#AI交易应用 La declaración de CZ aborda la contradicción central en la aplicación de IA en el trading, que es precisamente la cuestión en la que he estado reflexionando frecuentemente al rastrear los flujos de fondos en la cadena.

La lógica es muy clara: si un algoritmo de IA realmente genera ganancias, ¿por qué empaquetarlo como un servicio para vender a otros? Si una estrategia es lo suficientemente efectiva, la recaudación de fondos para un equipo de calidad ya no sería un problema, y los beneficios de operar por cuenta propia superan ampliamente los ingresos por suscripción. Esto significa que la mayoría de los productos de trading con IA en el mercado, en esencia, están vendiendo a los usuarios una "solución subóptima".

El problema más profundo radica en el reverso del efecto de red: cuando una misma estrategia es adoptada por muchos usuarios, la estrategia en sí misma se vuelve ineficaz. El mercado es un juego de suma cero; cuanto mayor sea el número de participantes y mayor la homogeneidad, más evidente será el patrón en el que los primeros en obtener beneficios ganan y los últimos pierden. Esto también explica por qué, al monitorear los movimientos de las ballenas y los flujos de grandes sumas, las estrategias que observo tienden a fallar rápidamente después de ser ampliamente replicadas.

Sin embargo, la última declaración de CZ merece atención: la aplicación de la IA como una herramienta que ayuda a los traders a personalizar y optimizar rápidamente sus estrategias, es una lógica relativamente factible. Pero la capacidad de convencer sigue siendo limitada, porque en la carrera armamentística del trading de alta frecuencia, la velocidad y el rendimiento son las cartas más importantes, y precisamente esas cualidades no se pueden obtener de manera equitativa mediante herramientas universales.

Al final, lo crucial sigue siendo observar los cambios reales en la asignación de fondos en la cadena, y no dejarse engañar por las narrativas de marketing.