撰文：Alma Li，Techub News
导语：
从早年听说比特币挖矿、数次与机会擦肩而过，到 2017 年正式进入加密市场；从依赖经验判断周期，到尝试将链上成本、矿工成本、衍生品与市场情绪等信号结构化，小花猫正在搭建一套 AI 行情研究系统。
他不把系统定位为“买卖按钮”，而是希望它帮助使用者把分散信息转为可复盘的评分框架，在高波动市场中减少由不确定性带来的犹豫与恐惧。对他而言，AI 是提升效率和放大经验的工具，最终定义问题、理解风险并承担决策结果的，仍然是人。
核心观点：
“AI 不会替你承担风险，但它可以让你在做决定之前，知道自己究竟在依据什么。”
从早期接触到真正入场：不是先知先觉，而是认知发生变化
TECHUB NEWS：先请你介绍一下自己。你是什么时候开始接触比特币和 Web3 市场的？
小花猫：小花猫：我在上海，日常工作主要是做企业数字化系统落地，在制造工厂数字化系统方面做了十多年产品经理。比特币我接触得比较早，2011 年朋友就喊我去挖矿，但当时没有认真研究它的价值，所以错过了。其实更早在 2009 年前后，我在一些电脑杂志和海外论坛看到过相关讨论，不过当时也不太懂。
小花猫：2013 年那轮牛市，比特币涨到一千多美元，媒体报道很多；后来市场下跌，加上外部环境的影响，我也没有继续关注。直到 2015 年，一位大学同学问我数字货币该怎么买，我才开始认真查资料，研究比特币白皮书、运行机制和价值逻辑。真正进入行业是 2017 年。当时百度玩客云等硬件和挖矿话题很热，我本身学计算机，也喜欢折腾硬件，于是研究矿机、加入 QQ 群，慢慢真正进入这个市场。
TECHUB NEWS：从“知道比特币”到愿意把它作为长期研究对象，你的认知发生了什么变化？
小花猫：小花猫：早期大家很容易把它当成类似 Q 币的东西，觉得没有价值。那时中文资料很少，想研究要去海外论坛看英文资料；节点同步、钱包使用也比现在困难得多。很多人即使拿到比特币，也未必知道怎样保存。
小花猫：后来我逐渐理解，比特币不是突然出现的。此前加密朋克和数字货币领域已经做过很多探索，只是在密码学、基础设施等条件成熟，加上金融危机后的时代背景下，比特币才真正有机会跑出来。理解了这些历史与机制后，我才开始把它当作一个值得长期研究的方向。
TECHUB NEWS：2017 年入场后，你为什么没有选择高风险、高仓位的方式？
小花猫：小花猫：我个人的风险偏好比较保守。如果我觉得一项风险超过一半，通常就不愿意承担。所以我基本以 BTC、ETH 这类主流资产为主，山寨币会买一点，但更多是试错。
小花猫：我也有遗憾，比如 BNB 当时买得很低，但没有一直拿住。不过我不认为这意味着应该放弃风险控制。主流币未必带来最高收益，但相对稳妥。对我来说，先把自己留在市场里，比追求每一次最高收益更重要。
市场手感：长期靠认知，短期靠周期判断
TECHUB NEWS：你想把自己的市场经验转成 AI 行情系统。在你看来，所谓“市场手感”到底是什么？
小花猫：小花猫：要先区分长期投资和短期交易。长期投资的核心，是对资产价值的认可，以及使用闲钱。身边有朋友很早买入比特币，买完放进冷钱包多年不看，最后获得较高回报。要么是他对比特币有坚定信念，要么是这笔钱对他而言可以承受损失，不会因为短期波动被迫卖出。
小花猫：短期交易则不同，更多是对行情和周期的判断。比特币过去有比较明显的周期特征，投资者需要识别顶部、底部以及市场所处阶段。如果想做高抛低吸，但对周期的判断不够准确，很容易踏空，或在剧烈波动中被甩下车。
TECHUB NEWS：你怎么看近期热门的 Meme 币或高波动资产？AI 能否替投资者找到下一个机会？
小花猫：小花猫：我会把 Meme 币当作买彩票。市场里经常有谁赚了很多倍的故事，但这很容易产生幸存者偏差：那么多人参与，最后真正赚钱的可能只是少数。更不用说频繁交易中还有 Gas 费、平台费用等损耗。
小花猫：不能因为看到几个成功案例，就认为它是一条可以轻易复制的路径。投资一定要有自己的体系。我的观点一直是，财富是认知的变现。你在一个领域短期赚到钱，不代表能在另一个你不了解的市场继续赚；没有对应认知，可能又会把收益亏回去。
把经验做成系统：用评分对抗信息碎片和决策恐惧
TECHUB NEWS：为什么会想到做这套 AI 行情助手？它最想解决的是什么问题？
小花猫：小花猫：以前我判断周期行情，主要依赖自己的经验。但加密市场波动很大：今天你觉得像低点，买入后明天可能又跌 10%，或者突然出现黑天鹅。即使从指标上判断接近适合买入的位置，真要下重仓决策时，内心还是会恐惧。
小花猫：这种恐惧很大程度上来自信息没有被量化。过去我会在微信群、X 平台和不同网站上看数据，每个人都有自己擅长的指标，但信息很碎片，没办法综合判断，最后还是靠感觉。于是我想，如果把重要指标收集起来、设定权重、形成明确分数，至少能让判断更可量化，减少犹豫。它有点像一个帮助你下决心的工具或朋友，但不是替你做决定。
TECHUB NEWS：系统主要参考哪些数据？顶部与底部的判断是否使用同一套逻辑？
小花猫：小花猫：不是同一套。底部判断上，链上成本是一个比较核心的指标，矿工成本在过去几轮周期中也比较有效；200 周均线或周线等，也会给一定权重。顶部判断则更看衍生品数据和市场情绪。
小花猫：系统不是挑一个指标说了算，而是把多个指标合起来。权重也不是永远固定的：一个指标在过去有效，不代表在所有阶段都有同样的重要性，所以需要根据市场结构变化持续调整。
TECHUB NEWS：你如何设计系统的评分机制？
小花猫：小花猫：系统每天会打分，但不是简单用一个单向分数。我设计了“牛顶分”和“熊底分”，可以理解为看多和看空两组证据在博弈，像正方和反方同时提出依据。
小花猫：最后根据两组分数的差值，判断市场处于顶部偏向、底部偏向还是中性。这样系统不会因为一个指标强烈看多或看空，就直接给出绝对结论；当两边证据接近时，系统的“中性”状态本身也是一个结论，说明当前方向还不够明确。
市场结构变了：指标权重也要持续迭代
TECHUB NEWS：本轮市场机构化程度更高，宏观因素也更复杂。过去有效的周期指标，如何确认今天仍然适用？
小花猫：小花猫：不能说历史指标一定失效，也不能机械照搬。比如链上成本仍有参考意义，但判断低点本身不可能精确到某个绝对价格。若系统提示进入底部阶段，我认为更合适的做法通常是分批、定投，而不是试图一次性抄在最低点。
小花猫：矿工成本也是这样。过去它比较重要，但现在新增挖矿产出占整体市场的影响相对变小，权重就可以下调。同时，机构资金进场等变化，也需要被纳入新的权重体系。市场变了，系统的权重也要跟着变。
TECHUB NEWS：系统如何验证？目前得到的回测结果是什么？
小花猫：小花猫：我回测了 2018 年至今的数据。按系统自己的分类，底部偏向的判断准确率约为 90%，顶部偏向约为 70%。系统上线运行二十多天以来，也给出两次阶段性顶部和底部转向的判断，都命中了。
小花猫：但我要强调，这些是系统内部的历史回测和阶段性观察，不代表未来，也不是收益承诺。市场环境会变化，系统仍要持续迭代和验证。
TECHUB NEWS：置信度在系统里扮演什么角色？
小花猫：小花猫：我后来加入了置信度机制。多个指标产生共振时，系统的置信度会更高；如果指标之间没有形成共振，置信度就会下降。
小花猫：这不是说高置信度就必然正确，而是让使用者知道：当前结论背后的信号是否一致。它相当于又增加了一层辅助判断，提醒我们不要只看一个结果，也要看这个结果的证据基础。
AI 是放大器，不是替人拍板的机器
TECHUB NEWS：在受访当时，系统对于市场状态给出的结论是什么？
小花猫：小花猫：当时系统判断是中性，但顶部相关分数略高，属于中性里的偏顶部。此前市场处于约 82,000 美元附近时，系统曾显示偏顶部；随后下跌后，状态回到中性。
小花猫：对于具体点位，我只能说那是当时基于系统与个人观察的看法，不应被理解为投资建议。市场如果出现强烈宏观冲击或超级黑天鹅，走势可能完全改变。系统更重要的作用是识别阶段性倾向，而不是精确预测每一个价格。
TECHUB NEWS：系统使用的是付费数据还是免费数据？AI 在其中承担什么角色？
小花猫：小花猫：K 线等基础数据主要来自公开可获得的数据源，其他指标也通过公开网站信息获取。底层开发使用了 GPT、Codex 等 AI 工具。
小花猫：但我认为，AI 本身不是核心壁垒。大家可能用到相近的模型和数据，结果却不一样，区别在于你怎么定义问题、选择什么指标、如何设权重、怎样理解市场变化。AI 更像能力的放大器：它能提升开发和迭代效率，但不能自动替你形成正确的投研逻辑。
TECHUB NEWS：这套系统未来会直接面向个人投资者开放吗？
小花猫：小花猫：目前我更倾向于先自用或和机构合作。个人投资者的认知、风险承受能力和使用方式差异很大。如果把系统简单包装成买卖信号，很容易被误用。
小花猫：按系统的回测和策略设想，如果一年能捕捉到若干阶段性波段，可能有约 20% 至 30% 的年化目标区间；但这只是内部回测和策略设想，不是实际业绩，也不构成任何投资建议。商业化之前，更重要的是继续验证系统、明确适用边界，并把风控放在前面。
从孵化营到产品落地：不要只留下 PPT
TECHUB NEWS：AI 投研精英孵化计划给你带来了什么收获？
小花猫：小花猫：孵化营让我重新关注数据可靠性、未来函数和验证方法的问题。做投研系统不能只看回测曲线是否漂亮，也要确认有没有使用当时不可能获得的未来数据，数据质量如何，市场结构改变后策略是否仍然有效。
小花猫：从开发效率上，AI 工具确实帮助我快速做出很多系统和原型。但我更看重把它们真正做成可以验证、可以迭代、可以商业化的作品。
TECHUB NEWS：你对后续孵化营有什么建议？
小花猫：小花猫：我觉得最重要的是鼓励大家真正把项目做出来。很多项目容易停留在 PPT 或概念阶段，但只有进入真实使用场景，才会遇到数据、逻辑、用户体验和风险控制的问题，才有机会不断迭代。
小花猫：另外，AI 应用也不应该只集中在金融。制造业、医疗和企业数字化等传统行业同样有很多值得做的场景。希望之后可以有更多跨行业的项目和讨论。
编辑说明：本文根据 TECHUB NEWS 对小花猫的访谈录音、会议纪要及时间轴文本整理，有删节。文中关于其个人经历、系统功能、数据来源、回测表现、市场判断和商业化计划，均以受访者访谈表述及提供资料为基础；其中涉及历史回测、准确率、目标收益区间和市场观点的内容，尚未经独立第三方审计、验证或复核。
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