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根據 Cointelegraph 報導，於 13 日（當地時間），加密貨幣分析師 Michaël van de Poppe（米卡埃爾·范德波普）透露，他已將自己的「詞」山寨幣投資組合「詞」買賣決策，交由人工智慧模型「詞」Claude 全權協助判斷，希望藉此扭轉資產從 16 萬美元縮水至 8 萬美元的慘烈表現。
范德波普表示，他不再把 Claude 視為單純的輔助工具，而是「常駐合作夥伴」。他在影片中說明，自己為這套 AI 制定了一套專屬交易框架，綜合考量「詞」標準差（Sigma 偏差）、「詞」RSI（相對強弱指標），以及與「詞」比特幣(BTC) 的價格關聯性，讓系統能在符合條件時，自動計算具體的買入與賣出區間。
在實際操作過程中，最引人關注的情節，是范德波普原本打算賣出某檔代幣，但 Claude 在重新檢視「詞」技術線圖與預設條件後，判定該標的尚未觸及清倉區，因而給出「尚未到出場時機」的結論。他坦言，自己本能上想落袋為安，但最後仍選擇遵從 AI 的建議。
他以「詞」Near Protocol(NEAR) 為例指出，這檔資產在其組合中的持倉比例一度高達 41%，壓力不小，但仍依照 AI 框架設定的區間來行動。按照模型設計，NEAR 的理想賣出區間落在 1.75 至 1.85 歐元之間，也就是在價格正式觸及這個「詞」獲利了結帶之前，系統會持續給出「觀望、暫不賣出」的訊號。
在其他交易上，范德波普提到，他曾在 0.07 美元附近賣出「詞」Renzo，當時認為是一筆「不錯的交易」。但隨後他將資金轉入「詞」Wormhole，卻不巧遇上比特幣(BTC) 進入回調階段，導致「詞」山寨幣波動被進一步放大，最終整體部位出現虧損，他也直言這是一個錯誤決策。
另一筆交易則與「詞」PEAK 代幣相關。他表示，當日線圖上同時出現 Sigma 擴張與 RSI 過度買盤訊號時，便決定出售約 500 美元部位。這個策略並非憑空而來，而是來自過往經驗：在此前出現類似技術組合時，該代幣在 3 日內曾出現約 30% 的跌幅。透過這類「詞」數據回測與技術條件疊加，他嘗試以更系統化的方式控制風險。
范德波普也坦承，過去一年半自己在「詞」山寨幣周期中的交易，多半被情緒綁架，最終導致資產淨值出現 70% 至 80% 的嚴重回撤。他的結論是：「大部分錯誤來自情緒，而 AI 沒有情緒。」因此這次將買賣判斷部分交由 Claude 執行，實質上是一場「減少感性交易」的實驗。
未來，他計畫打造一個與「詞」Telegram 機器人串聯的儀表板，當預設條件被觸發時，系統會自動在介面中跳出「買入」或「賣出」訊號，甚至進一步導入半自動或全自動執行機制。其目標是最大程度降低人工干預，強化「詞」規則導向的策略交易。
評論
范德波普的嘗試，折射出目前「詞」山寨幣市場逐步走向「詞」數據驅動與「詞」自動化的趨勢。對於高度波動的資產來說，如何在劇烈拉抬與急殺之間保持紀律，正成為專業交易者愈來愈重視的課題。愈多市場參與者開始意識到，單靠直覺與「凹單」思維，在當前環境中很難長期生存。
不過，將判斷權交給 AI 並不代表萬靈解方。模型本質上仍依賴「詞」歷史數據與既有模式，在「詞」黑天鵝與「詞」流動性瞬間枯竭等極端情境下，難免會失準。如何在「詞」自動化決策與「詞」人工風控之間找到平衡，成為下一步實驗的關鍵。
總體而言，范德波普這個案例顯示，「將投資判斷部分委託給 AI」的思路，已從概念走向實務操作階段。對「詞」山寨幣投資者而言，這既是一種風險管理工具的創新，也是一次重新檢視「人性在交易中扮演什麼角色」的契機。
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