當 AI 開始深度參與交易決策時，交易系統本身是否具備承載這種變化的結構能力？

文章作者、來源：1024EX

ME News 消息，12 月 31 日（UTC+8），1024EX Testnet Alpha 已正式上線。首批白名單用戶現已開始使用 1024 全生態產品矩陣，包括 1024EX、1024廣場、1024量化模塊及預測市場等核心功能。白名單申請通道仍保持開放，後續用戶將持續分批接入。https://www.1024ex.com

過去幾年，去中心化交易平臺（DEX）解決的核心問題是“如何把交易搬到鏈上”。

而今天，市場已經進入下一個階段——誰能成為 AI 時代下一代交易者的默認入口。

在社交媒體、研究平臺與交易終端高度信息化的當下，越來越多交易判斷本身已經由 AI 生成或顯著影響。從行情解讀、策略回測到風險評估，AI 正在成為絕大多數交易者的“第一參考源”。1024EX 正是在這一背景下出現的。

它並不試圖把自己定義為“給少數專業機構使用的高端終端”，而是圍繞一個更大的命題構建：

當 AI 開始深度參與交易決策時，交易系統本身是否具備承載這種變化的結構能力？

一、AI 已經進入交易決策鏈路，而交易系統正在成為新的瓶頸

今天的問題已經不再是“有沒有 AI”，而是 AI 生成的判斷是否能夠被有效執行。

大量散戶與專業交易者，已經在使用 AI 完成以下工作：

• 行情與宏觀信息的快速總結
• 交易思路與方向性判斷
• 策略邏輯與條件觸發設計

但在大多數交易平臺上，AI 的角色往往停留在“建議層”。真正進入市場時，用戶仍然需要面對割裂的產品結構、有限的訂單能力，以及無法被自動化使用的執行環境。

1024EX 的設計假設正是：當交易判斷越來越多由 AI 生成時，交易平臺本身必須是“可被 AI 使用的系統”，而不僅僅是供人類點擊的界面。

二、AI 與量化不再是少數人的專利：同一套底座服務散戶與專業交易者

1024EX 的“AI & Quant-Native”並不是把模型與策略當作附加功能，而是從系統層面假設：

自動化、條件邏輯與結構化風險管理將成為交易的常態。

因此，1024EX 並不以表層功能為賣點，而是圍繞更底層的交易體驗進行設計——

低延遲反饋、穩定的系統行為、以及在高波動與高負載條件下的一致性表現。

這帶來一個重要結果：

• 對進階用戶與量化團隊而言，AI 生成的策略與規則可以更自然地映射到鏈上執行；
• 對普通散戶而言，即便不直接編寫策略，也已經在間接使用由 AI 影響或驅動的交易結構，而不需要理解其底層複雜性。

換句話說，1024EX 並不是讓所有人都去“做量化”，而是讓越來越多人的交易行為，天然具備量化特徵。

三、為什麼這種 AI 驅動的交易方式現在才成立：1024Chain 的基礎設施因果

1024EX 並非建立在通用型公鏈之上，而是運行在專為高頻金融場景設計的 1024Chain 上。

目前披露的關鍵性能指標包括：

• 平均區塊時間：約 0.07 秒
• 峰值吞吐能力：2,000,000+ TPS
• 在可比條件下，整體性能約為 Solana 的 10 倍

這些指標的意義並不在於“更快”，而在於一個更本質的變化：鏈上交易系統第一次具備了承載 AI 生成決策所需的響應密度與併發穩定性。

當 AI 輸出的是條件化、結構化的決策邏輯時，交易系統如果無法及時反饋狀態變化、無法穩定處理併發指令，就會成為整個鏈路中的瓶頸。1024Chain 的性能特徵，使得 AI → 策略 → 執行 這一閉環在鏈上第一次成立。

四、統一市場架構：讓 AI 的判斷不再被產品割裂

在多數平臺中，現貨、永續、期權與預測市場是彼此割裂的模塊。AI 即便生成了跨市場判斷，也往往無法在一個系統內被完整表達。

1024EX 採取的路徑是：將現貨、永續、期權與預測市場統一在同一套鏈上架構中。

在這一體系中：

• 現貨用於即時價格發現
• 永續合約表達連續時間下的槓桿預期與資金成本
• 期權表達非線性風險與波動率結構
• 預測市場將事件結果的概率直接納入交易邏輯

這種統一結構，使 AI 或策略生成的多維判斷可以在同一市場中被直接執行，而不再需要跨平臺拆解與重組。

五、多資產 perp：AI 時代的“全球金融一站式入口”

隨著 AI 成為交易者的主要信息與判斷來源，資產類別本身的界限正在弱化。宏觀事件、利率變化、地緣政治與科技週期，往往同時影響股票、商品與加密市場。

1024EX 的多資產 perp 路線，正是基於這一現實：

• 加密資產現貨與永續
• 股票指數與科技股
• 貴金屬、能源與大宗商品
• 外匯與利率相關產品

通過統一保證金與執行體系，1024EX 讓交易者可以在同一平臺內表達 AI 生成的跨資產觀點，而不再被傳統賬戶體系與地域限制所束縛。

六、從簡單下單到機構級執行：為 AI 生成的決策提供完整表達能力

1024EX 的交易工具設計遵循一個原則：讓 AI 或策略生成的判斷，能夠被完整、準確地表達為交易指令，而不是在執行階段被迫“降級”。

在 AI 深度參與交易決策的背景下，一個長期被忽視的問題正在顯現：絕大多數 AI 給出的交易建議，本質上都假設交易所具備成熟的機構級下單與執行能力。

在傳統金融市場中，這種假設是成立的。無論是在 CME、NASDAQ，還是像 IBKR 這樣的專業券商體系中，交易系統天然支持豐富的訂單類型與下單算法，使得策略判斷可以被精確執行，而不是被平臺能力所限制。

相比之下，加密市場長期存在明顯斷層：

• 多數 CEX 與 DEX 只支持極為有限的基礎訂單
• 常見的 TradFi 執行工具與算法在幣圈幾乎不可用
• 交易判斷越專業，執行階段的“表達損耗”反而越大

這使得一個現實問題逐漸浮現：當交易判斷越來越多來自 AI，而執行工具卻停留在初級階段，本身就構成了對加密交易者的不公平。

1024EX 試圖彌合的，正是這一結構性差距。平臺支持從基礎訂單到機構級執行工具的逐級解鎖，包括：

• Stop / Take-Profit（Market & Limit）
• Trailing Stop
• OCO 與 Bracket Orders
• Iceberg、Scale、Pegged Orders
• TWAP、VWAP、POV 等執行算法
• 可組合的條件與邏輯觸發訂單

這些能力並不是為了“更復雜”，而是為了讓 AI 生成的判斷——無論是方向性、條件性還是組合性的——都能以接近傳統專業市場的方式被完整執行。

它們的共同點在於：讓風險控制、交易紀律與執行邏輯，從依賴個人經驗，轉變為可被系統穩定復現的交易結構。

七、作為開發者平臺的 1024EX：讓 AI 與 Web3 策略真正“上鍊並變現”

除了面向交易者，1024EX 同樣被設計為一個對開發者友好的策略與 AI Agent 平臺。

在 AI 與 Web3 逐步融合的背景下，越來越多交易邏輯不再來自單一賬戶，而是來自策略、模型與 Agent。本質問題不再是“能不能寫策略”，而是：策略是否有一個原生的開發、部署、分發與收益閉環。

1024EX 通過 1024 Quant 體系，提供了一站式的解決方案：

• 交易所界面原生支持的量化與 AI 能力，可直接在 K 線圖上進行 function calling、畫圖分析與策略交互
• Strategy Store：開發者可以上架自己的策略或 AI Agent，讓其他用戶直接使用
• Coding Agent & Online IDE：在平臺網頁內完成開發、調試與迭代
• 開源項目與開發者 SDK：支持更廣泛的社區共建與策略複用

在這一體系中，開發、交易、分發、收益與數據積累不再分散在不同平臺，而是形成一個完整閉環。這使得 AI 策略不只是“展示想法”，而是真正能夠在鏈上運行、被使用、並持續優化的金融工具。

八、散戶的心理變化：在 AI 時代“用什麼平臺”本身就是判斷力的體現

在 AI 深度參與交易決策的時代，交易平臺不再只是執行工具，而開始成為判斷質量的一部分。

一個正在發生的現實是：越來越多的散戶交易者，已經開始用自然語言與 AI 進行交易層面的溝通——詢問方向、構建策略、設定風險條件。但在絕大多數交易所中，這些判斷一旦進入執行階段，往往只能被壓縮為極其有限的下單方式。

1024EX 的一個核心目標，正是打破這一斷層：

讓用戶可以通過自然語言，去調用原本只存在於機構系統中的專業交易能力與執行工具。

在 1024EX 上，複雜的機構級操作——無論是條件觸發、組合風控，還是執行算法——都不再要求用戶具備傳統意義上的專業交易背景，而是可以通過更直觀、更接近人類表達方式的交互來完成。

這在本質上實現了一件長期被忽視的事情：金融平權。

• 讓散戶擁有第一次使用機構級交易工具的“初體驗”
• 讓原本只屬於少數人的量化與系統化能力，變成可被大眾調用的基礎設施
• 讓交易能力的差距，不再僅僅取決於出身、資源或機構身份

如果說量化交易長期以來是華爾街山頂最璀璨、卻也最遙遠的明珠，那麼 1024EX 所嘗試做的，正像普羅米修斯一樣——把這顆明珠從高處帶下，交到更多普通交易者的手中。

結果是一個非常重要、且正在發生的心理變化：使用 1024EX 的用戶，會自然認為自己不再只是“參與市場”，而是在使用原本只屬於機構的交易能力。

這種感覺，往往比短期激勵更能驅動用戶自傳播與長期留存。

結語：AI 時代的交易入口

當 AI 成為交易判斷的主要來源時，真正的分水嶺，已經不再是“誰能給出更好的觀點”，而是：

交易所本身，是否具備把這些判斷完整執行出來的能力。

在傳統金融市場中，這個問題早已被解決。無論是 CME、NASDAQ 這樣的交易所，還是 IBKR 等專業券商體系，機構級訂單類型、下單算法與執行工具，早已成為基礎設施的一部分。策略可以被精確表達，風險可以被結構化管理，判斷不會在執行環節被迫縮水或降級。

而在加密市場，這一層能力長期缺位。大量 CEX 與 DEX 仍然停留在極其有限的訂單與執行模型之上，使得越是接近專業水準、越依賴 AI 的交易判斷，在落地執行時反而損失越大。

1024EX 正是在這一斷層之上展開的嘗試：把傳統金融市場中早已成熟的交易結構、執行工具與系統化能力，引入鏈上環境，使 AI 生成的決策能夠被完整表達，而不是被平臺能力所削弱。

在 AI 時代，交易者真正需要的，不只是更聰明的判斷來源，而是一個配得上、也跟得上這些判斷的交易入口。1024EX 希望成為的，正是這樣一個入口。