重點摘要
加密貨幣交易的真正優勢在於及早發現結構性脆弱，而非預測價格。
ChatGPT 能夠結合量化指標與敘事數據，協助在波動發生前識別系統性風險集群。
一致的提示語與經過驗證的數據來源，能讓 ChatGPT 成為可靠的市場訊號助手。
預設的風險閾值可強化流程紀律，減少情緒化決策。
準備、驗證與交易後檢討依然不可或缺。AI 能輔助交易者判斷，但永遠無法取代人類。
加密貨幣交易的真正優勢，不在於預測未來，而在於在結構性脆弱顯現之前就能識別出來。
大型語言模型（LLM）如 ChatGPT 並非預言機。它是分析輔助工具，能迅速處理碎片化的輸入——如衍生品數據、鏈上資金流與市場情緒——並將其轉化為清晰的市場風險圖像。
本指南提供一套 10 步驟的專業流程，將 ChatGPT 轉化為量化分析輔助工具，客觀處理風險，協助交易決策建立在證據而非情緒之上。
步驟 1：確立 ChatGPT 交易助手的範疇
ChatGPT 的角色是增強，而非自動化。它提升分析深度與一致性，但最終判斷權始終屬於人類。
任務：
助手必須將複雜、多層次的數據綜合為結構化風險評估，涵蓋三大領域：
衍生品結構： 衡量槓桿累積與系統性擁擠。
鏈上資金流： 追蹤流動性緩衝與機構持倉。
敘事情緒： 捕捉情緒動能與公眾偏見。
紅線：
助手絕不執行交易或提供財務建議。每個結論都應視為假設，需由人類驗證。
角色指令：
「請扮演專精於加密衍生品與行為金融的高級量化分析師。以結構化、客觀分析回應。」
這確保每次輸出都具備專業語氣、一致格式與明確重點。
這種增強方式已在線上交易社群出現。例如，有 Reddit 用戶描述利用 ChatGPT 規劃交易並獲得 7,200 美元利潤。另一位則分享了基於自然語言提示與投資組合/交易所數據構建的開源加密助手項目。
這些例子顯示，交易者已將「增強」而非「自動化」作為其核心 AI 策略。
步驟 2：數據輸入
ChatGPT 的準確性完全取決於輸入的品質與背景。使用預先彙總、高背景的數據有助於防止模型產生幻覺。
數據衛生：
提供背景，而不僅僅是數字。
「Bitcoin 未平倉合約為 350 億美元，處於過去一年第 95 百分位，顯示極端槓桿累積。」
背景有助於 ChatGPT 推斷意義，而非產生幻覺。
步驟 3：設計核心綜合提示語與輸出架構
結構決定可靠性。可重複使用的綜合提示語可確保模型產生一致且可比較的輸出。
提示語模板：
「請扮演高級量化分析師。利用衍生品、鏈上與情緒數據，依照下列架構產出結構化風險通報。」
輸出架構：
系統性槓桿總結： 評估技術脆弱性；識別主要風險集群（如擁擠多頭）。
流動性與資金流分析： 描述鏈上流動性強度及巨鯨累積或分配情況。
敘事與技術分歧： 評估主流敘事是否與技術數據一致或相悖。
系統性風險評級（1-5）： 給出分數，並以兩行說明解釋下跌或飆升的脆弱性。
評級範例：
「系統性風險 = 4（警戒）。未平倉合約處於第 95 百分位，資金費率轉負，恐懼相關詞彙週增 180%。」
這類結構化提示語已在公開測試。Reddit 上一篇題為「使用 AI（ChatGPT）進行 CCs 剝頭皮交易指南」的貼文顯示，散戶正嘗試用標準化提示語模板生成市場簡報。
步驟 4：定義閾值與風險階梯
量化將洞察轉化為紀律。閾值將觀察到的數據與明確行動連接起來。
觸發範例：
槓桿紅旗： 兩個或以上主要交易所資金費率連續 12 小時為負。
流動性紅旗： 穩定幣儲備低於 30 日均值的 -1.5σ（持續流出）。
情緒紅旗： 監管新聞標題較 90 日均值上升 150%，同時 DVOL 飆升。
風險階梯：
遵循此階梯可確保反應基於規則，而非情緒。
步驟 5：壓力測試交易想法
在進場前，將 ChatGPT 作為懷疑的風險經理，篩選掉薄弱的交易設置。
交易者輸入：
「若 4 小時 K 線收於 $68,000 POC 之上，做多 BTC，目標 $72,000。」
提示語：
「請扮演懷疑的風險經理。指出此交易成立所需的三個關鍵非價格確認，以及一個失效觸發條件。」
預期回應：
巨鯨資金流入突破 5,000 萬美元，且發生於突破後 4 小時內。
MACD 柱狀圖正向擴大；RSI ≥ 60。
突破後 1 小時內資金費率未轉負。失效條件：任一指標不符即立即退出。
此步驟將 ChatGPT 轉化為交易前的誠信檢查。
步驟 6：利用 ChatGPT 進行技術結構分析
當提供結構化圖表數據或明確視覺輸入時，ChatGPT 能客觀應用技術分析框架。
輸入：
ETH/USD 區間：$3,200-$3,500
POC = $3,350
LVN = $3,400
RSI = 55
MACD = 多頭交叉後柱狀圖縮小
提示語：
「請扮演市場微結構分析師。評估 POC/LVN 強度，解讀動能指標，並描繪多空路線圖。」
範例洞察：
$3,400 LVN 由於成交量支撐減弱，可能成為回檔區。
柱狀圖縮小意味動能減弱；趨勢確認前，$3,320 再測試的機率較高。
這種客觀視角能過濾技術解讀中的偏見。
步驟 7：交易後評估
利用 ChatGPT 審核行為與紀律，而非盈虧。
範例：
在 $67,000 做空 BTC → 提前移動止損 → 損失 -0.5R。
提示語：
「請扮演合規官。指出違規行為與情緒驅動因素，並建議一條修正規則。」
輸出可能標記對利潤流失的恐懼，並建議：
「止損僅能在達到 1R 利潤門檻後移至保本。」
長期下來，這將建立行為改進日誌，這是常被忽略但極為關鍵的優勢。
步驟 8：整合記錄與反饋循環
將每日輸出存於簡單表格：
每週驗證可揭示哪些訊號與閾值表現良好；據此調整評分權重。
交叉檢查每一項結論，並對照主要數據來源（如 Glassnode 查儲備、The Block 查資金流）。
步驟 9：每日執行流程
一致的每日循環能建立節奏並保持情緒距離。
晨間簡報（T+0）： 收集標準化數據，執行綜合提示語，設置風險上限。
交易前（T+1）： 執行條件確認後再進場。
交易後（T+2）： 進行流程回顧，審核行為。
這三階段循環強化流程一致性，而非預測能力。
步驟 10：堅持準備，而非預言
ChatGPT 擅長識別壓力訊號，而非精確時機。將其警告視為脆弱性的機率指標。
驗證紀律：
始終利用直接儀表板（如 Glassnode、The Block Research）驗證量化結論。
避免過度依賴 ChatGPT 的「即時」資訊，必須獨立確認。
真正的競爭優勢在於當結構性壓力累積時及時退出或對沖——往往在波動出現之前。
這套流程將 ChatGPT 從對話型 AI 轉化為情緒脫離的分析輔助工具。它強化結構、提升警覺，並擴展分析能力，同時不取代人類判斷。
目標不是預知未來，而是在複雜環境中保持紀律。在由槓桿、流動性與情緒驅動的市場中，這種紀律正是專業分析與反應式交易的分水嶺。
