AI 投資人 Timo 分享鏈上交易經驗與策略

在最近的一次線上交流中，AI 投資人 Timo 分享了他在鏈上交易 AI 標的的經驗和策略。Timo 在 Web2 時代是一位專注於 AI 賽道的風險投資人，從 2017 年開始進入加密貨幣市場。經歷了合約交易的起起落落後，他從去年初開始專注於鏈上交易，涉足了銘文、圖幣互轉、預售等多個領域，最終聚焦於動物園和 AI 賽道。

Timo 強調，在加密市場中，了解自己交易的標的至關重要。他的鏈上交易策略主要圍繞"二段"展開，即尋找潛在收益在十倍以上的高上限 Alpha 機會，同時嚴格控制單幣投入不超過 15% 的倉位。這一策略目前取得了超過 90% 的勝率。

AI 標的分析

Timo 認爲，Web3 的 AI 發展在很大程度上跟隨 Web2 的 AI 趨勢，從技術應用到敘事再到人才水平都是如此。他將 Web3 AI 產業鏈分爲幾個關鍵環節：

1. 協議層：需要解決 Agent 之間的智能交互問題。
2. 模型層：專業化模型和推理成本優化是未來的發展方向。
3. 數據層：高質量數據的篩選、清洗和標注至關重要。
4. 工具層：開放平台允許各種工具的調用將是一個潛力巨大的方向。
5. 應用層：能吸引 Web3 用戶高頻使用的應用，特別是 AI+DeFi 的結合，仍有很大發展空間。

二段交易策略

Timo 的二段交易策略分爲兩個步驟：基本面分析和盤面分析。基本面分析決定是否可以買入，盤面分析則決定在哪個位置買入。

基本面分析包括四個方面：

1. 敘事：項目的定位和吸引力。
2. 控籌：判斷是否有強莊。
3. 產品和技術：關注實際落地情況。
4. 團隊背景：尋找"正規軍"，核實團隊履歷和科研成果。

關於建倉位置，Timo 建議關注做市商的操作，通常在做市商接籌時建倉比較合理。

風險管理

爲了避免出錯，Timo 強調兩點：

1. 充分調研：收集一手信息，直接與開發者對話。
2. 合理的建倉位置和倉位管理：不要梭哈，保持耐心，關注基本面和做市商行爲。

AI 標的估值

Timo 提出了兩種估值方法：

1. 對標估值法：適用於已有賽道的新標的。
2. 認知估值法：適用於全新項目，根據個人認知和市場情緒判斷。

在止盈策略上，Timo 建議設定三個估值目標，並在達到不同目標時逐步減倉。

持續成長建議

Timo 分享了他的個人成長經驗：

1. 縮小自我ego，看清事物本質。
2. 保持好奇心和開放心態，適應市場變化。
3. 學會復盤和反思，避免重復錯誤。
4. 接受意見和質疑，吸收外部有價值的信息。

最後，Timo 強調，在參與鏈上交易之前，花時間了解市場規則和運作機制是非常重要的。只有充分理解遊戲規則，才能在這個快速變化的市場中取得成功。