一场大暴跌测试三个AI助手：“六边形选手”、“谜语人”、还有一个“安卓思维”

随着加密行业的不断成熟，其基础设施日趋完善，技术叙事也向更底层、更细分的方向演进，新的应用、协议与代币层出不穷。与此同时，加密市场仍是波动性最大的市场，在这里我们依旧能见到山寨币单日上涨 1000%或者下跌 90%的情景。这种爆炸式发展又离资金最近的市场，也为身处其中的用户带来了显而易见的挑战：

• 信息壁垒：底层技术与项目机制日益复杂，非专业用户理解的门槛越来越高。
• 资讯过载：市场信息爆炸式增长，真伪难辨、良莠不齐，用户难以快速捕捉到主流叙事，并从中归纳出全局性、客观的判断。
• 需求分化：不同经验水平的用户需求差异显著。新手需要系统性的引导来快速入门甚至帮其进行决策，而老司机们则更需要能 提升信息处理与决策效率的专业工具 。

近期，各大头部交易所纷纷布局，推出了内嵌于其平台的 AI 产品，旨在为用户提供一站式的信息获取与决策辅助服务。

这些 AI 助手能否提供真实、可靠的信息，能否为用户提供具有 Alpha 价值的洞见 ？亦或者是仍在初期的概念性试水产品？它们在真实场景中的表现如何？为了验证这一问题，我们选取了三款上线已有一定时间的 AI 助手——币安的小安助手、Bitget 的 GetAgent、Bybit 的 TradeGPT，围绕 10 月 11 日加密市场的暴跌事件进行一轮深度测评，旨在探究其可用性。

信息过载时代的交易新解法

你是否曾有过，早上起来发现比特币大跌 1 万美元、山寨血流成河又一脸懵逼的情况？早期这种情况下，用户通常会查看 Odaily 等媒体或 X 平台上 KOL 写的行情分析及后市展望，而 AI 助手改变了这一局面，用户能够不受限于固定信源，更快地获取回答。但有一点核心差异—— 媒体的文章来自多重信源并有人工多方审核，质量、准确性和深度具有较高的保障，交易所 Crypto 助手能否达到同等的质量与准确性标准目前仍存疑 。

对此，首先我们先向三个 AI 抛出一个比较粗略的问题“10/11 币圈大跌的原因”进行测试，其回答如下图所示。

我们按照类别进行梳理，各 AI 回答类型如下

可见从类别上而言，三者从底层设计上就呈现出了巨大差异，GetAgent 为“召回导向型（Recall-oriented）”，其回答最为全面，自主发挥出了大量远超于用户要求的解答，对于想要一次性获取全部信息的用户最为便捷；而 TradeGPT 则完全符合“精确导向型（Precision-oriented）”，更倾向于在具体问题上进行深度的挖掘；小安助手则介于二者之间。

信息深度与差异化洞察

GetAgent 提出了一个其余 AI 没有提及的关键因素 ——”某内幕巨鲸在暴跌前 30 分钟精准做空 BTC，获利 8800 万美元“，该巨鲸精准的、疑似最核心的内幕操作，使其成为后市最应当关注的对象，对用户而言属于至关重要的信息，体现出 GetAgent 的巨鲸追踪和差异化洞察能力。

进一步地，我们向小安助手和 TradeGPT 提问 GetAgent 所提供的标题“当日是否有什么市场异常现象”，小安助手在回答中提及了该内幕巨鲸，而 TradeGPT 在该回答下没有提及，仅有当指向性明确地提问“是否有疑似内幕的操作”，它才指明了该巨鲸的存在。

综上，各 AI 在提供信息方面存在非常明显的差异化：

GetAgent 旨在成为一站式助手，完成从是什么、为什么到怎么做的全链路闭环 ，交由用户根据需要选择对应的信息和方案；而 TradeGPT 则最为聚焦，只回答用户问题最核心的部分，绝不会进行二次延伸 ，需要用户有能够精准判断关键问题的能力，而小安助手则介于二者之间。

从“是什么”到“如何交易”：Alpha 洞见评测

明确发生了什么之后，用户更关心的是后市如何操作，在 GetAgent 大而全的第一版回答中已经提供了短期和中期的操作指南：

短期策略（1-2 周） 逢低布局优质标的：当前恐慌情绪已达极值，历史经验显示这往往是中期底部信号 重点关注 BTC 和 ETH：主流币种在市场恐慌时具备相对抗跌性 规避高风险 Meme 币：流动性枯竭的小币种面临进一步下跌风险。中期展望（1-3 个月） 基于历史数据，加密市场从暴跌中恢复通常需要 175-478 天。考虑到当前宏观环境和技术面修复需求，预计市场将在未来 2-3 个月内逐步企稳。

同样地，向小安助手和 TradeGPT 提问“分析短期和中期操作策略”，得到答案如下：

小安助手： 当前市场情绪处于“恐惧”状态，市场广度极差，多数币种下跌。机构资金方面，比特币 ETF 在经历连续多日的大额流入后，于 10 月 10 日出现小幅流出，而以太坊 ETF 则出现显著净流出。这表明市场短期内可能面临下行压力，机构资金的谨慎态度值得关注。投资者在制定中期和短期策略时，应充分考虑当前的市场情绪和机构资金流向，警惕潜在的市场回调风险。

TradeGPT： 1.控制仓位，降低杠杆：当前市场波动剧烈，建议降低杠杆倍数，避免高杠杆带来的爆仓风险。Bybit 支持多档风险限额，合理控制仓位规模，防止被强制平仓。2.关注关键支撑位和阻力位技术面上，关注比特币 10 万美元、以太坊 3000 美元等关键支撑位，若价格企稳可考虑低吸;若跌破则谨慎观望或做空。 3.避免追涨杀跌

GetAgent 的特色主要在于其严格遵循”普适规律-对应策略“给到用户操作建议，交易期望为正，更给出了不同时间周期下的方案，帮助不同交易风格的读者明确对应时间下的操作方向，具备 不模糊、意见非常明确 的特点。

小安助手的回答更多停留在 信息复述层面 。它详细罗列了 ETF 流向与市场广度等往期数据，但这些历史资讯更多地是”下跌“的伴生数据，只要大幅下跌则必然发生，往往不能作为市场的前瞻基准。

TradeGPT 则回复了一种 模糊的双向答案 ，给出涨了做多跌了做空的策略，属于中规中矩但价值不足的“安全回答”。

二次测试：ETH 后市如何？

为了进一步探究三个 AI 的回答风格，我们向其提问“预测 ETH 未来一个月的走势”，三个 AI 的回复如下图所示。

GetAgent 再次给出了明确的点位，但判断基准由普适规律变为了技术分析，并且同样转变为双向方案，但差异在于 GetAgent 给出了更为明确的交易指引，包括分批抄底区间、明确的止盈区间等详细方案；小安助手则再次复述了大量历史数据，但没有具体的操作指引；而 TradeGPT 则再次给到了“压力位-支撑位”的多空双向方案。

以上问题的提问在 10 月 12 日反弹之前所进行，彼时 ETH 价格约为 3820 美元，截至发文时 ETH 最高触及 4280 美元后回落，并在 4000 美元-4200 美元价格之间来回震荡，已有 10%左右正向收益，验证了 GetAgent 策略的可靠性。

“我”该怎么做

交易策略不止在客观角度存在差异，例如交易周期长短、止盈止损策略，在主观视角上也“千人千面”，每个人都有其风险偏好和不同的仓位配置需求。在价位策略的基础上若能根据个人账户情况给出建议，则能进一步地实证 AI 助手的可用性与可靠性。对此，我们向 AI 提问“分析我当前资产组合，提出洞察和建议”：

GetAgent 分析出了账户配置不平衡、哪些代币为弱势代币已不建议持有等问题，从而给出明确且可执行的操作指令，并在最后附上了配置理由，为用户提供了清晰的长期调仓目标。

小安助手的回复则更多停留在观察层面。 它同样识别出了资产集中的问题，但给出的建议却相对笼统，建议虽然正确，但缺乏具体的指导，用户仍需自行判断“适当”是多少以及该配置哪些“潜力币种”，未能有效降低用户的决策门槛。

TradeGPT 在交易层面依旧呈现出了“打太极”的风格，“ETH 有潜力”、“想赚钱得把 USDT 换成 ETH”属于正确的废话，在当下用户自然明确 ETH 仍具有长期增值潜力，但用户更希望了解当前还能不能买、应该买多少，而非给“我”一个长期一定对但永远不知道何时兑现的内容。

结论

我们可以得出结论：交易所内置的 AI 助手在信息处理和提供 Alpha 洞见方面具备了相当的可用性。

对于入门用户而言，这些工具能够快速整合复杂事件的多方资讯，并给出结构化的分析，极大地降低了信息获取与理解的门槛。而对于经验丰富的交易者，AI 助手能够帮助其快速发现巨鲸异常动向、提供有价值的交易参考方案，进一步提升其效率与 Alpha 水准。

无论是希望快速跟上市场节奏的新手，还是寻求高效工具的老手，这些日益成熟的 AI 助手都值得一试，它们已成为辅助交易决策的有力工具。