作者：WhiteForest，前 Foresight Ventures 共同創辦人
我在 Bitget 管過幾十萬散戶交易，才搞懂這件事
上個月一個老朋友約我吃飯。他做了 7 年交易，只是管自己的一點錢，過去兩年卻沒跑贏 BTC。不是因為他判斷差，我認識的人裡他其實是想得最清楚的那一個。飯吃到一半，他問我最近在做什麼。我沒多解釋，把手機推過去，讓他直接試一下。
他在對話框裡打下這行字：「我想把手上一半 ETH 換成 SOL。」
產品沒有立刻執行，它先告訴了他三件事：第一，他過去 12 個月做過 4 次完全相同的 ETH→SOL 換倉，3 次做錯了，平均虧 11%。第二，上一次做這個動作之前，他親口說過「如果 SOL/ETH 跌破 0.038 我一定換回來」，它跌破了，他沒換。第三，他當前的 SOL 倉位已經超過他自己設過的硬上限 4 個百分點。
然後它只問了一句：「你現在是在做一個決定，還是在重複一件你已經做過 4 次的事？」
他盯著螢幕沉默了大約 15 秒，然後抬起頭說：「我操。」
那 15 秒裡，他不是在看市場信號，是第一次看清楚了自己是個怎樣的 trader。他做過的事、說過的話、設過的線、越過的那條線，第一次在他要犯錯的那一刻，完整地擺在他面前。我後來一直在想一個問題：為什麼市面上 200 個 AI Trading 產品，沒有一個能讓他看清自己？
我在 Bitget 數據裡看到那麼多散戶虧錢，是因為判斷力不夠嗎？
要回答這個問題，得先搞清楚散戶虧錢到底是因為什麼。
我在 Bitget 管過 5 條業務線，看過幾十萬散戶真實的交易行為數據。在那之前，我以為散戶虧錢是因為判斷力不夠、資訊不夠、分析不夠、信號不夠。這也是市面上所有產品在解決的問題。但數據告訴我的不是這個。
國際清算銀行研究了全球 95 個國家 2015 到 2022 年的 crypto 交易數據，結論是 73% 到 81% 的散戶虧損了本金。2025 年一項覆蓋 1005 名 crypto 散戶的調查，數字是 84%。十年過去了，工具越來越多，資訊越來越透明，這個數字從來沒有真正變過。
我在數據裡找到了答案。虧錢的那些人，判斷不是問題。止損線設好了，跌破那一刻他在開會。鏈上地址有動作，等他跟進去價格已經走了 20%。倉位超了自己定的硬上限，但行情看起來還不錯，就告訴自己再等等。同一個錯誤，三個月前犯過，六個月前也犯過，因為沒有人提醒，根本不記得了，然後又犯了一次。判斷對了，錢還是沒進來。
散戶真正的問題不是判斷力，是在關鍵時刻沒有人幫他把自己過去的行為擺在他面前，沒有幫他認清他到底是個什麼樣的 trader。
200 個 AI Trading 產品都沒解決根本問題
我測過市面上主流的 AI Trading 產品，也看著朋友被割。歸納下來就四種：
第一種是策略卡片。
打開 app，一排卡片，BTC 趨勢 137%，SOL 突破 68% 勝率，右上角寫著「AI 優化」。AI 做了什麼？把過去 90 天賺錢的策略排到最前面，就這樣。那個 137% 的策略是 90 天回測最好的那個，這意味著它已經把這輪的 alpha 吃完了，你買入的那一刻恰好是它不該被買入的時刻。這不是 AI 策略篩選，是倖存者偏差自動化版。2018 年就有這東西，那時候叫跟單交易，不需要每月 $29。
第二種是跟單 agent。
AI 幫你追蹤聰明錢，即時跟單前 100 名錢包。鏈上確認 12 秒，agent 檢測 5 秒，推送到你手機 3 秒，你看到彈窗心跳加速點擊確認 4 秒。等你成交，那筆「聰明錢」已經入場 24 秒了，你是最後一個接棒的人。這還是好的情況。壞的情況是那個錢包是某個做市商的左手倒右手，製造信號，等成千上萬個跟單 agent 蜂擁而入，然後對著所有人出貨。聰明錢不是一種身分，是貼在過去收益上的標籤，它昨天的操作在鏈上，明天的事沒人知道，包括它自己。
第三種是 AI 分析對話框。
打開 app，對話框，你打「我現在應該買 BTC 嗎」，它生成 800 字分析，RSI、MACD、鏈上資金流、社交情緒、歷史類比，聽起來很專業。真相是一句話：ChatGPT 套殼，調 5 個免費 API。你的「鏈上數據」是 Etherscan 公開頁面，你的「社交情緒」是 LunarCrush 免費接口，你的「歷史類比」是大模型從訓練數據裡編了個聽起來類似的故事。你每月花 $29 買到的，是幾個免費 API 包裝出來的分析。Citadel 這類機構每年花 $7 億買的是真實的、你永遠看不到的市場情報。這不是同一個遊戲裡輸贏的差距，這是根本就不在同一個資訊層面上。更黑暗的地方在這裡：你在對話框裡打的每一句話，你點擊的每一條建議，你有沒有執行，你有沒有賺到錢，這些數據全部被打包賣給了自營交易商。你以為你在用 AI，其實 AI 在用你做訓練數據，幫這些機構把你研究得更透。
第四種是真 LLM 被閹割了。
這種最讓我憤怒。他們真的接入了 Claude 或 GPT-4，真的為模型付了錢，創始人真的懂 AI。然後他們做了一件事：把 LLM 降級成了一個對話框，後端硬編碼 5 個固定策略。LLM 最有價值的能力是泛化，被直接扔掉了。不管用戶說什麼，只調用這 5 個函數之一。它不會問「你做過這個動作 4 次了」，不會問「你的倉位超了自己設的上限」，不會問「你是在做決定還是在重複習慣」，它只是執行。最聰明的工具，用來做最蠢的產品。為什麼？因為創始人的 KPI 是 MAU，不是你的決策品質。你不是用戶，你是他 pitch deck 裡那行寫著「活躍用戶」的數字。
四種產品，四個方向，但有一件事它們都沒做：在你要犯錯的那一刻，把你自己的行為模式擺在你面前。
你以為在用 AI Trading，實際上你只是在被 AI 採樣
五十年來市場收割散戶，散戶靠著「不穩定」活下來，會累，會忘，會跳過一週，會走運一次然後離場。這些人類缺陷一直是你的護甲，市場沒辦法對一個行為不穩定的對手做到完全精準。
AI 現在正在把這些漏洞逐一修補。全天候在線，每一次猶豫都被記錄，你在 12 個月裡犯了 4 次的同一個錯誤，Citadel 這類機構的機器會在你自已意識到之前 0.5 秒就知道你要再犯一次。你花錢買了這些 AI 工具，結果不是你變強了，是這些機構把你的行為摸得更清楚了，知道你什麼時候會衝動，什麼時候會割肉，然後在那個時刻精準地等著你。
這些產品背後，有一個詞被徹底用爛了。
「賦能投資者」這個詞被偷走了
每一個 AI Trading 產品的 landing page 上都印著「賦能投資者」，每個創始人的 pitch 裡都有這四個字，每份 LP deck 的第 3 頁都有它。但這個詞從一開始就是包裝，不是承諾。
真正的賦能是讓一個白天上班、傍晚接孩子、凌晨三點才睡的人，第一次真正擁有只有機構才有的三樣東西：認知、判斷、執行，真實地附著在他自己身上。假賦能是把這三樣東西做成廉價複製品，一個對話視窗、一個跟單按鈕、一張策略卡片，包裹在「賦能」裡賣給你，讓你覺得升級了，然後用更高的精準度把錢從你手裡拿走。
真賦能是讓你擁有和 Citadel 等機構級別的資訊和判斷能力。假賦能是給你一個看起來很厲害的工具，讓你以為自己升級了，實際上你還是那個被收割的人。
如果這個局面不被打破，接下來會發生什麼？
18 個月之後會發生什麼
未來 18 個月，那 200 個 AI Trading 套殼裡至少 180 個會死掉，剩下 20 個被自營交易商收購，用戶行為數據流入 Citadel 的訓練管線。未來 5 年，沒有 agent 的散戶是加密版大媽走進券商營業廳，有套殼 AI 的散戶是拿著塑膠劍的步兵，死得更快，更精準，更便宜。這不是預測，是照著現在這條路走下去必然會到的地方。但這條路不是沒有別的走法。
沒有人做對了，所以我來做
我朋友當時打開的那個東西，是我做的，它叫 Mojo。
我為什麼做它？我坐過三個位子。Foresight Ventures，投AI基礎設施。The Block，看整個行業的形狀。Bitget，管5條業務線，看幾十萬散戶的真實交易行為。三個完全不同的角度，告訴我同一件事：這一代AI真正能做到的事，沒有人在做。
那件事是什麼？回到開頭那15秒。Mojo沒有給我朋友更多市場訊號，沒有告訴他SOL會不會漲，而是把他自己過去12個月的交易記錄擺在他面前，他說過的話、設過的線、越過的那條線，在他要犯第5次同樣錯誤的那一刻，把前4次完整地還給他。那15秒裡，他第一次擁有了只有機構才有的東西：一個真正了解他自己交易行為的系統，附著在他自己身上。
這才是這一代AI真正能做到的事。不是一個更花俏的下單按鈕，而是把機構才有的三樣東西，真正地、完整地、不打折扣地放到你身上。認知，可以載入進一個agent。衝動判斷，可以被一段對話制止。執行，可以被一個全天候運行的API替代。不是PPT，第一次在物理上成為可能。
而$1.7B的VC錢在做的，恰恰是相反的事。它在這裡，是為了讓VC寫出漂亮的投資回報，是為了讓Citadel在36個月內花$50M把其中數據最乾淨的那個產品買下來。買的不是產品，買的是過去1000天裡每個散戶的每一次猶豫、每一次衝動、每一次割肉。Citadel拿到這些數據之後，會把每一個散戶的行為模式建進自己的交易系統裡，知道你在什麼時候會衝動買入，什麼時候會恐慌割肉，然後在那個時刻精準地收割散戶。
如果這一代AI只是讓Citadel變得更強、讓Jane Street賺得更多，而散戶還是那個被精準收割的人，那這一代AI帶來的所謂"進步"，只是機構的進步。對散戶來說，這不是進步，這是一場技術搶劫，包裝成了"進步"。我不做那個，我也不投資那玩意兒。
一旦你看見了某件事，你就沒辦法假裝沒看見。我看見了，所以我來做這件事。把屬於散戶的AI trading還給散戶。
