบเรียลไทม์ ทำให้สามารถดำเนินการก่อนที่ตลาดจะกำหนดราคาเต็มที่
4. กลยุทธ์การกลับสู่ค่าเฉลี่ยใช้ไม่ได้ผลในตลาดสัญญาถาวร: ตัวแทนสามตัวที่ทดสอบซึ่งใช้ตรรกะการกลับสู่ค่าเฉลี่ย (Viper, Mamba, Anaconda) ขาดทุนทั้งหมด (-18% ถึง -33%) ซึ่งบ่งชี้ว่าตลาดนี้มีแนวโน้มที่แข็งแกร่ง และการซื้อขายตามราคาต่ำสุดโดยไม่คิด (blindly buying the dip) มีค่าใช้จ่ายสูง
5. การปรับตัวของตัวแทนเองจะทำให้ขาดทุนรุนแรงขึ้น: เมื่อตัวแทนขาดทุนต่อเนื่อง พฤติกรรม 'การซ่อมแซมตัวเอง' (เช่น ผ่อนเงื่อนไข เพิ่มเลเวอเรจ) กลับเร่งการสูญเสียเงินทุน วิธีแก้ไขคือการเขียนกลไกป้องกันความเสี่ยงลงในโค้ดพื้นฐานแทนที่จะเป็นในค่าตั้งค่าของตัวแทน

บทความนี้มาจาก:Jason Goldberg

รวบรวมและเรียบเรียง｜Odaily (@OdailyChina)；ผู้แปล｜Azuma (@azuma_eth)

เราได้ปรับใช้ AI Agent ที่ซื้อขายอัตโนมัติ 22 ตัวบน Hyperliquid ผ่าน Senpi โดยแต่ละ Agent มีเงินทุนจริง 1,000 ดอลลาร์สหรัฐ

พวกมันจะทำงานตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน - สแกนตลาด เปิดตำแหน่ง ตั้ง Stop Loss แบบเคลื่อนที่ จัดการความเสี่ยง - โดยไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์เลย

หลังจากลงทุนเริ่มต้น 22,000 ดอลลาร์สหรัฐ และดำเนินการซื้อขายมากกว่า 5,000 รายการ นี่คือบทสรุปประสบการณ์ที่เราได้รับ

ข้อสรุปทั่วไป

"การซื้อขายที่น้อยกว่า" บวกกับ "ความเชื่อมั่นที่สูงกว่า" เท่ากับ "ผลลัพธ์ที่ดีกว่า" เสมอ นี่ไม่ใช่ปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นเป็นครั้งคราว แต่เป็นจริงทุกครั้ง

หมายเหตุจาก Odaily: Fox, Bison, Ghost Fox และ Grizzly, Viper, Mamba, Anaconda ที่จะปรากฏต่อไปด้านล่าง เป็นชื่อของ Agent ที่ดำเนินกลยุทธ์ต่างกัน

ดังที่แสดงในภาพด้านบน Agent "Fox" และ Agent "Ghost Fox" ใช้เครื่องมือสแกนเดียวกัน Fox จะเลือกดำเนินการเฉพาะบางสัญญาณ ในขณะที่ Ghost Fox จะดำเนินการสัญญาณมากขึ้น ผลลัพธ์คือ ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ของทั้งสองแตกต่างกันถึง 56 เปอร์เซ็นต์

ข้อได้เปรียบที่แท้จริงไม่ได้อยู่ที่เครื่องมือสแกนเอง แต่อยู่ที่วินัยในการรอสัญญาณที่ถูกต้อง

Agent ทุกตัวที่มีการซื้อขายเกิน 400 รายการ ขาดทุนอย่างรุนแรง
ในขณะที่ Agent ที่มีการซื้อขายน้อยกว่า 120 รายการ ทั้งหมดมีกำไร

การซื้อขายมากขึ้นไม่ได้หมายถึงโอกาสที่มากขึ้น - มันหมายถึงการซื้อขายที่ไม่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ค่าธรรมเนียมมากขึ้น และการเปิดเผยต่อความเสี่ยงจากสัญญาณรบกวนมากขึ้น

กำไรเป็นไปตาม "การกระจายแบบกฎกำลัง" (Power Law Distribution)

ใน Agent ที่มีผลการดำเนินงานดีที่สุดของเรา การซื้อขาย 3-5 รายการ มีส่วนทำให้เกิดกำไรทั้งหมด การซื้อขายที่เหลือส่วนใหญ่ขาดทุนเล็กน้อยและถูกตัดขาดทุนอย่างรวดเร็ว

ยังคงใช้ Fox เป็นตัวอย่าง การซื้อขายที่ดีที่สุดสามรายการ (ZEC, TRUMP, FARTCOIN) รวมกันมีกำไรเกิน 350 ดอลลาร์สหรัฐ การซื้อขายอีก 46 รายการ รวมกันขาดทุนเกิน 100 ดอลลาร์สหรัฐ ผลลัพธ์สุดท้ายคือ กำไรสุทธิประมาณ 248 ดอลลาร์สหรัฐ

นี่เป็นผลจากการออกแบบกลยุทธ์โดยสมบูรณ์ การออกแบบของเราคือ: เข้าตลาดอย่างเด็ดขาดเมื่อมีความเชื่อมั่นสูง ตัดขาดทุนอย่างรวดเร็วภายในไม่กี่นาที ปล่อยให้ตำแหน่งที่ได้กำไรวิ่งต่อไป และล็อกกำไรบางส่วนที่จุดสูงสุดผ่านกลยุทธ์ Stop Loss แบบเคลื่อนที่ DSL High Water เมื่อกำไรเฉลี่ยมากกว่าขาดทุนเฉลี่ย 10 เท่า แม้อัตราชัยชนะจะอยู่ที่เพียง 43% ก็ยังสามารถทำกำไรได้อย่างมั่นคง

Agent ที่พยายามรักษาอัตราชัยชนะสูงผ่านการซื้อขายที่ "ปลอดภัย" กลับขาดทุนทั้งหมด - เพราะการตั้งเป้าหมายกำไรเล็กน้อยสำหรับการซื้อขายแต่ละครั้ง ยังคงต้องแบกรับค่าธรรมเนียมและความเสี่ยงของตลาด

อาวุธลับ: Hyperfeed

Fox และ Agent อื่นๆ ที่มีผลการดำเนินงานมั่นคง ล้วนสร้างขึ้นบน Hyperfeed ของ Senpi

Hyperfeed เป็นระบบติดตามแบบเรียลไทม์ที่สามารถเห็นสินทรัพย์ที่เทรดเดอร์ทั้งหมดบน Hyperliquid กำลังทำกำไรอยู่ในขณะนี้ มันไม่ใช่การจัดอันดับประวัติศาสตร์หรือตัวชี้วัดที่ล้าหลังอื่นๆ แต่เป็นการดำเนินการซื้อขายที่กำลังทำกำไรทั่วทั้งตลาด ณ เวลานี้

เครื่องมือสแกนหลักที่เราใช้คือ Emerging Movers จะอ่านข้อมูลความเข้มข้นของตลาดจาก Hyperfeed ทุก 90 วินาที เมื่อเงินอัจฉริยะหมุนเวียนไปยังสินทรัพย์ใดสินทรัพย์หนึ่งอย่างกะทันหัน: เช่น เมื่อเทรดเดอร์คนหนึ่งกระโดดขึ้นมาในกระดานผู้นำอย่างน้อย 15 อันดับ หรือเมื่ออัตราการมีส่วนร่วมของกำไรเพิ่มขึ้นอย่างกะทันหัน หรือเมื่อเทรดเดอร์ระดับท็อปหลายคนเปิดตำแหน่งเดียวกันพร้อมกัน เครื่องมือสแกนจะสามารถตรวจจับสัญญาณได้ก่อนที่ราคาจะถูกกำหนดอย่างสมบูรณ์

นี่คือข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้างของการสร้างกลยุทธ์บน Hyperliquid ผ่าน Senpi คุณสามารถเห็นได้แบบเรียลไทม์ว่าเงินอัจฉริยะกำลังรวมตัวอยู่ที่ใด และดำเนินการทันที ไม่มีตลาดอื่นใดที่ให้การมองเห็นเช่นนี้ และไม่มีแพลตฟอร์มอื่นใดที่อนุญาตให้ Agent อัตโนมัติดำเนินการตามนี้ได้

Agent ที่มีผลการดำเนินงานดีที่สุดของเราทั้งหมดใช้ข้อมูลประเภทนี้:

Fox / Vixen: ระบุผ่าน Emerging Movers ว่าเงินอัจฉริยะกำลังรวมตัวไปยังสินทรัพย์ใดอย่างกะทันหัน
Grizzly: วิเคราะห์ตำแหน่งเงินอัจฉริยะบน BTC ผ่าน Hyperfeed ก่อนเปิดตำแหน่ง
Bison: ใช้ทิศทางของเงินอัจฉริยะเป็นเงื่อนไขบังคับ - จะไม่ซื้อขายหากทิศทางตรงกันข้าม

ในขณะที่ Agent ที่มีผลการดำเนินงานแย่ที่สุด:

ละเลยสัญญาณเงินอัจฉริยะโดยสิ้นเชิง เช่น Viper, Mamba ใช้พื้นฐานการวิเคราะห์ทางเทคนิคล้วนๆ
ใช้ข้อมูลเงินอัจฉริยะที่ล้าสมัย (Scorpion v1) นำตำแหน่งจากหลายเดือนก่อนมาเป็นสัญญาณใหม่

ดังนั้นข้อสรุปจึงชัดเจนมาก Agent ที่ซื้อขายตามข้อมูล Hyperfeed แบบเรียลไทม์ มีผลการดำเนินงานดีกว่าโดยรวมเมื่อเทียบกับกลยุทธ์ทางเทคนิคล้วนๆ ทั้งหมด

กลยุทธ์การกลับสู่ค่าเฉลี่ย (Mean Reversion) ใช้ไม่ได้กับตลาด Perpetual Futures

เราทดสอบ Agent สามเวอร์ชันที่แตกต่างกันโดยอิงตามตรรกะ "ราคาเบี่ยงเบนมากเกินไป จะกลับสู่ค่าเฉลี่ยเร็วๆ นี้" ผลการดำเนินงานมีดังนี้:

Viper: -18%
Mamba: -33%
Anaconda: -22%

ผลลัพธ์คือขาดทุนทั้งหมด ปัญหาอยู่ที่ว่า ตลาด Perpetual Futures ของ Hyperliquid มีแนวโน้มที่แข็งแกร่งกว่าความเป็นไปได้ที่จะกลับสู่ค่าเฉลี่ย การซื้อหุ้นตกต่ำ (Buy the dip) ในแนวโน้มขาลง เป็นความผิดพลาดที่แพงที่สุดในตลาดนี้ Agent เหล่านี้ซื้อ Long อย่างต่อเนื่องที่ระดับ "แนวรับ" ที่คาดการณ์ แต่ราคากลับลดลงอย่างต่อเนื่องเป็นเวลาหลายวัน

โซลูชันการแก้ไขที่เรากำลังทดสอบคือ การเพิ่มเครื่องมือกรองสถานะตลาดมหภาค นั่นคือ ห้ามซื้อหุ้นตกต่ำตาม "กลยุทธ์การกลับสู่ค่าเฉลี่ย" เมื่อแนวโน้มสี่ชั่วโมงของ BTC เป็นขาลง ผลลัพธ์เบื้องต้นดูดี เครื่องมือกรองนี้สามารถหลีกเลี่ยงได้ 14 รายการจาก 28 รายการที่ขาดทุนของ Mamba

อย่ายึดติดกับรูปแบบเดียว

Agent ล่าสุดของเรา (Vixen) ใช้ข้อมูลการซื้อขายของ Fox และใช้รูปแบบการเข้าตลาดที่แตกต่างกันสองรูปแบบ

โหมดสตอล์กเกอร์ (Stalker): ผ่านการสแกนหลายครั้ง จับสัญญาณว่าเงินอัจฉริยะกำลังสะสมสินทรัพย์ใดอย่างเงียบๆ วิธีนี้ทำให้คุณสามารถเข้าตลาดได้ก่อนที่ฝูงชนจะหลั่งไหลเข้ามา กำไรที่ใหญ่ที่สุดหลายรายการของ Fox มาจากรูปแบบนี้
โหมดสไตรเกอร์ (Striker): จับการทะลุผ่านที่รุนแรงพร้อมกับการยืนยันปริมาณการซื้อขาย เข้าตลาดในขณะที่ราคาปะทุ แต่จะดำเนินการเฉพาะเมื่อได้รับการสนับสนุนจากปริมาณการซื้อขายจริงเท่านั้น (กรองการปั๊มราคาปลอม)

ข้อมูลของ Fox แสดงให้เห็นว่า นี่คือแหล่งที่มาของสัญญาณ Alpha ที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิงสองแหล่ง หากใช้รูปแบบการเข้าตลาดเพียงรูปแบบเดียว คุณต้องเลือกระหว่างทั้งสอง และพลาดโอกาสอีกแบบหนึ่ง

Agent จะปรับตัวเอง - และผลลัพธ์มักจะแย่ลงเสมอ

การค้นพบที่น่าประหลาดใจคือ: เมื่อ Agent ขาดทุนต่อเนื่อง พวกมันจะพยายาม "ซ่อมแซมตัวเอง" พฤติกรรมการซ่อมแซมทั่วไป ได้แก่ การผ่อนคลายเงื่อนไขการเข้าตลาด เพิ่มเลเวอเรจ ลบกลไกการป้องกันความเสี่ยง แต่ผลลัพธ์คือทุกครั้งจะเร่งการขาดทุน

ยกตัวอย่าง Dire Wolf หลังจากขาดทุน -27% ได้เปิดใช้งานตำแหน่งคู่ขนาน 5 ตำแหน่งด้วยเลเวอเรจ 25 เท่า และผ่อนคลายข้อจำกัดความเร็วในการเปิดออร์เดอร์ Agent อีกตัวหนึ่งลบกลไกการหยุดกำไร (Stagnation Take Profit) ออก และอีกตัวหนึ่งเพิ่มขีดจำกัดการขาดทุนรายวันจาก 10% เป็น 25%

โซลูชันของเราคือ เขียนกลไกการป้องกันความเสี่ยงลงในโค้ดของเครื่องมือสแกนโดยตรง แทนที่จะพึ่งพาการกำหนดค่ากลยุทธ์ของตัว Agent เอง หากเครื่องมือสแกนไม่ออกสัญญาณ Agent ก็ไม่สามารถดำเนินการซื้อขายได้ - ไม่ว่ามันจะปรับเปลี่ยนการกำหนดค่าของตัวเองให้ก้าวร้าวแค่ไหนก็ตาม

แผนต่อไป

เราจะดำเนินการทดลองต่อไปอีก 24-48 ชั่วโมง จากนั้นจะปิด Agent ที่ไม่มีโอกาสคืนทุนแล้ว เพื่อป้องกันไม่ให้เงินทุนที่เหลือรั่วไหลต่อไป

ต่อไปเราจะปรับใช้เวอร์ชันกลยุทธ์ใหม่ และเขียนกลไกการป้องกันลงในระดับโค้ด:

Wolverine v1.1: DSL Moving Stop Loss ด้วยความเร็ว HYPE (ล็อกกำไรเร็วขึ้นในสินทรัพย์ที่มีความผันผวนสูง)
Mamba v2.0: กลยุทธ์การกลับสู่ค่าเฉลี่ย + การป้องกันแนวโน้มมหภาคของ BTC
Scorpion v2.0: ความเห็นพ้องต้องกันของเหตุการณ์โมเมนตัมแบบเรียลไทม์ (แทนที่กลยุทธ์ตามวาฬที่ล้าสมัย)

ในเวลาเดียวกันเรายังจะ:

รวมการกำหนดค่ากลยุทธ์ของ Fox, Vixen และ Mantis: Agent สามตัวนี้ใช้เครื่องมือสแกนเดียวกัน แต่การกำหนดค่าได้เกิดการเบี่ยงเบน Fox มีอัตราผลตอบแทนปัจจุบันเกิน 23% อีกสองตัวจะปรับให้เป็นการตั้งค่าเดียวกัน
ปรับใช้ชุด Fox/Vixen ใหม่ โดยใช้การกำหนดค่าชัยชนะแบบสมบูรณ์ของ Fox รวมถึงกฎห้าม XYZ กลไกหยุดกำไร ขีดจำกัดการขาดทุนรายวัน 10% เปิดใช้งานกลไกควบคุมความเสี่ยงทั้งหมด
ขยายกลยุทธ์นักล่าสินทรัพย์เดี่ยว: โหมดวงจรชีวิตสามขั้นตอนของ Grizzly (ล่า → ขี่ → แฝงตัว → โหลดใหม่) ได้ถูกนำไปใช้กับ ETH (Polar), SOL (Kodiak) และ HYPE (Wolverine) แล้ว

ในเวลาเดียวกัน เรากำลังพัฒนากลยุทธ์ใหม่ๆ และทดสอบโดยตรงในตลาดจริง ตลาดนี้เองคือห้องปฏิบัติการ ทุกกลยุทธ์ใหม่จะมีเงินทุน 1,000 ดอลลาร์สหรัฐ และบันทึกการซื้อขายที่โปร่งใสสมบูรณ์

การทดลองของเราจะทำงานแบบเรียลไทม์ที่ strategies.senpi.ai; รหัสกลยุทธ์ทั้งหมดเป็นโอเพ่นซอร์สที่: github.com/Senpi-ai/senpi-skills

Agent 22 ตัว เงินทุนจริง 22,000 ดอลลาร์สหรัฐ ทุกการซื้อขายเปิดเผยอย่างสมบูรณ์ การทดลองยังคงดำเนินต่อไป