AI 跟單交易如何重塑加密市場

Ji-Pu Industrial Trend Research Institute：Yu Shi Bo

前文談到，比特幣在美伊戰火中扛起避險大旗，貝萊德、富達等機構透過 ETF 大舉抄底，將加密貨幣的角色從投機商品，悄悄重新定位成「數位資產儲備」。然而，這只是冰山的一角。當底層的機構資金正以每季百億美元的規模穩穩進駐之際，另一場更貼近散戶的革命，正在交易所的另一端悄悄成形——AI 驅動的跟單交易（Copy Trading），正以驚人的速度重新定義誰有資格在加密市場賺到錢。

根據最新數據，全球加密跟單交易市場在2025年已達474億美元規模，光 Bitget 一家平台就累積了19萬名專業帶單員、80萬跟單用戶、超過1億筆跟單交易，產生的跟單獲利突破5.3億美元。而更關鍵是，AI大型語言模型（LLM）正在從旁觀者，變成這場遊戲的主角；跟你在交易的從某位交易員，升級成一個24小時不眠不休、會讀新聞、會解析鏈上數據的AI agent。這場散戶層的結構性變化，與機構層的避險錢同時發生，並非巧合，而是加密市場走向真正成熟的雙軌訊號。

機構做底，散戶搶浪，加密市場第一次出現「上下分工」

過去幾年，加密市場的價格波動，幾乎是由散戶的情緒驅動。一則馬斯克的推文、一個交易所的傳聞、一場聯準會的記者會，都能讓比特幣在數小時內上沖下洗。這種「全員衝浪」的市場結構，也是加密貨幣長期被傳統金融視為「賭場」的根本原因。

然而，自2024年初現貨比特幣ETF獲批後，結構開始出現質變。根據最新數據，貝萊德旗下IBIT的資產管理規模（AUM）已突破700億美元，30天中位買賣價差（bid-ask spread）壓縮到僅 0.02%，幾乎與SPY等老牌 ETF 並駕齊驅。2025 年全年，比特幣ETF累計淨流入472億美元；進入2026年第一季，即便面臨美伊戰火與油價飆破120美元，ETF單季仍吸金124億美元。這些錢有別於過去的投機快錢，大多來自於退休基金、家族辦公室、保險資金，其特性為買進後就是長期持有，鮮少進出。

當這群「不動如山」的長線資金進駐後，一個過去從未出現過的現象開始浮現：市場的高頻波動與深度流動性，第一次同時存在。相較於過往虛擬貨幣的交易狀況，在新的格局下出現三種現象，「買賣價差變小」、「深度變厚」、「滑點降低」。進而導致過去那些在交易池裡跑不出績效的演算法策略，現在終於有了發揮空間。

於是，加密市場長出了兩層秩序：底層是機構用ETF慢慢吸籌、堆疊長期部位；表層則是散戶藉由跟單交易與AI工具，在高波動的浪頭上反覆搶進搶出。前者賺的是「市場成長的紅利」，後者賺的是「波動本身的價差」。兩者並非競爭關係，而是共生關係；機構的長線買盤提供了流動性與穩定性，散戶的高頻操作則貢獻了真正能讓 AI策略發揮的市場噪音。

這正是過去一年半以來，年加密跟單交易市場暴衝至474億美元規模的底層邏輯。而當底盤夠穩、流動性夠深，AI交易工具開始有從玩具變成交易武器的可能性。

圖一｜加密市場雙層秩序：機構底盤與散戶戰場的共生關係

跟單交易的爆發：從「跟人」走到「跟策略」

跟單交易（Copy Trading）的概念並不新。早在2010年前後，社交投資平台eToro就已經在股票與外匯市場推出「一鍵跟單」。但在加密市場，這套機制直到2020年才由Bitget率先引進，並在過去兩年真正進入爆發階段。

Bitget目前穩坐加密跟單交易的龍頭(Binance與OKX有跟單系統，但沒有相關公開數據)累計19萬名專業帶單員、80萬名跟單用戶，已執行超過1億筆跟單交易，為跟單者創造的累計獲利超過5.3億美元。Bybit則以1500萬的用戶基數，搭配衍生品推出Classic、Pro、MT5三種不同複雜度的跟單模式，其中Pro Master的抽佣最高可達30%，吸引了一批原本在對沖基金工作、想自立門戶的操盤手。Binance 則走另一條路：把目標放在大眾市場，將跟單交易的最低門檻壓到10USDT，結合全球最大的流量池與最完整的績效透明度儀表板，做的是「讓跟單像訂閱一樣簡單」。

這股浪潮背後，反映了交易者心態的轉變。過去散戶進場買幣，想的是「我要學會交易策略」；現在進場，想的是「我要找到誰策略最準」。顯示出，當市場上的資訊流動速度已經快到人類大腦無法處理時，與其主動管理，我們的惰性自然會傾向更簡單且更有勝算的專家。跟單交易的本質，就是把這種委託關係制度化、平台化、可量化。

這當中更關鍵轉折點，是帶單員這個角色的定位正在改變。早期Bitget剛推出跟單時，帶單員多半是靠Telegram、Discord等社群累積名氣的散戶網紅；如今各大平台則引入Sharpe指標、最大回撤、勝率、資金容量（AUM capacity）等完整量化維度，讓帶單者實質上被「產品化」，進而讓跟單不再焦點從個人敘事與IP，轉向績效、記錄、及風險規避。這個轉變，正是 AI工具能夠介入的切入點。

圖二｜三大交易所跟單交易戰況對比：不同的門檻策略與產品定位

當你跟的不再是人，而是一個會讀新聞、會下單、會自己進化的 Agent

如果說第一次跟單革命把「帶單員」從網紅轉變成產品化的金融商品，那麼第二次革命的關鍵字便是AI Agent；目前看來這場革命正以三條不同的路徑同步推進。

路徑一：AI Bot本身成為可被跟單的對象

過去跟單平台上架的都是人。現在則開始出現「AI 策略機器人」直接上架跟單 Marketplace的情況。老牌自動化交易平台 Cryptohopper內建的Algorithm Intelligence，會根據市場條件（趨勢強度、波動率、成交量）自動在多個AI策略間切換；3Commas 則把訊號機器人與SmartTrade 做深度整合；WunderTrading 更直接把「AI 自動化交易」與「跟單交易」合併成一個混合產品。帶來的意義是，你訂閱的不再是某個人的操盤直覺，而是24小時不間斷、沒有情緒、不會離線的演算法。

路徑二：AI 擔任帶單員的評選者

當平台上的帶單員數量突破十萬量級，散戶其實根本沒有能力自己篩選。於是AI從執行層上升到決策層：Bybit推出的 Aurora AI系統，會把平台上的帶單員自動分類為「高收益池」、「穩定池」、「高頻池」等不同風險屬性群組；OKX則更進一步，讓散戶可以用自然語言描述自己的需求（例如「我要找一個月波動不超過 15%、年化 30% 以上的 BTC 帶單員」），由AI直接完成媒合。這種模式本質上，已經是一個「加密版的AI顧問」。

路徑三：LLM Agent 直接接管交易決策

這是最新、也最具顛覆性的一條路徑。2025年11月，中型交易所 Bitrue率先把GPT-5、Gemini、Claude 三大主流大型語言模型直接整合進平台交易引擎，讓AI自己分析市場、自己擬定策略、自己下單執行。香港大學數據科學實驗室（HKUDS）則在GitHub上開源了AI-Trader專案，提供完整的Agent-Native交易框架，可跨平台同步、支援一鍵跟單。而在更底層的基礎設施上，以太坊的EIP-7702升級提案通過，此項目專為「AI agent受限授權交易」設計，讓Agent可以在預設的風險參數內自主下單，而不需要每一筆交易都由人類重新簽章。

這三條路徑合在一起，未加密貨幣的未來描繪出一個清晰的樣貌。散戶未來跟單的對象，是一套由LLM 驅動、能夠讀新聞、解析鏈上數據、動態調整策略的AI Agent。而帶單員這個角色，正在被稀釋。

圖三｜AI × 跟單交易的三個融合趨勢：從策略上架、評選配對到 Agent 自主

看似繁榮下的三個警訊

任何一波快速爆發的金融創新，背後都伴隨著被低估的風險。AI跟單交易也不例外。這裡至少有三個值得提前警覺的隱憂。

警訊一：羊群效應被制度化放大

學術界對「跟單交易」的質疑，其實早有研究並提出警告。2024年發表於《Applied Economics》期刊研究，其利用韓國交易所的資料證實，當主力交易者進行「拉抬出貨」（pump-and-dump）操作時，其他投資人的跟風買盤會顯著放大操縱者的獲利，而這種行為在新興市場更為明顯。跟單交易的設計，本質上就是把這種「散戶跟風」從自發行為系統化。當一位AI交易員同時有數萬跟單者，它每一筆下單就等於引爆一次小型的資金衝擊。這在牛市時是繁榮，在熊市時就是災難。

警訊二：AI同質化造成新型閃崩風險

當市面上多數的AI交易Agent 都在讀同一批新聞源（CoinDesk、Cointelegraph）、同一批鏈上數據（Nansen、Arkham）、並使用類似的大型語言模型（GPT-5、Claude、Gemini）做出決策時，它們產出的訊號會不可避免地高度相關。一旦市場轉向，所有AI Agent可能會「同時」止損，甚至「同時」反手做空，造成過去在傳統金融市場已出現過的演算法閃崩（Algo Flash Crash）；只是這次，發生在加密市場，速度更快、規模更大；這也是監管機構目前最擔心的議題之一。

警訊三：帶單員的誘因結構天生扭曲

在多數跟單平台上，帶單員的收益來自「跟單者獲利的抽佣」。跟單者賺錢，帶單員才有錢拿。這個設計隱藏著「損益錯位」誘因，導致帶單員有動機去「拉高短期勝率、延後認列虧損」，因為短期勝率決定了他能吸引多少新跟單者，而虧損要真正體現出來之前，他可能早就賺飽抽佣、轉投新平台。這在傳統外匯保證金交易跟單市場已經出現過無數次的劇本，更有甚者將引發系統性的龐氏騙局。

當世界轉向AI跟單，本土交易所若不跟上，一般交易者會轉向何方?

回看台灣市場，本土交易所（MAX、ACE、幣託）過去主要聚焦在法幣出入金與現貨交易的基礎功能，在跟單交易與AI工具這條戰線上幾乎尚未布局。未來，當本土交易者認知到跟單交易的價值，將會繞過本土平台，直接湧向 Bybit、Binance、Bitget 這些有完整產品線的國際交易所。因此，本土交易所如果不在兩年內完成跟單交易的產品化，未來的市場占有率恐將進一步被侵蝕。

另一方面，監管的空白也是一個更令人擔心的議題。當AI Agent自主下單並造成散戶虧損，責任歸屬是帶單員、平台、AI 模型開發者，還是散戶自己？這個問題在美國 SEC、歐盟 ESMA、台灣金管會目前都尚無明確答案。在一個「責任不明、規範未到、產品已爆發」的窗口期，產業與監管的落差只會越拉越大

總結來說，加密貨幣市場正從「人工投機時代」，走向「AI系統操作時代」，對於交易者而言，前方既是機會，也布滿了陷阱跟隱患，而在這AI進駐的當下，科技與監管，或許才是加密市場走在邁向成熟路上的引擎與煞車。

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