Con el reciente auge del sector AI Meme, AI + Trading se ha convertido en un tema candente. Entonces, ¿cómo cambiará AI la lógica del trading de criptomonedas?
Moderador: Anderson Sima, editor ejecutivo de Foresight News.
Invitados: Willy Chuang, COO de WOO; Yu Hu, fundador de Kaito; Gran Naranja, líder de la tienda de contenido Zero X.
Moderador: Por favor, los tres invitados, preséntense a sí mismos y a sus proyectos.
Willy Chuang: Soy Willy, actualmente COO de WOO. Permítanme presentarles WOO, somos un intercambio centralizado y también tenemos un intercambio descentralizado llamado WOOFi, así que WOO X y WOOFi son nuestros productos principales. Comenzamos hace aproximadamente tres años, enfocándonos en traders profesionales, ya que la mayor parte del equipo proviene de las finanzas tradicionales y tiene una profunda comprensión del trading, especialmente del trading de alta frecuencia y del market making, además de muchos años de experiencia, la mayoría de nosotros nacimos en Wall Street, por lo que tenemos nuestras propias percepciones sobre la situación del mercado, así como una buena capacidad y habilidad de trading, y una infraestructura completa. Así que en ese momento decidimos crear un producto que fuera especialmente amigable para traders profesionales, y así nació WOO X. Después comenzamos a hacer que el producto fuera más completo, haciendo muchas mejoras y ajustes para satisfacer las necesidades de diversos usuarios.
Actualmente, el volumen de trading de nuestro producto es de aproximadamente 1,000 millones de dólares al día, y la mayoría de los productos son contratos. La mayoría de nuestros usuarios provienen de Europa, y este año hemos comenzado a esforzarnos por entrar en el mercado de APEC. Recientemente, lanzamos la función de Social Trading, y fue un gran éxito. También fuimos los primeros en lanzar la función de trading inverso, y la reacción del mercado fue muy positiva después de su lanzamiento. Esta vez, tenemos la suerte de colaborar con Kaito para lanzar el robot de trading automático George AI para operar nuestra función de Social Trading, utilizando las señales sociales de Kaito para formar estrategias de trading. Este es un producto innovador que hemos querido lanzar continuamente, no solo hacer un intercambio centralizado, queremos hacer que nuestra plataforma sea divertida. Al mismo tiempo, resolver los puntos de dolor de los usuarios y ser más amigables.
Hablemos brevemente sobre intercambios descentralizados, su producto principal es el trading entre cadenas, ahora es compatible con 12 cadenas, incluyendo Solana y EVM, por lo que siempre hemos estado en DeFi más, quizás no directamente orientados a tener muchas fuentes de volumen de trading como 1inch, sino que otros agregadores nos proporcionan, y nosotros ayudamos a liquidar y completar sus transacciones.
Por supuesto, en el caso de WOOFi, también tenemos un programa de staking para nuestro WOO token, que se lanzó hace unos años y está listado en varios intercambios, incluidos Binance, OKX, Bybit, etc., y hay contratos spot en varios intercambios descentralizados. El WOO token se encuentra actualmente en torno al puesto 150 en términos de capitalización de mercado. También nos enfocamos en construir un ecosistema para el WOO token, y hay muchas inversiones que provienen de la perspectiva del WOO token, y estamos trabajando activamente para crear la integridad del ecosistema. Esta es la situación general, y al principio también fue un proyecto financiado por Binance, y siempre he sentido que ha estado evolucionando muy bien.
Yu Hu: Hola a todos, soy el fundador de Kaito AI. He trabajado en el sector financiero tradicional durante aproximadamente 10 años, principalmente en trading. Antes de fundar Kaito, trabajé en un fondo de cobertura durante aproximadamente 5 años, principalmente en trading de acciones. Desde 2017, he desarrollado un fuerte interés en las criptomonedas y, en mi tiempo libre, también he realizado algunas operaciones de criptomonedas.
Luego descubrí gradualmente que las herramientas financieras que había encontrado útiles en las finanzas tradicionales aún no existen en el mercado de criptomonedas, especialmente porque la información está muy fragmentada, y muchas cosas no se pueden encontrar en motores de búsqueda tradicionales como Google u otros. Al mismo tiempo, también es muy difícil encontrar información en Twitter. Por lo tanto, pensé en crear un producto basado en un motor de búsqueda, que en realidad es un producto de muy alta tecnología. Así que contacté a algunos amigos de antes, quienes habían dejado Facebook y Amazon, y juntos fundamos este producto financiero basado en un motor de búsqueda.
Aproximadamente hace dos años y medio, hemos estado enfocados en construir un motor de búsqueda. Hasta principios de este año, lanzamos el producto por primera vez. Al principio, los principales usuarios fueron instituciones de investigación como la Fundación Ethereum, Pantera, Grayscale, que también fueron nuestros primeros clientes. Luego, poco a poco desarrollamos indicadores de trading basados en el motor de búsqueda, lo que generó una gran reacción en el mercado.
Desde el comienzo de este año, hemos lanzado gradualmente algunas nuevas funciones, como los indicadores de atención mencionados por el moderador, así como nuestros indicadores de opinión pública, y cómo descubrir indicadores de proyectos a través de la información de seguimiento de KOL importantes en Twitter, etc. Estas funciones han abierto un gran mercado para nosotros. Desde el inicio del año hasta ahora, hemos crecido aproximadamente 70 veces, y ahora hay más de 500 instituciones utilizando nuestros productos, por supuesto, también hay algunos traders individuales muy serios usando.
Las principales razones por las que las personas utilizan nuestros productos son varias. Una es hacer investigaciones básicas, buscando en el motor de búsqueda quién está discutiendo qué, lo cual, desde el punto de vista de información, puede ayudar a todos a buscar muy rápidamente. De hecho, ya hemos recopilado información de Twitter, Discord, Telegram y todas las plataformas intelectuales, blogs, incluyendo Twitter Space y otros. Y a través de la tecnología AI, convertimos esta información en indicadores útiles.
Por otro lado, también hay muchas personas que utilizan nuestros productos de atención o indicadores, como comparar el valor de mercado de un Meme Token con su ratio de atención, o rastrear qué Tokens son los que más se discuten en la actualidad para entrar en ellos en una etapa temprana. Compartiré más sobre esto más adelante.
Por supuesto, también hay muchas personas que descubren algunos proyectos tempranos a través de nuestros datos de seguimiento, o que los VC descubren algunos objetivos de inversión temprana. Así que ahora tenemos una variedad de escenarios de uso. Si miramos hacia el futuro, Kaito hará más productos orientados a la comunidad. Ahora tenemos una comunidad institucional muy cohesiva, pero esperamos tener una comunidad más poderosa basada en los minoristas en el futuro. Por lo tanto, muchos de nuestros productos posteriores llevarán nuestros indicadores de trading a todos los grupos de minoristas comunes.
Esta vez, colaboramos con WOO para lanzar George AI, permitiendo que todos puedan acceder indirectamente a todas las señales de trading de Kaito y obtener insights de mercado sobre esta base.
Gran Naranja: Hola a todos, soy Gran Naranja. Entré en el campo de las criptomonedas bastante temprano, específicamente en 2013, a través del arbitraje de XRP, trasladando operaciones desde intercambios extranjeros a locales, marcando mi entrada en el mundo de las criptomonedas. Desde entonces, he estado aprendiendo constantemente en el círculo de criptomonedas, y ahora debería considerarme un trader semi-profesional. Sin embargo, me enfoco principalmente en el trading de arbitraje y tengo poca experiencia en áreas como CTA con dirección de trading. Cabe destacar que incluso algunos métodos en DeFi no son más que arbitraje.
Hoy, de hecho, vengo con una mentalidad de aprendizaje, porque este tema y área son relativamente nuevos en nuestro círculo. Aunque puede que ya existan algunos productos maduros, espero comprender más profundamente y también tengo algunas dudas.
Creo que AI es algo que debemos aprender para el futuro. Las herramientas de tipo AI, sin duda, se convertirán en asistentes indispensables para cada trader en el apoyo al trading. Recientemente, el rendimiento de Ethereum ha sido bastante fuerte. Sin algunas herramientas para ayudar a analizar, podría ser difícil entender las razones detrás. Pero si tuviéramos herramientas de AI para organizar y analizar la opinión pública, nos daríamos cuenta de que fue la sustitución del presidente de la SEC después de que Trump asumiera el cargo, lo que hizo que el mercado pensara que el ETF de Ethereum podría apoyar el Staking y distribuir los rendimientos a los usuarios, generando expectativas. Este es solo un ejemplo, pero suficiente para demostrar el potencial de AI en el trading.
Creo que AI puede ayudarnos en la predicción de precios en CTA, y también puede ayudarnos a determinar la dirección del trading subjetivo. Además, AI también puede desempeñar un papel importante en el intercambio de tasas entre monedas. Funciones como el análisis de opinión pública y la recopilación de información son componentes indispensables de AI en el futuro del trading. Por lo tanto, creo que AI es una herramienta muy buena para el futuro, que todos los traders deben dominar. Al mismo tiempo, también espero poder utilizar AI para optimizar nuestros propios modelos de trading, iterar y actualizar para adaptarnos mejor a los cambios del mercado.
Moderador: ¿Cómo deberían combinarse la tecnología AI y el trading de criptomonedas?
Willy Chuang: Primero quiero compartir una historia sobre nuestra colaboración con Kaito, que ocurrió alrededor de agosto de este año. En ese momento, estábamos revisando todos los proyectos de AI desde la perspectiva de la inversión ecológica y comenzando a planificar y organizar todo el proyecto de AI. Kaito es, sin duda, una entidad destacada, especialmente considerando su fuerte trasfondo de inversores. Por lo tanto, contactamos proactivamente al equipo de Kaito y comenzamos un intercambio profundo. Sin embargo, durante la conversación, nos enteramos de que ya habían completado mucha financiación y no eran directamente un objetivo de inversión para nosotros. Pero esto no nos impidió pensar en cómo colaborar con Kaito.
Al considerar el uso de los productos de Kaito, hay un punto que nos atrae especialmente, que es la gestión de nuestro propio WOO Token. La gestión del WOO Token es en realidad una tarea bastante compleja, y hemos puesto un gran esfuerzo en ello. Una de las tareas es investigar el efecto de la economía de atención del WOO Token. Creo que la atención cognitiva humana es limitada, muy limitada. Por ejemplo, cuando se les pregunta cuántas marcas de lujo pueden nombrar, la mayoría de las personas solo pueden enumerar entre 10 y 15. De la misma manera, en el ámbito de las criptomonedas, la cantidad de tokens y proyectos que la mayoría de las personas realmente prestan atención cada día también es limitada. Además, hay que considerar diversos factores, como la rotación de sectores y las diferencias entre los mercados financieros tradicionales y las criptomonedas. En redes sociales como Twitter y Discord, la información es aún más confusa y abrumadora.
En ese momento, estábamos pensando en cómo mejorar la competitividad de nuestro token en la economía de atención. Y Kaito nos proporcionó una gran cantidad de datos valiosos, hoy en día los datos de Kaito se han convertido en una referencia importante para nuestro departamento interno de PR y marca. En la conferencia Token 2049 en Singapur, me encontré con Yu Hu, y en ese momento no teníamos muchas ideas, solo sentíamos que las señales de Kaito eran muy buenas y ellos mismos habían hecho algunas pruebas de retroceso. Así que decidimos llevar esta idea a la práctica, desarrollando un robot de trading AI y combinándolo con nuestro Social Trading. Después de dos meses de esfuerzo, finalmente nació este producto.
Hablando de los problemas que queremos resolver, el producto de seguimiento es la lógica subyacente en el diseño de este proyecto. Al reflexionar más, te das cuenta de que los traders que siguen (que llamamos LT) principalmente realizan trading subjetivo. Desde el punto de vista de los datos, su trading es muy volátil y sus retrocesos son muy altos. En un mercado volátil, si el mercado es bueno, todos ganan; pero si el mercado es malo, los seguidores también sufrirán pérdidas. Además, estos traders subjetivos tienen dificultades para capturar con precisión las rotaciones de sectores, como analizar en profundidad áreas como DePIN, DeSci, o el ecosistema de BTC más temprano.
En ese momento pensamos que, a través de las señales de Kaito, podríamos capturar claramente dónde está la atención del mercado y luego convertir esa atención en estrategias de trading. Esto es, sin duda, una opción muy atractiva para los usuarios. El rango de trading que establecimos para los usuarios es relativamente conservador, tratando de garantizar altos rendimientos, para que todos tengan rendimientos (pnl) y tasas de retorno de inversión (RIO) relativamente altos.
Al lanzar este producto, también queríamos que fuera más divertido, así que hicimos que George AI compitiera y se enfrentara a algunos traders subjetivos reales. Desde los datos, aunque algunos se preocupan de que futuros KOL sean reemplazados por AI, actualmente muchos Agents interactúan espontáneamente en Twitter. También hay quienes creen que la tecnología de generación de video e imagen de AI podría reemplazar a los KOL. Pero creo que todavía existe un profundo vínculo emocional entre las personas.
Finalmente, descubrimos que, a través de esta actividad, la cantidad de fondos atraídos por los traders subjetivos superó a la de George AI, pero el rendimiento general de George AI fue superior al de los traders subjetivos. Este es un fenómeno muy interesante. Esta actividad podría durar 30 días, y seguiremos observando los resultados. Pero al final, esperamos que esta AI pueda convertirse en el primer paso de WOO en el desarrollo de AI, colaborando con Kaito para lanzar este producto.
Yu Hu: Primero, permítanme hablar sobre mi experiencia personal. Antes de unirme a Kaito, trabajé más de cinco años en el fondo de cobertura Citadel. Citadel es, de hecho, uno de los market makers más grandes en el mercado de acciones de EE. UU., muy entusiasta en utilizar tecnología de inteligencia artificial para desarrollar diversas estrategias de trading cuantitativo. Por lo tanto, en el mercado financiero tradicional, el trading AI ya es bastante común y diferentes estrategias tienen sus propias direcciones únicas de desarrollo.
Sin embargo, en el mercado de criptomonedas, una característica llamativa es que presenta diferencias significativas con el trading de acciones tradicional. El mercado de criptomonedas es un mercado dominado por las emociones. Durante mucho tiempo, he creído que si puedes tener los datos más valiosos en este mercado y activar una estrategia de trading basada en emociones, su eficacia superará con creces la del mercado de acciones tradicional. Aunque las emociones también juegan un papel importante en el trading de acciones tradicional, su influencia es indudablemente más significativa en este mercado dominado por las emociones.
Desde nuestra perspectiva, la clave está en cómo extraer señales de trading efectivas de la gran cantidad de información. Esto es, sin duda, una tarea llena de desafíos. Tomemos Twitter como ejemplo, donde hay una abundancia de ruido, informes y diversos tipos de información generada por bots, con una relación señal-ruido extremadamente baja. Para comprender semánticamente cada tweet, necesitamos considerar factores como el impacto del publicador del tweet y su comportamiento histórico.
Por lo tanto, esto implica un enorme sistema de construcción de datos, que incluye la indexación, limpieza, comprensión de datos y la construcción de todo el sistema de datos. Solo sobre esta base podemos crear indicadores de trading útiles. Dado que nuestro equipo ya tiene un trasfondo en Twitter, siempre evaluamos críticamente la efectividad de estos indicadores de trading para el mercado.
En las primeras etapas del proyecto, identificamos muchas estrategias de trading. Por ejemplo, al discutir con Willy, le mostramos los indicadores de trading de Solana, así como la comparación de emociones entre Ethereum y Solana. En las tres confrontaciones de emociones extremas que ocurrieron el año pasado entre Ethereum y Solana, cada una estuvo acompañada por extremos en el tipo de cambio de ambos. Estos fenómenos se reflejaron muy bien en el mercado, aumentando así nuestra confianza en el desarrollo de estrategias de señales de trading.
A continuación, quiero compartir con ustedes desde un nivel técnico cómo hemos implementado esta estrategia y algunos de los desafíos que hemos encontrado. En cuanto a por qué debemos hacer esto, creo que hay dos tendencias principales.
Primero, la relación entre humanos y máquinas en el futuro será de colaboración dividida. Algunas cosas, los humanos las harán mejor, como mencionó Willy sobre la relación entre KOL y personas. Pero en otras cosas, el rendimiento de las máquinas superará con creces al de los humanos, como lo que estamos haciendo ahora con las máquinas para medir las emociones. Porque los humanos no pueden leer cada información, ni pueden deshacerse completamente de la influencia de las emociones subjetivas, y es más difícil realizar análisis cuantitativos. Para la mayoría de las operaciones de Meme, muchas personas no son capaces de percibir a tiempo los cambios en la popularidad de los Meme. Mientras que las máquinas pueden capturar y cuantificar estos cambios emocionales en tiempo real. Por lo tanto, en aspectos como el trading y la interacción, la colaboración dividida entre humanos y máquinas será la tendencia inevitable.
Otra tendencia es que tanto el trading como otras actividades se desarrollarán en una dirección más simple. Recuerdo que en agosto de este año mencioné un ejemplo interesante. En Estados Unidos, ahora hay un DEX llamado Narrativa Trading, que permite a las personas invertir en AI sin investigar funciones complejas o informes financieros. En el mercado de criptomonedas, muchas personas tienen ideas similares. No saben qué Meme vale la pena invertir, así que compran algunos y luego dejan de prestar atención. Si pudieran realizar algunas operaciones más simples, como seguir a George AI, sería más fácil para la mayoría de las personas gestionar, entender y operar.
Este también es una tendencia importante para el futuro, que es hacer que todo sea más simple. La gente puede expresar sus puntos de vista más fácilmente sin tener que pasar mucho tiempo investigando la tenencia, tendencias y atención de cada Meme. También estamos convencidos de que esta es una gran tendencia para el futuro. Por lo tanto, cuando WOO nos encontró, considerando estos dos puntos, estábamos muy dispuestos a colaborar de esta manera. Creemos que es una dirección de desarrollo importante para el futuro de la industria.
Gran Naranja: Las herramientas que utilizo actualmente incluyen Nansen y Glassnode, que he pagado, y herramientas como TradingView son imprescindibles en mi día a día. De hecho, he construido un panel de trading personal, donde espero que los programadores integren los datos clave que necesito. Por ejemplo, mi panel actual incluye volumen de contratos de Binance en USDT, profundidad del libro de órdenes de monedas principales y datos de opciones.
Cabe destacar que siempre he creído que los datos en bloque de opciones a menudo tienen un significado inverso. Por ejemplo, cuando aparece un gran volumen de datos de venta en corto, los market makers, después de asumirlos, podrían comprar opciones de compra (call) y hacer cortos en el mercado de contratos para cubrir el riesgo. Esto me parece un comportamiento del mercado coherente, pero para los traders individuales, analizar estos datos a menudo presenta desfases, y cada movimiento en el mercado podría desencadenar reacciones en cadena en otros lugares. Por ejemplo, un movimiento en Deribit podría afectar el par de trading USDC/USDT en Coinbase, ya que el flujo de fondos también impactará el mercado. La complejidad de los datos que enfrento es que mi panel integra más de diez fuentes de datos diferentes, abarcando desde el volumen total de fondos bloqueados (TVL) hasta el flujo de stablecoins.
Siempre he querido explorar si existe una herramienta de AI que pueda recibir los datos organizados por programadores y analizar sus correlaciones a través de modelos de datos. Basado en las tendencias históricas, creo que debe existir algún tipo de correlación entre estos datos, y esta correlación es muy significativa para el trading subjetivo y el desarrollo de estrategias de trading cuantitativo (como CTA). Sin embargo, actualmente todavía necesito analizar manualmente los datos de diferentes secciones cada día, aunque puedo evaluar algunas correlaciones simples, profundizar en las complejas relaciones entre estas más de diez fuentes de datos y formar una metodología sistemática sigue siendo un desafío para mí.
Espero poder entregar todos los datos recopilados a herramientas de AI, para que me ayuden a analizar los puntos de vista y las correlaciones dentro de ellos, incluyendo la correlación histórica de retroceso. Por supuesto, como mencionaron los primeros invitados, el análisis de los medios, la popularidad del mercado y otros factores también son imprescindibles. Especialmente en la especulación de monedas Meme y altcoins, las comunidades a menudo se convierten en el principal canal para que los minoristas obtengan información. Y ahora, con la ayuda de los robots de AI, podemos recopilar más información de comunidades extranjeras y Twitter, así como anuncios y palabras clave de diferentes intercambios. Al analizar esta información a través de modelos unitarios, creo que en el futuro esto se convertirá en una herramienta que cada trader utilizará. Por lo tanto, creo que la aplicación de herramientas de AI en el trading es crucial. En cada etapa del trading, cada persona debería tener su propia estrategia y dirección de uso de AI.
Moderador: ¿Es posible que AI extraiga beneficios de Meme?
Willy: Mi opinión personal es que dividimos el viaje del usuario en tres partes. La primera parte es Onboarding, es decir, cómo utilizar la capacidad de AI para atraer a más usuarios al campo de las criptomonedas. La segunda parte es Discovery, como mencionó el maestro Gran Naranja, esto incluye varias informaciones de trading, así como las señales sociales que Kaito está implementando. Cómo integrar esta información para proporcionar un mejor soporte de trading a los traders o equipos es algo que necesitamos considerar. La tercera parte es la ejecución, que en realidad es un campo emergente. Desde aproximadamente el año pasado, el desarrollo de AI ha pasado por varias etapas, desde ChatGPT hasta modelos de lenguaje grandes, y luego a herramientas de automatización más antiguas. Sin embargo, esas herramientas de automatización tempranas no tienen inteligencia, solo ejecutan operaciones dentro de un marco preestablecido y no pueden optimizar la lógica por sí mismas. Hasta la llegada de los modelos de lenguaje grandes y ChatGPT, AI finalmente comenzó a tener capacidades lógicas.
Ahora hemos entrado en la era de los llamados Agents. Diversos Agents, como Goat, Virtual, ya han sido emparejados en estrategias, no solo pueden ampliar la influencia del modelo, sino que también están activamente publicando en redes sociales, interactuando con diferentes cuentas, y poseen la capacidad de trading autónomo. El marco de Agents está tomando forma, que es el tercer paso que mencionamos anteriormente: ejecución. Esto puede hacer que lo que queremos hacer se realice. Pero, hasta ahora, el mayor problema sigue siendo que los diferentes protocolos o sistemas no están interconectados, y aún no se ha abierto completamente la capacidad de todos. Pero creo que este día llegará pronto, porque además de ejecutar trades, los Agents también pueden hacer autoejercicios e innovaciones.
Cuando todo esto se vuelva posible, daremos la bienvenida a lo que realmente significa un Copiloto de Trading. El Copiloto de Trading podría cambiar drásticamente la gestión de riesgos de trading, la seguridad y la experiencia personalizada. En el proceso de trading, puede que ya no necesitemos prestar atención a tanta información compleja y aprendizaje profundo. Desde el nivel DeFi, las operaciones que originalmente requerían varios pasos ahora podrían completarse con solo una intención, interactuando a través de Agents en el backend con contratos inteligentes. Sin embargo, aún existen algunos problemas. Primero, creo que las API aún no son lo suficientemente maduras. Segundo, necesitamos determinar la veracidad de la información a partir de los datos, como si el precio de Bitcoin es real, de dónde proviene ese precio. En consultas de precios simples, esto podría no ser un problema, pero en el nivel de Meme, las cosas se complican. Por lo tanto, ¿existe la posibilidad de un error?
En el campo de las criptomonedas, la gente está intentando con dinero real, no solo intercambiando información. Así que estos problemas pueden ser muy complejos. Sin embargo, personalmente creo que esta tendencia es poco probable que se detenga, y puede que haya un crecimiento exponencial. Especialmente la combinación de Meme y AI, creo que es la combinación óptima en este momento. Por un lado, hay incentivos para los tokens, y por otro lado, hay una capacidad completamente automatizada. La combinación de ambos, como se puede ver en el panel de Kaito, ya ha atraído más del 50% de la atención en la industria de las criptomonedas. Por lo tanto, creo que esta tendencia no se detendrá, pero también habrá muchos proyectos que se eliminarán en este proceso. Solo aquellos que puedan realmente crear productos, resolver problemas de los usuarios y proporcionar una mejor experiencia para los usuarios podrán sobrevivir. Y aquellos que solo publiquen muchos tokens, persigan el aumento de precios de tokens, pero tengan una tendencia general mala, podrían tener un impacto negativo en el desarrollo de la industria. Esta es mi opinión personal.
Yu Hu: Primero, quiero hablar sobre la combinación de Meme y AI desde una gran perspectiva. Recientemente, la atención hacia los Meme ha aumentado significativamente, subiendo desde alrededor del 5-10% a principios de año hasta aproximadamente el 15-20% ahora. Al mismo tiempo, la atención hacia AI ha alcanzado el 30%. Por lo tanto, la combinación de AI y Meme es, sin duda, un campo con mucho potencial, ocupando casi la mitad de la atención en el ámbito de las criptomonedas.
A principios de año, señalamos que los Meme representaban solo el 2% de la capitalización del mercado de criptomonedas, y hoy esa proporción ha aumentado a aproximadamente el 4%. A pesar de que todavía hay una gran diferencia con su atención del 15-20%. Esto indica que, aunque el mercado de Meme es pequeño, es muy apreciado por los inversores y hay un flujo de capital frecuente. Por lo tanto, seguimos siendo optimistas sobre el desempeño de los Meme en este ciclo.
A continuación, quiero compartir algunas observaciones a nivel micro. Actualmente, muchas plataformas de datos como Nansen están rastreando el trading de Meme. En la división del trabajo entre humanos y máquinas, podemos ver claramente las ventajas de ambos. En el nivel cultural o de Meme, el juicio humano supera con creces al de las máquinas. Por ejemplo, cuando Clanker publica un Meme de Santa que inesperadamente se convierte en un bug, o cuando aparecen Memes llenos de referencias como PNUT, las máquinas no pueden captar rápidamente el significado cultural y la diversión detrás de ellos como lo hace un humano. Sin embargo, en el nivel de trading, las máquinas demuestran tener una gran ventaja. Cuando la atención hacia Memes como PNUT disminuye, las máquinas pueden tomar decisiones de trading más precisas basadas en señales de datos, mientras que los humanos podrían ignorar estas señales debido a juicios subjetivos.
Además, hemos notado que en el mercado de Meme, los KOL tienen un papel crucial. Ellos lideran las tendencias del mercado al controlar la economía de atención. Por ejemplo, Murad lideró una ola de entusiasmo por Meme después de su discurso en Token 2049, y recientemente, un grupo de nuevos KOL ha liderado la tendencia de AI Meme. La importancia de estos KOL radica en que tienen el control de la economía de atención.
Al rastrear las posiciones de los KOL y enfocar nuevos proyectos, las máquinas también han demostrado tener una gran capacidad. Pueden monitorear en tiempo real las posiciones y dinámicas de atención de los KOL, ayudando a los inversores a comprender rápidamente el contexto histórico, el origen y la red de relaciones de los proyectos. Por ejemplo, cuando ai16z apareció, la máquina captó rápidamente la atención del fundador de a16z, Marc Andreessen, proporcionando información valiosa a los inversores.
Sin embargo, en la obtención de información externa y en la respuesta a eventos cisne negro, los humanos tienen una ventaja. Por ejemplo, eventos como el lanzamiento de ACT en Binance son imposibles de predecir para las máquinas, lo que requiere que los inversores hagan juicios integrales basados en la opinión del mercado en ese momento, las decisiones de liderazgo de Binance y otros factores. En este proceso, creo que la mejor manera es tener una clara división del trabajo entre humanos y máquinas, aprovechando sus respectivas fortalezas, desde la perspectiva humana se pueden entender muy bien algunas cosas suaves, como cuando un Token acaba de salir, entender su narrativa, su contexto y aspectos culturales, esto es algo que los humanos hacen bien.
Pero en cualquier momento, hacer un juicio sobre el mercado, o sobre algunas de estas externalidades, es algo que los humanos hacen mejor. Pero, por ejemplo, muchos indicadores emocionales, o algunos indicadores de seguimiento, cuando la capitalización de un Token se vuelve bastante grande y la economía de atención decide el movimiento de este Token, en ese momento, las máquinas suelen hacerlo mejor.
Gran Naranja: Hablando de algunos problemas o desafíos que AI Trading enfrentará en el futuro, AI Trading puede entenderse como inteligencia artificial cuantitativa, y los problemas que generalmente tiene la cuantificación, AI también podría tener. Por ejemplo, el primer punto es la calidad y diversidad de las fuentes de señal. La cuantificación tiene este problema, que necesita constantemente que los traders mejoren e iteran las señales.
Por ejemplo, el CTA siempre necesita iterar, creo que incluso el AI Trading podría tener este problema, simplemente que el mismo señal, podría tener una capacidad de análisis y recopilación de datos más fuerte, pero la iteración de diferentes señales aún necesita ser ajustada por humanos.
El segundo punto que creo es la evasión de ciertos eventos cisne negro, la estrategia CTA teme sobre todo cosas que no se han previsto fuera del modelo, creo que AI Trading también podría tener este problema, y será necesario observar cómo será la capacidad de adaptación de AI en ese momento.
El tercer punto debería ser el problema de los recursos necesarios, porque, después de todo, es AI Trading, y mantener AI Trading no debería costar mucho, ¿es igual al retorno que genera tu estrategia?
Moderador: ¿Cuál es su perspectiva sobre el futuro del mercado?
Willy: En cuanto a la volatilidad a corto plazo, creo que el entorno actual no ha dado demasiados comentarios claros. Sin embargo, a largo plazo, sigo siendo optimista. Esto se basa en varias razones: primero, aunque la guerra comercial ha traído muchas incertidumbres, el entorno en general sigue siendo positivo. Desde la perspectiva de datos financieros tradicionales, la situación económica en países de Europa y América sigue siendo sólida, y muchas industrias tecnológicas clave continúan desarrollándose. Además, se espera que la tasa de crecimiento anual en el campo de AI alcance el 16%, y que el tamaño del mercado llegue a 240 mil millones de dólares en 2025. Estas cifras indudablemente muestran la fuerte motivación de inversión en la industria tecnológica.
En el ámbito de las criptomonedas, he observado que el mercado actualmente presenta una tendencia de polarización. Por un lado, la economía de atención representada por los Meme, impulsada por la cultura y la fuerza de la comunidad, está en auge, atrayendo mucha atención.
Por otro lado, algunos proyectos relativamente maduros, aunque puedan no ser tan llamativos, muestran un desempeño sólido en ingresos, aplicaciones y otros indicadores como TVL. Creo que el mercado buscará oportunidades entre estos dos extremos, y la liquidez se acumulará en ambas direcciones. Los proyectos que se encuentran en el medio podrían enfrentar una situación algo incómoda.
Hasta ahora, los proyectos con ventajas fundamentales aún no han mostrado su valor plenamente en 2024. Pero creo que para 2025, el potencial de estos proyectos podría comenzar a hacerse evidente. Por supuesto, esta es solo mi opinión personal, y solo para referencia.
Yu Hu: Soy optimista sobre el futuro, principalmente basado en dos eventos bastante especiales en el ciclo actual. Primero, la aprobación del ETF, que en este año ha provocado un impulso anómalo y anticipado en el mercado. Este impulso puede rastrearse hasta los beneficios globales de políticas que surgieron cuando Trump asumió el cargo, inyectando una fuerte motivación al mercado.
Al mirar hacia atrás en el ciclo anterior, la política de expansión masiva de la Reserva Federal fue, sin duda, un punto de inflexión significativo. Y este ciclo aún no se ha desplegado completamente, siendo el factor decisivo más clave el rendimiento de los activos de riesgo. Según la experiencia histórica, normalmente en los 6 a 12 meses posteriores a la primera reducción de tasas, el mercado experimenta un período de retraso. Por lo tanto, aún no hemos entrado en esta ventana clave.
Por supuesto, además de los factores mencionados, hay otros variables que merecen atención. Por ejemplo, los pagos de compensación relacionados con el evento FTX, que se espera comiencen a distribuirse gradualmente en el primer trimestre del próximo año. Aunque este tema ha comenzado a desvanecerse de la vista pública, a medio plazo, todavía tendrá un impacto positivo en el futuro, reafirmando mi optimismo sobre el futuro.
Gran Naranja: Creo que antes del 28 de enero de 2025, el mercado debería ser relativamente estable. La corrección de hoy se debe principalmente a la distancia excesiva de las medias móviles y a que el mercado ha subido durante varios días consecutivos, por lo que la corrección es acorde con las necesidades técnicas. Actualmente, el mercado podría estar consolidándose cerca de la media móvil diaria. Para aquellos inversores que han estado esperando entrar en el mercado, sugiero que esperen hasta que el mercado regrese cerca de la media móvil y consideren comprar algunas monedas de gran capitalización.
Si actualmente tienes una posición larga y enfrentas presión, y planeas seguir manteniéndola, te sugiero que consideres comprar opciones de venta (put) de fecha de vencimiento diaria. La razón de esto es que puedes proporcionar algo de protección a tu posición larga para hacer frente a posibles caídas en el mercado. Dado que las opciones de venta diarias son relativamente baratas, puedes aumentar la confianza en mantener tu posición larga sin aumentar significativamente los costos.
Además, sobre las monedas Meme, hoy CZ compartió su opinión en Twitter, en resumen, que no es optimista sobre el estado actual de las monedas Meme. Creo que el destino de las monedas Meme está muy relacionado con las expectativas de listado en plataformas de intercambio como Binance. Si las expectativas de listado en plataformas como Binance cambian, las perspectivas a corto plazo de las monedas Meme podrían verse muy afectadas. Por lo tanto, en el entorno actual, sugiero a los inversores que presten más atención a las monedas principales y consideren realizar Restaking basado en monedas o estrategias de ingresos en monedas para lograr un retorno de inversión más estable.
