根據這段內容，總結如下：加密貨幣市場的走勢對一般人來說可能越來越難以預測，但人工智慧的幫助可以提高判斷的準確率。過去的牛熊轉換規律可能會失效，因為比特幣市場的周期性將會變得更加複雜。投資將更加去中心化，AI時代下的超級個體將替代機構或共存。主流幣將吸引更多資金，而去中心化交易所和錢包將蓬勃發展。以AI深度學習模型來分析，可以從原始資料中自動學習並提取特徵，幫助發現不被凡人看到的趨勢。
以上所有判斷是根據這段文章的內容所做的總結。
整理：孫鵬，前瞻新聞
「2022 年初成功逃頂，年底成功抄底，在比特幣只有2 萬多美元的時候就看到堅定的4 萬以上。」作為一個天天猜測不准漲跌的加密貨幣市場中的「賭狗」，作者看到這些戰績的時候不免有些眼紅。
但事實上，這些判斷並非由人們給出，而是人工智慧基於數據給出的決策。
與大多數投入Web3 行業的從業者一樣，Everest Link Capital AI 策略基金經理劉鑫也在第一次聽到比特幣的故事之後就產生了內心的興趣，但她的專業更多是在研究市場。
就像「阿爾法狗」戰勝了人類圍棋大師一樣，AI透過大量的數據分析與學習，能夠在平板上不攜帶情緒地執行交易策略，並且能夠在K線的蛛絲馬跡中尋找到可能人類無法發現的線索。正如劉鑫所說：
「你認為漲跌只是市場買賣看到力量的博弈，但人工智慧能夠更高維度的東西。」
前瞻新聞：目前的團隊成員都有這樣的背景，從什麼時候開始進行加密貨幣的交易，為何選擇加密貨幣作為投資標的？
劉鑫：我是從2016年開始加入區塊鏈產業中的，也是從那時開始研發「夜航星」AI深度學習模型，目光已經有7年的時間，模型主要評估加密貨幣和股票市場，穿越了多輪牛熊，也經歷了許多極端的黑色天鵝行情。
2016年的加密貨幣，或者說比特幣還是被普及在主流金融之外的，因為我自己是資產管理出身，我在做資產配置的過程中正在尋找一些其他類資產希望能夠降低組合的整體風險。 2016今年在張江高科地鐵站的IC咖啡館第一次深入的聽比特幣的介紹，我對於去中心化和啟發這兩點是非常認可的。
我這樣一個在傳統金融成長的人會這麼快接受中心化嗎？因為我有一個特殊的經驗是在老東家去路透社做宏觀經濟研究的時候，我曾經白手起家建立了中國第一個固定收益交易員自發組成的去中心化社區，所以我深刻地認識到去中心化蘊藏著巨大的能量和極大的重要性。
於是我2017年8月14日在《華爾街見聞》上寫了一篇研究文章，研究用5%的資產投資比特幣後對整個資產組合的正面影響。後來資產管理界的大神，黑石的首席策略長Andrew Ang 在2022 年《Asset Asset Allocation with Crypto: Application of Preferences for Positive Skewness》中闡述了同樣的觀點。
前瞻新聞：在選擇具體的交易標的時候有怎樣的標準？
劉鑫：其實我對於接下來的選擇是非常開放的，這個市場最大的特色就是創新非常快，也正是因為創新快為它帶來了巨大的生命力。開放的體現在於減少先進入主要的成見，首先在高勝率和高安全係數的前提下接納更多的創新，一般只要某個品種（無論是“古典派”還是“土狗派”）出現了具備一定規模的意見，我都不會放過都會去研究一下。一個東西有很多人支持、喜歡，不管它看起來是芭蕾舞還是二人轉，一定有它獨特的地方，即存在合理。
另外，它必須持續延展的激勵機制，我很看重這一點，而且激勵激勵不要複雜化，簡單明了製度個體慾望的，我會更加認可。你可以看到成功的項目無論是公鏈還是生態內部的應用都是這樣的特點：多人拾柴火焰高，尤其是在web3.0的世界裡你得有能力點亮每個個體內部的火焰的機制。
所以你可以看到我的相容性是龐大的，那對於風險高的創新多樣性，為什麼我們能涉獵如此廣泛？因為人工智慧深度學習提供了價格趨勢的精準把控，這大大提高了接納創新的勝率和安全係數。例如現在我們正在研發的創新策略，利用AI深度學習模式去尋找銘文和meme的機會。雖然最近銘文大火，但實操者也不得不面臨1）mint的銘文項目不成功的風險2）薄荷過程中高昂的汽油費3）薄荷不成功被埋的風險4）替代自動化薄荷工作室等問題。所以挑選哪些希望的銘文品種薄荷？如果沒有薄荷成功以什麼樣的方式價格介入勝率更高？這是我們正在用AI深度學習解決的問題，meme品種也是同樣的道理。
前瞻新聞：是否可以具體介紹一下基於AI深度學習的交易策略？深度學習的模型考慮了哪些參數？參考了哪些指標？本質上是基於怎樣的邏輯計算出來的交易方向？
劉鑫：AI深度學習呢，簡單來說就是一種利用人工智慧去模仿人類神經元去思考的方式，圖片是一個最簡單的模型，輸入層代表輸入訊息，輸出層指的是最終輸出的訊息，中間層系統稱為隱藏層，隱藏層是極為複雜且精巧的。無需人工定義特徵，AI深度學習可以從原始資料中自動學習並提取特徵。常規學習的領域有價格趨勢、交易量變化、市場因此AI深度學習具有非線性和自適應性的特點，加上計算機處理大規模數據的能力，使得AI模擬的某些元神經系統在領域擁有超越認知人類事物本質的能力。
至於具體的參數設計，因涉及商業機密，目前尚未公開。
前瞻新聞：一種金融產品的漲跌本質上是由市場上買賣力量博弈的結果，為何這種理論無序的事件是可以預測的？交易者預測未來的漲跌走勢並不是一種「玄學」 」，有哪些科學的依據？
劉鑫：我讀過一篇論文《用人工智慧觀察薛丁格的貓：從資訊瓶頸湧現的古典性》，用人工智慧去觀察著名的薛丁格的貓，省流總結一下結論就是，神、喻低等生物本質以上差異在於資訊的處理能力。這是您第二個問題的最佳答案。
也就是說你提到的「一種金融產品的漲跌本質上是由市場上買賣力量博弈的結果」從這個角度和邏輯看市場是無法提前預測的，這是普通人的正常因果認知對吧，但是還有一種可能就是在更高維度的資訊處理能力的層面上看漲跌的博弈不是這樣的。實際上在AI深度學習的維度，5月我可以看到比特幣價格會漲到40000以上，後續就會有有利於這個結論的事件出來催化完成這個結論，在5月份我是不知道具體什麼事件會促使完成這個結論，但一定會有對應的事件出來。可以看到其中的因果這是因為AI處理資訊的能力形成了人類，可以從更高維度看到普通人看不到的東西，因此就帶有了「玄學」性質的預兆。
前瞻新聞：在交流中您提到過去減半週期出現的「四年牛熊轉換法則」可能會在這一輪中失效，為何會有這樣的判斷？
劉鑫：首先修正一下，我的意思是過去和現在比特幣存在減半週期，所以牛熊輪換的非常規律，所以這使得普通人更容易判斷牛熊，減半左右牛市，剩下兩個熊市，對吧。但馬上第四次減半就結束了，很大一部分的比特幣將進入流通中，剩餘可挖的部分將非常少，根據常識判斷必然是量大的流通部分影響量很小可那麼這輪減半行情走完之後人們用什麼邏輯判斷去牛熊或大周期呢？我認為人工智慧深度學習將成為判斷牛熊長週期的重要依據。
前瞻新聞：隨著加密貨幣市場參與者的增加，市場的走勢開始變得複雜，從今年的走勢中就可以看出，不再像過去一樣是比較簡單的周期性趨勢行情，未來可能會更加複雜在的行情中，AI深度學習模式可以對行情的判斷帶來怎樣的幫助？相較於一些用來判斷行情走向的「理論」，使用AI有哪些具體的優點？
Xin Liu：你提到的市場走勢越來越複雜，週期性趨勢行情也許存在，走的形式很簡單，這個經歷過2020年3月行情的比特幣多頭們應該深有感觸，再加上後面減半結束，可以預見的是未來對於牛熊行情的判斷力將越來越高，人工智慧的優勢在於透過強大的處理數據的能力從高去維度發現不被凡人看到的趨勢。例如輪牛市的底部本價知道我們什麼時候判斷到的嘛？ 2022年8月首次提出底部在16000，關於底部我們在2022年8月、9月和11月你一共提示了4次。但是16000附近的時候，經歷過的人都知道是什麼情況吧，非常悲觀，我都被告知過好幾次大型機構看到了11000，但是當時我們自己的模型看到的就是16000下面沒有下降的空間了。就在今年10月和11月，AI挖掘到了雅詩蘭黛和美國達樂兩隻股票，因為當時財報利空，市場對這兩隻股票非常悲觀。直到12月高盛發表2024年股票市場展望中的買入名單上前兩隻就是這兩隻股票，我們比高盛早了2個月發現了它們。簡而言之，就是實踐巴菲特所說的：「別人貪婪我害怕別人貪婪我害怕」。
前瞻新聞：市場中有些觀點認為，交易和投資是兩件事，交易可能在某種程度上是拋開基本面的，只關注盤面給出的信息來判斷一定區間內行情的走向，而投資可能更傾向於長期主義，並關注行業、行為、再到專案的發展。您對「交易」和「投資」這兩件事有什麼樣的看法？
劉鑫：我覺得「投資」和「交易」不是一個矛盾的事情，尤其是像我們這樣的中長線交易策略和投資策略之間是落點是一致的。如果你說的交易指的是高和套利這種策略，我承認它們之間會很不同。
投資和交易是我們在市場中獲得生存的重要能力，所以有觀點會覺得它們是存在矛盾點是因為這兩種重要的能力很難同時擁有。但在AI的幫助下，我們做到了投資能力和交易能力兼而有之，所以未來你將會看到AI將極大的提升個體的生產力。
華麗，加密資產的風險是非常大的，風險方面來自專案都在很早期，甚至只有一個故事藍圖的時候就面對大眾了，那麼我們必須面對專案可能做失敗的風險。二、加密世界的創新和迭代是非常快速的，長期主義使得加密世界需要相容快速的創新。其三、即使是優秀的串行，代幣價格也會出現巨大的波動。所以身為資產管理者，我們背負著為LP創造利潤的使命，就是要去平衡投資的長期主義和彈性主義，這樣才能確保我們能夠長期為LP創造積極且穩健的利益。所以我覺得不用去爭論該走投資的路好還是走交易的路好，兩者兼具才是最好的。
前瞻新聞：對加密貨幣市場未來幾年內的走勢有怎樣的基本判斷？
劉鑫：我簡單聊聊我的四點判斷：
1、比特幣的走勢將變得更加複雜
原因就是第四次減半行情結束後，比特幣市場的長週期法則將不再像現在一樣容易判斷。減半就如同定海神針一樣主導著目前市場的大行情，但是減半結束後，將會有更多加密從業者此前從未遇到過的主導主導市場。通俗的說，這一輪是一般人容易賺錢的最後機會，後面要靠強大而深度的研究能力了。
2.加密貨幣的投資將更加去中心化，AI時代下的超級個體將替代機構或共存
現在的世界已經朝著去內部化發展，尤其是在加密世界資訊不昂貴的情況將越來越少，投資者也越來越成熟，擁有自己獨立的判斷力，越來越不容易接盤VC。投資，無論是超級個體或機構都是由人組成的，本質上講核心是超高的認知和判斷力，尤其是在AI時代下，個體生產力會被極大放大，一個人能做的也許就是現在一個機構所做的事，所以未來判斷可信度的關鍵在於能否長期輸出的投資判斷和結果，而不會拘泥於因此機構給出的還是個體給出的。
3.主流幣和「小品種幣」的走勢吸金
隨著幣安事件塵埃落定，意味著監管對於要求中心化交易所的合規化要進入快車道了，對於許多初出茅廬的小品種來說合規成本是很高的，而且處理潛在風險的成本也很好，同樣這意味著專案發起者本身的風險加大，這會擠壓小品種在中心化交易所的生存空間，平均而言小品種獲得流量會更少，主流幣獲得的流量會更多多。不太可能出現2017年山寨幣雞犬升天的情況，而是資金階段性的遊走在幾個小品種上。
4.去中心化交易所和錢包蓬勃發展
加密產業的魅力在於每一個新的參與者無論你何時加入，只要你引人注目獨到，必然有你的階段和話語權，而不是後來者要給老的既得利益者屬於接盤。全球擁有絕對吸引力，這一切都依賴加密世界不斷的推陳出新。而如果代表創新的小品種在中心化交易所受到擠壓，那麼必然要聚集到一個新的地點，而去對中心化交易所以和錢包是最好的選擇。
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