🔥 WCTC S8 全球交易賽正式開賽!
8,000,000 USDT 超級獎池解鎖開啟
🏆 團隊賽:上半場正式開啟,預報名階段 5,500+ 戰隊現已集結
交易量收益額雙重比拼,解鎖上半場 1,800,000 USDT 獎池
🏆 個人賽:現貨、合約、TradFi、ETF、閃兌、跟單齊上陣
全場交易量比拼,瓜分 2,000,000 USDT 獎池
🏆 王者 PK 賽:零門檻參與,實時匹配享受戰鬥快感
收益率即時 PK,瓜分 1,600,000 USDT 獎池
活動時間:2026 年 4 月 23 日 16:00:00 - 2026 年 5 月 20 日 15:59:59 UTC+8
⬇️ 立即參與:https://www.gate.com/competition/wctc-s8
#WCTCS8
不建議用Agent去與莊共舞,因為LLM模型有很多隨機性,LLM 的本質不是策略引擎,而是概率生成器。
同一個 prompt,不同輸出 → 不穩定決策
你問他同一個問題都好幾個答案,而且cron腳本有約束,LLM模型是隨機性的,而且在很多時候很發揮,最糟糕的地方是memory,LLM模型是經常失憶的。
context window 有限 → 長期狀態丟失
memory 依賴外掛(vector DB / logs)→ 非強一致
retrieval 本身也是概率行為 → 會漏 / 會錯
而且最大的问题是主动MM是人类操控的,他的剧本有很多种,大部分Agent只能学习历史,无法预测未来。所以用Agent去交易妖币大概率会死得很慘。
👉 市場不是 stationary environment
MM 可以換劇本
可以反向利用你的策略去收割
可以製造“假歷史模式”然後在你以為的規律裡爆拉爆砸
而大多數 Agent 在做的是:
👉 用歷史數據去擬合一個“穩定規律”(AutoResearch會過度擬合)
但現實是:
👉 規律本身就是被人不斷打破的