ตลาดเทรดกำลังให้ "สกิลทรี" แก่เทรดเดอร์มือใหม่ Openclaw จะทิ้งเทรดเดอร์มนุษย์ไว้ข้างหลังหรือไม่?

ผู้เขียน: Frank, PANews

ข้ามคืน ดูเหมือนทุกคนกำลังปรับใช้กุ้งก้ามกราม (แพลตฟอร์มคริปโทเคอเรนซียอดนิยม) เทรนด์นี้ได้มาถึงอุตสาหกรรมคริปโตในที่สุด เมื่อวันที่ 3 มีนาคม Binance และ OKX ยักษ์ใหญ่ด้านคริปโตสองราย พร้อมเปิดตัวและเปิดเผยซอร์สโค้ดไลบรารี AI Skills สำหรับ AI Agents ทำให้ AI Agents สามารถค้นพบอัลฟ่าบนเชนและเทรดแบบเรียลไทม์ผ่านโปรโตคอลเหล่านี้ได้โดยตรง ไม่นานก่อนหน้านี้ ผู้นำตลาดการคาดการณ์อย่าง Polymarket ก็ได้เปิดตัวเครื่องมือ CLI โดยเฉพาะสำหรับเอเจนต์

เบื้องหลังสถานการณ์ที่ดูเหมือนบังเอิญนี้ คือความจริงที่ว่า AI กำลังกลายเป็นหน่วยเทรดหลักในอนาคตของอุตสาหกรรมคริปโต และการเปลี่ยนแปลงนี้ได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว

แต่คำถามหลักที่ผู้ใช้ต้องเผชิญคือ: การทำธุรกรรมแบบเอเจนต์เชื่อถือได้จริงหรือไม่?

นำทาง คริปโตต้อนรับเทรดเดอร์ AI อย่างเป็นทางการ

มาดูกันว่า Skill ที่ Binance และ OKX เปิดเผยซอร์สโค้ดในครั้งนี้สามารถทำอะไรได้จริงบ้าง

Skills เจ็ดตัวของ Binance ถูกกำหนดตำแหน่งเป็น "แกนอัจฉริยะที่รวมเป็นหนึ่ง" ที่เปลี่ยนสัญญาณตลาดคริปโตที่กระจัดกระจายให้เป็นการตัดสินใจเทรดที่นำไปปฏิบัติได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง พวกมันช่วยให้ AI agents ทำการเทรดสปอตแบบอัตโนมัติ เช่น เข้าถึงข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์และวางคำสั่งซื้อ พวกมันยังสามารถวิเคราะห์แอดเดรสกระเป๋าเงินใดก็ได้เพื่อสร้างรายงานการติดตามเงินอัจฉริยะ รวมถึงการถือครองโดยละเอียด ฟีเจอร์อื่นๆ ได้แก่ การค้นหาโทเค็น การคัดลอกการเทรด และการตรวจสอบความเสี่ยงของสัญญา

การอัปเกรด OnchainOS AI ของ OKX ถูกกำหนดตำแหน่งเป็น "ระบบปฏิบัติการบนเชนสำหรับ AI agents" รองรับฟังก์ชันบนเชนมากกว่า 60 ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องกับการจัดการกระเป๋าเงินอัตโนมัติ ธุรกรรม และการชำระเงิน รวมถึงฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การค้นหาการถือครองในกระเป๋าเงิน (ยอดคงเหลือสินทรัพย์ข้ามเชนและพอร์ตโฟลิโอ) ข้อมูลตลาด DEX การดำเนินการเทรด และการค้นพบโทเค็น

อินเทอร์เฟซ Rust CLI ของ Polymarket ที่เปิดตัวก่อนหน้านี้ เป็นเทอร์มินัลสำหรับ AI agents ที่ช่วยให้พวกมันสืบค้น เทรด และจัดการตลาดการคาดการณ์ทั้งหมดบน Polymarket ได้โดยตรง นอกจากนี้ Bitget และ Coinbase ยังได้เปิดตัวไลบรารีทักษะที่คล้ายกัน

จากมุมมองการทำงาน ทักษะเหล่านี้ให้ฟังก์ชันพื้นฐานที่ผู้ใช้ทั่วไปต้องการสำหรับธุรกรรมบนเชนหรือการเข้าร่วมธุรกรรมคริปโตอื่นๆ รวมถึงการวิจัยตลาด การดำเนินการสั่งซื้อ การติดตามเงินอัจฉริยะ และอื่นๆ

อย่างไรก็ตาม นี่หมายความว่าทุกคนสามารถดื่มกาแฟในขณะที่ชมกุ้งก้ามกรามทำงานเบื้องหลังเพื่อสร้างรายได้ให้พวกเขาได้แล้วหรือ?

ผู้ใช้บนโซเชียลมีเดียแบ่งปันเครื่องมือสร้างรายได้แบบ "กุ้งก้ามกราม"

AI Agent ≠ หุ่นยนต์เชิงปริมาณ

แต่ผลลัพธ์จริงอาจแตกต่างจากที่คนส่วนใหญ่จินตนาการ

หลายคนเท่ากับ "การเทรด AI" กับหุ่นยนต์เทรดเชิงปริมาณ แต่ตรรกะพื้นฐานของทั้งสองแตกต่างกันโดยพื้นฐาน

ความแตกต่างเป็นพื้นฐาน หุ่นยนต์เทรดเชิงปริมาณแบบดั้งเดิมเป็นโปรแกรมอัตโนมัติที่ดำเนินการตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น "ซื้อเมื่อ RSI ต่ำกว่า 30 และขายเมื่อสูงกว่า 70" พวกมันรวดเร็วมาก แต่ไม่เข้าใจว่ากำลังทำอะไร ไม่สามารถอ่านข่าว และไม่รู้เกี่ยวกับความเชื่อมั่นของตลาด ประสิทธิผลของกลยุทธ์ของพวกมันขึ้นอยู่กับคนที่เขียนโค้ดโดยสิ้นเชิง

หัวใจของ AI Agent คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ มันสามารถอ่านบทความข่าวเกี่ยวกับการขึ้นอัตราดอกเบี้ยของธนาคารกลางสหรัฐ เข้าใจว่านี่หมายความว่าอย่างไรสำหรับตลาดคริปโต แล้วตัดสินใจว่าจะลดการถือครองหรือไม่

พูดง่ายๆ: บอทดำเนินการตามกฎ และเอเจนต์ตัดสิน

กล่าวอีกนัยหนึ่ง เอเจนต์ในปัจจุบันไม่ได้ติดตามตลาดด้วยตัวเองแล้ววางคำสั่งโดยตรงเมื่อโอกาสเกิดขึ้น ต้นทุนโทเค็นที่เกิดขึ้นและความล่าช้าของเวลาเป็นหายนะสำหรับการเทรด

การเทรดเอเจนต์ในปัจจุบันมักจะใช้โมเดล "แบ่งงานกัน": โปรแกรมแบบดั้งเดิมรับผิดชอบการตรวจสอบและการดำเนินการ ในขณะที่โมเดลขนาดใหญ่รับผิดชอบเฉพาะการวิเคราะห์และการตัดสินใจ

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง โปรแกรมแบบดั้งเดิมดึงราคาเรียลไทม์ ข้อมูลบนเชน ข่าว และข้อมูลอื่นๆ จากการแลกเปลี่ยนอย่างต่อเนื่อง จากนั้นบรรจุข้อมูลนี้และส่งไปยังโมเดลขนาดใหญ่ โมเดลขนาดใหญ่รวมข้อมูลหลายมิติ เช่น สภาวะตลาด ข่าว และความผิดปกติบนเชนเพื่อให้การตัดสินใจเทรด เช่น "ซื้อ ETH 10% ของพอร์ต ราคาคำสั่ง $2450" สุดท้าย คำสั่งเทรดจะถูกส่งกลับไปยังโปรแกรมแบบดั้งเดิม ซึ่งดำเนินการสั่งซื้อผ่านอินเทอร์เฟซการแลกเปลี่ยนและติดตามผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง

โค้ดแบบดั้งเดิมทำหน้าที่เป็น "มือ" และ "ตา" ของเอเจนต์ ในขณะที่โมเดลโดยรวมทำหน้าที่เป็น "สมอง" Skills ที่เสนอโดยแพลตฟอร์มหลักทั้งสามให้ "มือ" และ "ตา" แบบมาตรฐานแก่เอเจนต์ ช่วยให้มันเข้าถึงข้อมูลและความสามารถในการเทรดของแพลตฟอร์มเทรดต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม เบื้องหลัง มนุษย์ยังคงออกแบบตรรกะการเทรดตามกลยุทธ์เฉพาะ ไม่ใช่แค่เชื่อมต่อกับ Skill และดูยอดคงเหลือในบัญชีของคุณเพิ่มขึ้นโดยอัตโนมัติ

นอกเหนือจากเทคโนโลยีและการทำงาน มีปัญหาในโลกแห่งความจริงสองข้อที่ต้องได้รับการแก้ไข

ข้อแรกคือความเร็ว บอทเชิงปริมาณความถี่สูงแบบดั้งเดิมมีความหน่วงในการเทรดอยู่ในช่วงไมโครวินาทีถึงมิลลิวินาที โดยระบบระดับมืออาชีพแม้แต่บรรลุความหน่วงต่ำกว่ามิลลิวินาที อย่างไรก็ตาม คอขวดหลักสำหรับ AI agents อยู่ที่เวลาที่ต้องใช้สำหรับการอนุมานโมเดลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์และผลลัพธ์การตัดสินใจที่สมบูรณ์โดยทั่วไปใช้เวลาระหว่างหลายร้อยมิลลิวินาทีถึงหลายวินาที และในสถานการณ์ที่ซับซ้อน อาจเกิน 5 วินาทีด้วยซ้ำ นี่ช้ากว่าบอทแบบดั้งเดิมหลายพันหรือแม้แต่หลายล้านเท่า

ดังนั้น เอเจนต์ไม่สามารถแข่งขันกับบอทเชิงปริมาณในแง่ของความเร็วได้ พวกมันไม่สามารถทำการอาร์บิทราจความถี่สูงหรือกำไรจากความแตกต่างของราคาระดับมิลลิวินาที ความสามารถในการแข่งขันของเอเจนต์อยู่ที่คุณภาพของการตัดสินใจ: บอทเชิงปริมาณสามารถวางคำสั่งในมิลลิวินาที แต่มันไม่รู้ความหมายของ "ประธานธนาคารกลางสหรัฐเพิ่งส่งทวีตแนวนกพิราบ" ในขณะที่เอเจนต์รู้ เอเจนต์เหมาะกับการทำการเทรดที่คิดดีหนึ่งหรือสองครั้งต่อชั่วโมงมากกว่าการทำการปฏิบัติการเชิงกลหลายพันครั้งต่อวินาที

ปัจจัยที่สองคือต้นทุน บอทแบบดั้งเดิม เมื่อพัฒนาแล้ว ต้องการเพียงต้นทุนเซิร์ฟเวอร์ในการทำงาน อย่างไรก็ตาม เอเจนต์เรียกอินเทอร์เฟซโมเดลขนาดใหญ่ทุกครั้งที่ตัดสินใจ ซึ่งเกิดค่าใช้จ่าย ตัวอย่างเช่น กับ GPT-5.2 หากเอเจนต์วิเคราะห์ตลาดทุกๆ 5 นาที (288 ครั้งต่อวัน) ต้นทุนการอนุมานรายเดือนอยู่ที่ประมาณ $106 การใช้ Claude Opus 4.6 ที่ทรงพลังกว่าคือประมาณ $238 นี่ไม่ใช่จำนวนเงินที่มีนัยสำคัญสำหรับเทรดเดอร์ที่จัดการเงินจำนวนมาก แต่สำหรับนักลงทุนรายย่อยที่มีเงินทุนเพียงไม่กี่พันดอลลาร์ ต้นทุนการอนุมานนี้ รวมกับค่าธรรมเนียมธุรกรรม ทำให้การบรรลุกำไรสุทธิยากขึ้นมาก

เมื่อพูดถึงการสร้างรายได้ในฐานะเอเจนต์ มีหลุมพรางมากกว่าโอกาส

นอกจากนี้ คุณภาพของการตัดสินใจของเอเจนต์ก็เป็นปัญหาสำคัญ เบื้องหลังการตัดสินที่ดูมีเหตุผลและชัดเจนเหล่านั้น อาจมีการตัดสินใจที่ไร้สาระ

ในปี 2025 การแข่งขันเทรด AI ที่จัดโดย Nof1 ให้ตัวอย่างที่ชัดเจน เอเจนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลขนาดใหญ่หลายตัวแข่งขันกัน โดยมีผลลัพธ์ที่แตกต่างกันอย่างมาก: เอเจนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย GPT-5 สูญเสียเงินทุนเริ่มต้น 62% ในขณะที่ Qwen3 และ DeepSeek ทำกำไรได้ 22.3% และ 4.89% ตามลำดับ ในการแข่งขันเทรด AI นี้ แม้ว่าบางโมเดลจะทำกำไรได้ในที่สุด แต่ก็แสดงลักษณะที่ไม่มั่นคงอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง DeepSeek แสดงผลตอบแทนที่สูงในตอนแรกตามด้วยการลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งทำให้ความคาดหวังของตลาดลดลง

ในซีซันที่สองของการทดลอง AI bots 15 ตัว แต่ละตัวมีเงินต้น $10,000 เข้าร่วม มีเพียง GROK-4.2 เท่านั้นที่บรรลุผลตอบแทนเชิงบวก โดยรวม มีเพียงสามโมเดลเท่านั้นที่บรรลุผลตอบแทนเชิงบวกในทั้งสองซีซัน ในขณะที่ส่วนที่เหลืออยู่ในสถานะขาดทุน

นอกจากนี้ PANews ยังได้ทำการศึกษาจำลองในหลายโมเดลที่ทรงพลังที่สุดในขณะนั้น และผลลัพธ์สุดท้ายแสดงให้เห็นว่า ในระยะยาว กำไรที่คาดหวังของพวกมันล้วนเป็นลบ (การอ่านที่เกี่ยวข้อง: การประเมิน AI เชิงปริมาณ: กำไรที่คาดหวังสำหรับโมเดลทั้งหมดน้อยกว่า 1 ปัญญาประดิษฐ์อยู่ห่างไกลจากการแทนที่เทรดเดอร์แค่ไหน?)

บน Polymarket กลยุทธ์บอท AI คลาสสิกที่สุดคือการอาร์บิทราจความเท่าเทียมกันทางคณิตศาสตร์: เมื่อต้นทุนรวมของการซื้อสัญญา "ใช่" และ "ไม่" ทั้งสองในตลาดแบบไบนารีน้อยกว่า $1 การซื้อทั้งสองพร้อมกันจะล็อคกำไรที่ปราศจากความเสี่ยง บล็อกเกอร์หลายคนได้ชื่นชมกลยุทธ์นี้อย่างสูง อย่างไรก็ตาม Polymarket ได้ตอบสนองด้วยการแนะนำค่าธรรมเนียมแบบไดนามิกและการปรับกฎอื่นๆ ทำให้กลยุทธ์อาร์บิทราจบางอย่างไม่มีประสิทธิผล

โดยรวม การเทรดเอเจนต์ไม่ใช่ "เครื่องพิมพ์เงิน" การเลือกโมเดล การออกแบบกลยุทธ์ และวินัยการควบคุมความเสี่ยงล้วนมีความจำเป็น

นอกจากนี้ ธุรกรรมเอเจนต์ยังเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงอื่นๆ อีกหลายอย่างที่ต้องพิจารณา

ประการแรก เกี่ยวกับความปลอดภัย เอเจนต์ถือคีย์ส่วนตัวและดำเนินการธุรกรรมอย่างอิสระ หากสภาพแวดล้อมการทำงานถูกบุกรุก อาจนำไปสู่การสูญเสียสินทรัพย์ กรณีก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นว่าเทคนิคที่เป็นอันตรายถูกฉีดเข้าไปในแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สเพื่อขโมยคีย์ของผู้ใช้ แพลตฟอร์มทั้งสามใช้คำปฏิเสธความรับผิดชอบอย่างระมัดระวังในแถลงการณ์ของพวกเขา โดย Polymarket แม้กระทั่งติดป้ายโดยตรงว่าเป็น "ซอฟต์แวร์ทดลองในช่วงแรก"

ประการที่สอง ปัญหา "ภาพลวงตา" ของโมเดลขนาดใหญ่ไม่สามารถมองข้ามได้ บางครั้งโมเดลสร้างการวิเคราะห์ที่ดูสมเหตุสมผลแต่จริงๆ แล้วผิด ในการสนทนาประจำวัน นี่อาจจะเป็นเพียงความอึดอัด แต่ในการเทรด มันอาจหมายถึงการสูญเสียเงินจริง

การทำให้เป็นเนื้อเดียวกันของกลยุทธ์ก็เป็นเหตุให้กังวล เมื่อเอเจนต์จำนวนมากใช้ทักษะเดียวกันและโมเดลเดียวกันเพื่อวิเคราะห์ตลาดเดียวกัน การตัดสินของพวกมันจะคล้ายกันมาก สัญญาณซื้อถูกกระตุ้นพร้อมกัน ราคาถูกขับเคลื่อนขึ้นอย่างรวดเร็ว และพื้นที่สำหรับผู้มาใหม่ถูกบีบออก

AI เป็นเพียงอาวุธ มันยังคงเป็นมนุษย์ที่ใช้มัน

กฎของเกมในตลาดคริปโตกำลังผ่านการเปลี่ยนแปลงอย่างลึกซึ้งเมื่อการแลกเปลี่ยนเริ่มออกแบบผลิตภัณฑ์สำหรับเอเจนต์มากกว่ามนุษย์ ข้อมูลจากปี 2023 แสดงให้เห็นว่าระบบอัตโนมัติคิดเป็นมากกว่า 70% ของปริมาณการเทรดในตลาดคริปโตแล้ว และเปอร์เซ็นต์นี้ยังคงเพิ่มขึ้น

อย่างไรก็ตาม การเทรดเอเจนต์ยังอยู่ในขั้นตอน "การทดลองในช่วงแรก" ตรรกะพื้นฐานคือนี่เป็นเพียงการปรับปรุงเครื่องมือ ไม่ใช่ "การสร้างกำไรอัตโนมัติ" อย่าลืมว่าสถาบันที่มีกลยุทธ์และประสบการณ์เชิงปริมาณที่กว้างขวางก็ใช้เครื่องมือเดียวกันเพื่อทำการปรับปรุง

สำหรับนักลงทุนทั่วไป แทนที่จะรีบสร้าง AI agents ของตัวเอง ควรจำกัด FOMO (ความกลัวของการเก็งกำไร) ก่อนและเข้าใจข้อจำกัดและจุดอ่อนของพวกมัน แน่นอนว่ายุคของการเทรดเอเจนต์มาถึงแล้ว แต่ความสามารถในการทำกำไรยังคงขึ้นอยู่กับความสามารถในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ของมนุษย์เบื้องหลัง