AI 投资人 Timo 分享链上交易经验与策略

在最近的一次线上交流中，AI 投资人 Timo 分享了他在链上交易 AI 标的的经验和策略。Timo 在 Web2 时代是一位专注于 AI 赛道的风险投资人，从 2017 年开始进入加密货币市场。经历了合约交易的起起落落后，他从去年初开始专注于链上交易，涉足了铭文、图币互转、预售等多个领域，最终聚焦于动物园和 AI 赛道。

Timo 强调，在加密市场中，了解自己交易的标的至关重要。他的链上交易策略主要围绕"二段"展开，即寻找潜在收益在十倍以上的高上限 Alpha 机会，同时严格控制单币投入不超过 15% 的仓位。这一策略目前取得了超过 90% 的胜率。

AI 标的分析

Timo 认为，Web3 的 AI 发展在很大程度上跟随 Web2 的 AI 趋势，从技术应用到叙事再到人才水平都是如此。他将 Web3 AI 产业链分为几个关键环节：

1. 协议层：需要解决 Agent 之间的智能交互问题。
2. 模型层：专业化模型和推理成本优化是未来的发展方向。
3. 数据层：高质量数据的筛选、清洗和标注至关重要。
4. 工具层：开放平台允许各种工具的调用将是一个潜力巨大的方向。
5. 应用层：能吸引 Web3 用户高频使用的应用，特别是 AI+DeFi 的结合，仍有很大发展空间。

二段交易策略

Timo 的二段交易策略分为两个步骤：基本面分析和盘面分析。基本面分析决定是否可以买入，盘面分析则决定在哪个位置买入。

基本面分析包括四个方面：

1. 叙事：项目的定位和吸引力。
2. 控筹：判断是否有强庄。
3. 产品和技术：关注实际落地情况。
4. 团队背景：寻找"正规军"，核实团队履历和科研成果。

关于建仓位置，Timo 建议关注做市商的操作，通常在做市商接筹时建仓比较合理。

风险管理

为了避免出错，Timo 强调两点：

1. 充分调研：收集一手信息，直接与开发者对话。
2. 合理的建仓位置和仓位管理：不要梭哈，保持耐心，关注基本面和做市商行为。

AI 标的估值

Timo 提出了两种估值方法：

1. 对标估值法：适用于已有赛道的新标的。
2. 认知估值法：适用于全新项目，根据个人认知和市场情绪判断。

在止盈策略上，Timo 建议设定三个估值目标，并在达到不同目标时逐步减仓。

持续成长建议

Timo 分享了他的个人成长经验：

1. 缩小自我ego，看清事物本质。
2. 保持好奇心和开放心态，适应市场变化。
3. 学会复盘和反思，避免重复错误。
4. 接受意见和质疑，吸收外部有价值的信息。

最后，Timo 强调，在参与链上交易之前，花时间了解市场规则和运作机制是非常重要的。只有充分理解游戏规则，才能在这个快速变化的市场中取得成功。