AI機器人如何在預測市場「躺贏」近千萬台幣

AI交易機器人透過自動化策略在加密貨幣預測市場獲利近150萬美元，揭示金融市場AI軍備競賽的新階段

一個完全自動化的交易機器人執行了8,894筆交易，在沒有人工干預的情況下賺取了近150萬美元（約新台幣4,650萬元）。

這個機器人的策略聽起來簡單得令人難以置信：在5分鐘比特幣和以太幣預測合約中，尋找「Yes」和「No」合約價格總和低於1美元的瞬間。理論上，這兩種結果的價格應該始終加總為1美元。當它們的總和降至0.97美元時，交易者可以同時買入兩邊，鎖定3美分的無風險利潤。

每筆交易約16.8美元的利潤看似微薄，但規模化後卻相當可觀。如果機器人每輪投入約1,000美元並獲得1.5%至3%的優勢，這種回報模式在單筆交易基礎上顯得平淡，但累積起來卻令人印象深刻。

亞洲市場的流動性現實

Polymarket等平台上的5分鐘比特幣預測合約，單邊訂單簿深度通常只有5,000至15,000美元。這比Binance或Bybit等主要交易所的BTC永續合約薄弱了好幾個數量級。

試圖部署10萬美元以上資金的交易桌會瞬間耗盡可用流動性，消除價差中存在的任何優勢。目前，這個遊戲屬於那些習慣以低四位數規模交易的投資者。

對台灣和香港的投資者而言，這種流動性限制既是挑戰也是機會。相較於傳統金融機構，個人投資者的資金規模反而更適合這類市場的特性。

更精密的策略超越了簡單的價差套利，開始比較不同市場間的定價來識別不一致性。

選擇權市場實際上是巨大的概率機器，編碼了交易者對資產未來價格的集體預期。不同執行價格的買權和賣權價格可以用來推導隱含概率分佈。

舉例來說，如果選擇權定價隱含比特幣在短時間內收盤高於某一水準的概率為62%，但預測市場合約對同一結果的隱含概率僅為55%，就出現了7個百分點的差異。其中一個市場可能對風險定價過低。

自動化交易者可以同時監控兩個市場，比較隱含概率，並買入看起來被錯誤定價的一方。這種差距很少是戲劇性的，可能只有幾個百分點，但對於高頻運作的演算法交易者來說，小優勢可以在數千筆交易中複合增長。

在中國大陸，類似的預測市場受到嚴格監管，但香港和新加坡正成為此類創新的重要樞紐。螞蟻集團和騰訊等科技巨頭雖然不能直接參與加密貨幣交易，但它們在AI和機器學習方面的技術積累為理解這類策略提供了基礎。

台灣的半導體產業，特別是台積電製造的AI晶片，正是驅動這些高速交易系統的硬體基礎。聯發科的處理器和廣達的伺服器也在支撐著全球AI交易基礎設施。

對於亞洲投資者而言，這代表著一個重要轉折點：傳統的基本面分析和技術分析可能需要與統計套利和機器學習策略相結合。

當今交易環境與過去加密貨幣週期的區別在於AI工具的日益普及。交易者不再需要手動編碼每條規則或人工調整參數。機器學習系統可以被指派測試策略變化、優化閾值，並適應不斷變化的波動性制度。

一些設置涉及多個代理人，監控不同市場、重新平衡曝險，如果表現惡化則自動關閉。理論上，交易者可能分配1萬美元給自動化策略，讓AI驅動的系統掃描交易所、比較預測市場價格與衍生品數據，並在統計差異超過預定閾值時執行交易。

實際上，獲利能力很大程度上取決於市場條件和速度。一旦某種無效性廣為人知，競爭就會加劇。更多機器人追逐相同的優勢，價差收緊，延遲成為決定性因素。

預測市場的核心設計是聚合信念以產生群眾外包的未來事件概率。但隨著自動化程度提高，越來越多的交易量可能更多由跨市場套利和統計模型驅動，而非人類信念。

這不一定會削弱它們的有用性。套利者可以通過縮小差距和協調各場所的賠率來提高定價效率。然而，這確實改變了市場的性格。