加密货币 AI + 量化交易闭门研讨会

特邀嘉宾1：亚洲加密市场洞察与量化投资框架

当前加密行业最值得关注的趋势之一，是各类参与者——从传统银行、支付机构到加密交易所——正在围绕两个核心方向加速布局：资产通证化与稳定币。以欧洲市场为例，Qivalis等机构正推动由多家欧洲银行支持的欧元稳定币项目，目标是在合规框架下构建面向机构级支付、跨境结算与链上金融资产交易的基础设施。与此同时，摩根大通、汇丰等全球大型银行也在通过通证化存款、链上结算和实时资金调拨等方式探索下一代金融基础设施。这意味着加密行业正在从早期以交易和投机为主的阶段，逐步进入与传统金融体系深度融合的基础设施建设阶段。

嘉宾还横向比较了三年前、一年前与当下加密市场的结构变化。三年前，市场仍处在VC大量收集项目的阶段；一年前，随着VC消失，机构进入、策略拥挤和交易效率提升，简单套利与单一因子的收益开始明显衰减，链上数据更加透明、基础设施更加成熟、机构需求更加明确；而今天，市场正在进入一个“难而不难”的新阶段：难在粗放式机会减少、竞争更专业、alpha半衰期更短、横截面模型失效；不难在随着链上数据失效，越来越多的交易团队离场，加密货币交易重回蓝海，专业机构有更多的机会。

在量化实践层面，嘉宾分享了几个关键判断：在部分链上场景中，DEX套利和链上微观结构策略可能比传统CEX跨所套利更具空间，但其收益高度依赖流动性、执行速度、交易成本和风控能力；以Polymarket为代表的预测市场则正在成为新的策略试验场，但相关机会通常具有容量有限、迭代迅速和监管不确定性较高等特征。总体而言，加密市场的策略alpha衰减速度极快，持续研究、快速上线、实时监控和动态迭代能力，已经成为量化团队的核心竞争力。

从母基金（FOF）视角评估加密量化团队，嘉宾提出了六个核心维度：技术自主性、风控体系完整性、alpha来源多样性、策略容量与可扩展性、团队稳定性，以及最关键的——持续学习与快速迭代的组织文化。真正具备长期竞争力的团队，不仅要能发现短期交易机会，更要能在市场结构快速变化时不断重构自己的研究、交易与风控体系。

特邀嘉宾2：AI Harness——用AI构建全链路Alpha策略研究框架

嘉宾围绕一个“恐怖”的核心假设展开：AI究竟能不能独立找到有效的交易信号？实验结果显示，AI辅助生成的Alpha在夏普比率分布上明显优于人类基线，这成为他们深入构建AI Harness系统的直接动因。

系统覆盖量化研发全链路：从Idea生成、数据清洗、模型验证，到回测、Alpha变异与Alpha组合。其中“Alpha变异”尤为关键——AI对已有策略进行系统性改良，约80%的情况下会带来有意义的改进，且方向往往出人意料。

团队完整记录了从V1到V15的迭代历程。V1只是把信息灌进提示词，效果极差；V12引入多工具Agent框架，评分提升显著，但Token消耗约105K，每次分析耗时18-20分钟；V15经过提示词深度优化后，Token消耗压缩至24.5K，耗时缩短至约4分钟，且基于Qwen 3.7实现的效果与Claude Opus 4.8相当。

核心洞见：构建复杂系统是发现最优提示词的必经之路；AI生成的Alpha在人类看来逻辑不清晰，回测结果却往往很好——说明AI可能在探索人类思维框架之外的市场规律。结论简洁有力：AI生成Alpha的效率已经高于人类。

特邀嘉宾3：Uniswap去中心化交易所

嘉宾围绕重点分享了去中心化交易所（DEX）相较于中心化交易所（CEX）在微观市场结构和交易机制上的核心差异，尤其是Uniswap V2和V3自动做市商机制与传统订单簿模式的不同。嘉宾指出，在DEX进行交易时，需要理解对应的AMM的原理，必须充分评估Gas费、pool fee、订单对价格的冲击所造成的隐性成本。