200 AI торгових продуктів абсолютно неефективні? Колишній співзасновник Foresight Ventures зробив щось інакше
Автор: WhiteForest, колишній співзасновник Foresight Ventures
Я керував десятками тисяч роздрібних трейдерів на Bitget і лише тепер зрозумів цю річ.
Минулого місяця старий друг запросив мене на обід. Він торгує вже 7 років, але лише управляє своїми невеликими коштами, і протягом останніх двох років не зміг обігнати BTC. Не тому, що його оцінки погані, я знаю, що він один з найрозумніших людей, яких я знаю. Під час обіду він запитав, чим я займаюся останнім часом. Я не став багато пояснювати, просто підштовхнув йому телефон, щоб він спробував сам.
Він написав у вікні чату: "Я хочу обміняти половину свого ETH на SOL."
Продукт не виконав команду одразу, спочатку повідомив йому три речі: по-перше, за останні 12 місяців він здійснив 4 абсолютно однакові обміни ETH→SOL, з яких 3 були невдалими, середній збиток склав 11%. По-друге, перед останнім обміном він сказав: "Якщо SOL/ETH впаде нижче 0.038, я обов'язково повернуся", воно впало, але він не повернувся. По-третє, його поточна позиція SOL перевищує встановлений ним ліміт на 4%.
Потім продукт запитав: "Ти зараз приймаєш рішення чи повторюєш те, що вже робив 4 рази?"
Він дивився на екран мовчки приблизно 15 секунд, потім підняв голову і сказав: "Чорт!"
Протягом цих 15 секунд він не дивився на ринкові сигнали, а вперше зрозумів, яким трейдером він є. Все, що він робив, що говорив, які межі встановлював, і як їх перетинав, вперше постало перед ним у момент, коли він збирався помилитися. Я довго думав над питанням: чому з 200 AI Trading продуктів жоден не допоміг йому зрозуміти себе?
Чому я бачу так багато роздрібних трейдерів, які втрачають гроші на Bitget? Це через недостатню оцінку?
Щоб відповісти на це питання, потрібно зрозуміти, чому роздрібні трейдери втрачають гроші.
Я керував 5 бізнес-лініями на Bitget, переглядав реальні дані про торгівлю десятків тисяч роздрібних трейдерів. Раніше я вважав, що роздрібні трейдери втрачають гроші через недостатню оцінку, недостатню інформацію, недостатній аналіз, недостатні сигнали. Це також проблема, яку намагаються вирішити всі продукти на ринку. Але дані показали мені інше.
Міжнародний банк розрахунків досліджував дані про криптоторгівлю в 95 країнах з 2015 по 2022 рік, і висновок полягає в тому, що 73% до 81% роздрібних трейдерів втратили свій капітал. У 2025 році в опитуванні, яке охоплювало 1005 роздрібних трейдерів, цифра становила 84%. За десять років, незважаючи на збільшення кількості інструментів і прозорість інформації, ця цифра ніколи не змінювалася.
Я знайшов відповідь у даних. У тих, хто втрачає гроші, проблема не в оцінці. Стоп-лос встановлений, але в момент падіння він на нараді. На адресі в блокчейні є активність, але коли він заходить, ціна вже зросла на 20%. Позиція перевищує встановлений ліміт, але ринок виглядає непогано, тому він каже собі почекати. Ту ж помилку він робив три місяці тому, шість місяців тому, і через те, що ніхто не нагадував, він навіть не пам'ятав про це, і знову помилився. Оцінка була правильною, але гроші так і не прийшли.
Справжня проблема роздрібних трейдерів не в оцінці, а в тому, що в критичний момент ніхто не допомагає їм побачити їхні минулі дії, не допомагає зрозуміти, яким трейдером вони є.
200 AI Trading продуктів не вирішили основну проблему
Я протестував основні AI Trading продукти на ринку і спостерігав, як мої друзі зазнають збитків. Я виділив чотири типи:
Перший тип - картки стратегій.
Відкриваєш додаток, ряд карток, BTC тренд 137%, SOL прорив 68% ймовірності, у правому верхньому куті написано "AI оптимізовано". Що зробив AI? Він просто розставив стратегії, які приносили прибуток за останні 90 днів, на перші місця. Ця стратегія 137% - це найкраща за 90 днів, що означає, що вона вже з'їла весь альфа цього циклу, і в момент покупки ти якраз потрапляєш на момент, коли її не слід купувати. Це не відбір стратегій AI, а автоматизована версія упередження виживання. Це існувало ще в 2018 році, тоді це називалося копіювання торгівлі, і не вимагало $29 на місяць.
Другий тип - агенти копіювання.
AI допомагає відстежувати розумні гроші, в реальному часі копіюючи перші 100 гаманців. Підтвердження в блокчейні 12 секунд, агент перевіряє 5 секунд, повідомлення на твій телефон 3 секунди, ти бачиш сповіщення, серце прискорюється, натискаєш підтвердити 4 секунди. Коли ти здійснюєш угоду, "розумні гроші" вже зайшли 24 секунди тому, ти - останній, хто підхопив. Це ще хороший випадок. Поганий випадок - цей гаманець належить маркет-мейкеру, який маніпулює сигналами, поки тисячі агентів копіювання вриваються, а потім всі разом продають. Розумні гроші - це не ідентичність, а етикетка, приклеєна до минулого прибутку, їхні дії вчора в блокчейні, а що буде завтра - ніхто не знає, навіть вони самі.
Третій тип - діалогові вікна AI аналізу.
Відкриваєш додаток, діалогове вікно, ти запитуєш "Чи варто мені купувати BTC зараз?", воно генерує 800 слів аналізу, RSI, MACD, потоки коштів в блокчейні, соціальні емоції, історичні аналогії, звучить дуже професійно. Справжня правда в одному реченні: ChatGPT в оболонці, налаштування 5 безкоштовних API. Твої "дані з блокчейну" - це відкриті сторінки Etherscan, твої "соціальні емоції" - це безкоштовний інтерфейс LunarCrush, твої "історичні аналогії" - це велика модель, яка згенерувала схожу історію з навчальних даних. За $29 на місяць ти отримуєш аналіз, упакований з кількох безкоштовних API. Такі установи, як Citadel, щорічно витрачають $700 мільйонів на реальні, недоступні тобі ринкові розвідки. Це не різниця в грі, це зовсім різні інформаційні рівні. Ще гірше: кожне твоє слово в діалоговому вікні, кожна натиснута порада, чи виконав ти її, чи заробив гроші - всі ці дані пакуються і продаються торговим компаніям. Ти думаєш, що використовуєш AI, насправді AI використовує тебе як навчальні дані, допомагаючи цим установам краще тебе досліджувати.
Четвертий тип - справжні LLM, які були зменшені.
Це найбільше мене обурює. Вони дійсно підключили Claude або GPT-4, дійсно заплатили за модель, засновники дійсно розуміють AI. Потім вони зробили одну річ: зменшили LLM до діалогового вікна, жорстко закодувавши 5 фіксованих стратегій. Найцінніша здатність LLM - узагальнення - була просто відкинута. Незалежно від того, що говорить користувач, викликається лише одна з цих 5 функцій. Він не запитає: "Ти вже робив це 4 рази", не запитає: "Твоя позиція перевищує встановлений ліміт", не запитає: "Ти приймаєш рішення чи повторюєш звичку", він просто виконує. Найрозумніший інструмент використовується для створення найглупіших продуктів. Чому? Тому що KPI засновника - це MAU, а не якість твоїх рішень. Ти не користувач, ти - число в його pitch deck, яке позначає "активного користувача".
Чотири продукти, чотири напрямки, але є одна річ, яку вони не зробили: в момент, коли ти збираєшся помилитися, показати тобі твої власні моделі поведінки.
Ти думаєш, що використовуєш AI Trading, насправді ти лише піддаєшся AI
Ціна --
Цей контент надано лише для загальних інформаційних цілей і не є фінансовою, інвестиційною, юридичною чи податковою консультацією. Події, нагороди, онлайн-акцій або пов’язану інформацію, згадана тут, не слід розглядати як рекомендацію, прохання чи запрошення до купівлі, продажу, торгівлі чи інших операцій з криптоактивами. Криптоактиви є дуже волатильними та можуть призвести до збитків. Доступність послуг, продуктів WEEX та пов’язаних із ними подій може відрізнятися залежно від регіону. Ви несете відповідальність за забезпечення відповідності вашої участі чинному місцевому законодавству та нормативним актам.
Вам також може сподобатися

DGrid AI: реконструкція механізму довіри до інфраструктури AI за допомогою PoQ та верифікаційних вузлів

NVIDIA Qwen3.8-Flash-Next досягає понад 16 тисяч токенів на секунду на платформі GB300 NVL72

Qualcomm випустила IMSDK 2.0 для розвитку додатків на основі AI на краю

Чому ваше письмо звучить як AI? Редактори a16z навчають вас, як повернути «людський дотик»

Apple представила Mac mini з чіпом M6, початкова ціна 899 доларів

CFTC розглядає доцільність перпетуальних ф'ючерсів на GPU обчислення【Останні новини】

Thomson Reuters розробила юридичну AI модель 'Thomson' за 40 мільйонів доларів

Google та AMD співпрацюють у розробці 10-го покоління TPU, інтегруючи ядра CPU для задоволення потреб у обчисленнях AI

Хоскінсон представив відкритий проект для обробки маркерів AI

SanDisk оголосила про прогнози попиту на NAND обсягом 75-100EB до 2027 року

Toss Securities відкриває OpenAPI для всіх клієнтів

Конкуренція агентів ШІ: перехід від продуктивності моделей до корпоративних систем

Північнокорейська хакерська група розробляє та впроваджує AI-інструменти для кібератак на криптовалютні компанії

IOSG: За спиною Hermes — шлях розвитку команди Web3

Vitalik заявив, що Minimax H3 перевершує HunyuanVideo 1.5

Алекс Карп та війна за суверенітет у сфері ШІ в компаніях

Qualcomm співпрацює з Multiverse Computing для оптимізації AI-моделей

Університет народної поліції Китаю розробив AI для виявлення незаконних транзакцій з біткоїнами з точністю 89,4%

Чи варто брати участь у програмі лояльності Axis Robotics після залучення 12 мільйонів доларів у раунді seed?

Чому акції гірничодобувних компаній зросли, незважаючи на падіння BTC на 46%?

Відтворення "DeepSeek моменту"? Уолл-стріт стверджує: Kimi K3 навпаки підвищує попит на обчислювальні потужності

Акції гірничодобувних компаній все далі від криптовалют

Останні новини All-In: IPO Anthropic проти OpenAI, розкриття реального ROI AI, обмеження експорту китайських моделей та загальнонаціональне володіння акціями

Аналіз внутрішнього листа Zhiyu AI: Велика хвиля вже тут, після виходу на біржу не намагатимемося отримати прибуток, а зосередимося на наукових дослідженнях, ставлячи на найвитратніший шлях AGI

Кількість користувачів Bai B.AI перевищила 2 мільйони

Claude Fable 5 не був знижений. Роутер просто параноїдальний

Serenity: Потоки фінансів на китайському первинному ринку спрямовуються на фізичний ШІ та світові моделі

Ключові тези: повний текст виступу головного науковця Google Шенахана

Агентні шаблони проектування: книга, яка змусила мене переосмислити питання: «Що саме таке Агент?»







