在加密货币交易的快速世界中，BTC和ETH的价格往往因市场情绪和技术指标而剧烈波动，行业专家Charles Edwards最近的见解引发了关于自动化交易机器人局限性的讨论。Edwards以其在加密市场的敏锐分析而闻名，他指出许多像Numerai的n-of-1实验这样的竞赛中的机器人本质上是在走向零的随机游走。这些机器人严重依赖基本的20周期动量、RSI和MACD等工具，在3分钟和4小时时间框架上进行交易。根据Edwards在2025年10月21日的声明，这种方法缺乏长期阿尔法，意味着它们无法产生一致的超额表现。这在加密领域引起强烈共鸣，那里交易者经常追逐像比特币和以太坊这样的波动资产的快速收益，但它强调了一个更广泛的教训：垃圾输入等于垃圾输出，当涉及到输入数据和策略设计时。

传统指标在加密交易中的不足

深入探讨Edwards的评论，很明显像RSI（相对强弱指数）和MACD（移动平均收敛散度）这样的指标几十年来一直是交易的支柱，然而它们在产生可持续阿尔法的效能，尤其是在不可预测的加密市场中，是值得怀疑的。例如，在3分钟时间框架上，这些指标可能频繁信号超买或超卖状况，导致机器人执行利用短期噪音而非有意义趋势的交易。在BTC/USDT等主要交易所的BTC交易对背景下，我们看到基于动量的策略如何在横盘市场中导致锯齿状损失。Edwards强调，如果不纳入更强大的数据驱动元素，如链上指标——例如比特币的网络哈希率或以太坊的燃气费——这些机器人注定会表现不佳。来自Glassnode等来源的历史数据显示，忽略长期基本面的策略往往在熊市中导致超过50%的回撤，如2022年加密冬天所见。寻求阿尔法的交易者应优先考虑多时间框架分析，将短期信号与更广泛的市场指标结合，以识别真正的支撑和阻力水平，例如BTC最近几个月观察到的关键60000美元支撑区。

整合AI和链上数据以获得更好阿尔法

在此基础上，AI在交易中的兴起提供了超越简单指标的机会。虽然Edwards批评机器人竞赛依赖过时指标，但精明的加密交易者正在探索分析海量数据集的AI驱动模型，包括像ETH/BTC和SOL/USDT这样的交易对的交易量。例如，纳入链上指标如活跃地址或交易量可以提供优势，揭示基本RSI或MACD忽略的机构流动。想象一个机器人不仅扫描4小时MACD交叉，还将其与区块链上的实时鲸鱼运动相关联——这可以将随机游走转变为通往一致回报的路径。市场情绪分析，源自社交媒体趋势和期货未平仓合约，进一步增强了这一点。在股票市场，类似原则适用；例如，科技股如NVDA与AI相关加密代币如FET或RNDR的相关性突显了跨市场机会。交易者可能在ETH日线图RSI低于30时发现买入机会，同时伴随积极的股票市场流入，可能信号反弹。然而，没有长期回测，即使是高级设置也面临Edwards描述的相同命运。

从更广泛的角度来看，这一讨论与加密中的机构采用相关， hedge funds 越来越多地部署复杂算法。Edwards关于基本指标无长期阿尔法的观点与Delphi Digital等分析师的报告一致，他们指出成功的策略往往涉及训练于历史价格数据的机器学习模型，带有主要事件的时间戳，如2024年4月的比特币减半。对于散户交易者，这意味着优先教育先进工具而非即插即用机器人。考虑交易量激增：假设2025年10月21日的典型市场条件，BTC的24小时交易量可能徘徊在300亿美元左右，提供充足流动性用于动量玩法，但没有阿尔法，利润会侵蚀。最终，在加密交易中茁壮成长的关键在于将技术分析与基本洞见相结合，避免过度依赖短期指标的陷阱。通过专注于可持续策略，交易者可以驾驭波动性，并在像比特币和以太坊这样的资产中抓住机会，将潜在随机游走转变为计算通往盈利的路径。