TL;DR

Il trading AI è stato completamente testato sotto pressione dal mercato - ed è fallito.
La vera esigenza della prossima fase del Web3 è una gestione patrimoniale guidata dall'AI, non robot di trading più intelligenti che inseguono solo Alpha a breve termine.


1. L'esperimento di trading AI è già fallito

La principale narrazione dell'ultima ondata di AI × Crypto si è quasi tutta incentrata sul trading AI.
Un caso tipico è il concorso di trading AI avviato da nof1.ai:

  • Capitale reale

  • Strategie automatiche

  • Zero intervento umano



Concettualmente, è molto Web3-native.

Ma la realtà è:
Un'inversione del mercato è sufficiente a far fallire quasi completamente le strategie partecipanti.

Questo non significa che il modello non sia abbastanza buono,
ma che la direzione era sbagliata fin dall'inizio.

2. AI trading è fondamentalmente ancora gioco d'azzardo

Indipendentemente dal fatto che sia confezionato come Bot, Agente o Trader Autonomo, il trading AI ha lo stesso problema strutturale:

Dipendere da Alpha a breve termine

Ipotesi di un singolo ambiente di mercato

Estremamente vulnerabile sotto forti fluttuazioni e shock di liquidità

Nel mondo DeFi, questa struttura non è una "occasione di fallimento", ma è un fallimento inevitabile.

3. Il vero problema: l'AI è stata utilizzata nel livello sbagliato

La difficoltà del Web3 non sta mai nel "fare ordini" in sé, ma nella gestione:

Rischio di portafoglio cross-chain e cross-asset

Fonti di guadagno diversificate (DeFi / CeDeFi / RWA / CEX)

Cambio rapido di narrazione, emozioni e cicli di liquidità

Questi sono tutti problemi a livello di sistema —
E i problemi a livello di sistema sono esattamente ciò in cui l'AI è realmente brava.

Non è previsione,
ma gestione.

4. La gestione patrimoniale AI è il percorso più nativo del Web3

Un vero AI nativo del Web3 non dovrebbe essere uno strumento di trading, ma dovrebbe svolgere:

Allocatore di capitale on-chain

Gestore del rischio a livello di portafoglio

Esecuzione automatica e monitoraggio in tempo reale

Anche le questioni fondamentali cambiano:

Da: "Quanto ha guadagnato questa transazione?"

Diventato:

Questa struttura può completare l'intero ciclo?

Può degradarsi elegantemente in condizioni di mercato estreme?

I guadagni sono sostenibili, combinabili, verificabili on-chain?

Questo è, infatti, la gestione patrimoniale AI.

5. Cos'è Sumplus

Sumplus — un protocollo di gestione patrimoniale AI incentrato sulle stablecoin.

Sumplus non cerca di prevedere il mercato con AI, ma si concentra su:

Ancoraggio dei fondi prioritario in stablecoin

Scomporre i guadagni e distribuirli a diversi livelli di rischio come DeFi / CeDeFi / RWA / CEX CTA

Gestione dei rischi, allocazione degli asset ed esecuzione disciplinata guidata da AI

L'obiettivo non è il rendimento estremo,
ma la crescita stabile degli asset.

6. Questo è un aggiornamento della narrazione da "logica di trading" a "logica di gestione patrimoniale"

Nel design di Sumplus, c'è una premessa molto chiara, ma anche molto "controintuitiva":

L'obiettivo non è ottenere il massimo rendimento annuale, ma garantire che i fondi non vengano eliminati in nessun ambiente di mercato.

Questa è la vera differenza tra Sumplus e la generazione precedente di progetti di trading AI.

L'ipotesi predefinita di AI trading è:

Il mercato offrirà sicuramente un Alpha a breve termine catturabile

Un modello, se "più intelligente", può continuare a vincere

Questo modello ha un impatto quasi nullo nell'attuale stato di mercato ribassista

E l'ipotesi di Sumplus è esattamente l'opposto:

La maggior parte del tempo il mercato è imprevedibile

Situazioni estreme di Wev3 si verificheranno sicuramente

Una strategia unica e un'unica esposizione al rischio prima o poi saranno perforate

Pertanto, Sumplus ha scelto un approccio di gestione patrimoniale:

Non scommettere su una singola direzione di mercato, ma fare strategie long e combinazioni di livelli di rischio multipli

Non inseguire rendimenti estremi, ma prioritizzare il controllo delle perdite e dei rischi sistemici

Non utilizzare l'AI per prevedere i prezzi, ma per la gestione degli asset, il monitoraggio dei rischi e il riequilibrio dinamico

In questa struttura, i guadagni non provengono da una volta "scommettendo sul mercato",
ma dalla capacità di allocazione di capitali a lungo termine, sostenibile e con interesse composto.

#Aİ #AIAgent