AI代理技能：加密货币交易

一键发币： x402兼容 | Aptos | X Layer | SUI | SOL | BNB | ETH | BASE | ARB | OP | Polygon | Avalanche

加密货币市场高度波动且复杂，使得开发一致的高收益交易策略具有挑战性[1][2]. 人工智能的最新进展，特别是大型语言模型（LLMs）和多代理系统，有望通过结合特定领域的知识和自动化决策来增强交易[3][4].

本文介绍了代理技能的概念——模块化、可共享的指令和代码包，旨在赋予AI代理专业能力[5] ——并探讨这些技能如何增强自动化加密货币交易策略。我们首先回顾了加密货币交易的困难和先前的机器学习方法，指出传统技术规则的混合成功[2] 和深度学习模型的有希望的结果[6][7]. 然后我们解释了Anthropic定义的Agent Skills：结构化的文件夹，包含元数据、指南和可执行工具，代理可以在需要时动态加载[8][9].

接下来，我们提出了一个 Crypto Trading Skill 可能的构建方式——例如，捆绑交易启发法、Python 回测脚本、市场 API 和风险管理规则——这样代理就可以使用它们来生成和评估策略。我们用一个假设的多代理框架（如下图所示）来说明这一点，在该框架中，专门的代理（例如基本面分析师、技术分析师、风险评估师）各自使用相关的技能[10][11]. 实证和理论支持表明这种模块化专业化可以提高性能：例如，TradingAgents 系统使用多个 LLM 驱动的专家来提高基准模型的回报率和夏普比率[10]，并且最近多代理 LLM 框架在加密货币投资组合任务中超过了单代理基线[11]. 最后，我们讨论了这种方法的好处（知识的可扩展性、按需上下文、可重用代码）和挑战（数据质量、过拟合、安全）[12][13]. 我们得出结论，Agent Skills 为将程序化交易知识编码到 AI 代理中提供了一个有前景的范式，可能会导致更稳健和盈利的自动化加密货币交易策略。

1、引言

加密货币交易迅速增长，但仍充满风险和不可预测性。像比特币这样的市场在全球交易所全天候交易，并表现出极高的波动性[1]. 例如，单个加密货币价格可能在一个交易日内波动 10-50%，既创造了高回报的机会，也带来了急剧损失的危险[1][14]. 传统的交易方法在这个环境中常常难以应对：研究表明，应用于加密货币的简单技术交易规则通常无法超越买入并持有的策略[2]. 即使算法策略在回测中能够击败基准，交易成本或数据窥探也可能抵消收益[15][12]. 这个具有挑战性的环境促使探索先进的AI技术。

近年来，利用机器学习和人工智能进行金融交易的兴趣显著增加[14][7]. 大型语言模型（LLMs）和多模态AI可以吸收大量文本和数值数据，从新闻和社交媒体到历史价格图表，发现传统方法可能错过的模式[16][17]. 然而，LLMs本身并不是万能的：正如Anthropic所指出的，“Claude很强大，但真正的任务需要程序知识和组织背景”——这意味着复杂的任务通常需要超出模型一般知识的结构化、分步指导[5]. 这种矛盾导致了Agent Skills的开发，这是将特定领域专业知识注入基于LLM的代理的新范式。

Agent Skills 由 Anthropic 定义为“用于执行特定任务的指令、脚本和资源的组织文件夹”[5]. 本质上，技能就像特定任务的迷你程序或手册，AI 代理只在相关时访问。技能可能包含人工编写的指令（例如交易启发法）、代码模块（例如数据分析脚本），或外部工具的链接（例如市场数据API）[9]. 当代理的任务与技能的元数据匹配时，它可以按需加载技能的上下文和工具。这种“渐进披露”方法让代理处理比一次提示中所能容纳的信息更多[8].

在本文中，我们探讨了这种 Agent Skills 如何应用于加密货币交易。我们回顾了相关的 AI 交易研究，然后详细说明了 Crypto Trading Skill 可能的结构和使用方式。我们借鉴了最近的多代理 AI 框架用于金融[10][11]，以及 anthopic 的文档，认为基于技能的代理可以综合专业知识（技术分析、风险规则、实时数据）来制定高利润的交易策略。我们还讨论了这种方法的实施问题和潜在陷阱。

2、背景：加密货币中的 AI 和算法交易

加密货币带来了独特的交易挑战。与股票或商品不同，加密货币市场没有中央交易所或监管机构，全天开放，进入门槛相对较低[1][2]. 其波动性既是诅咒也是祝福：虽然价格波动创造了获利机会，但也放大了风险。如 Kochliaridis 等人所述，“加密货币市场……以巨大的波动性为特征”，这可能带来“巨大的赚钱机会，但也伴随着更高的风险”[1]. 这种不稳定环境意味着传统模型（基于均值回归或基本面估值）经常失效，甚至简单的技术指标（移动平均线、动量）经常给出错误信号[18][2].

实证研究证实了这一点。Ahmed 等人（2020）发现，大多数标准技术交易规则应用于加密货币时并不优于被动买入并持有策略[2]. 短期交易进一步复杂化了问题：Ahmad 等人（2021）观察到，尽管许多算法策略在比特币上似乎击败了买入并持有，但一旦考虑现实费用，没有一种策略在15天范围内可靠盈利，只有两种在30天内盈利[15]. 总体而言，设计稳定盈利的加密货币策略是非显而易见的，这促使了能够适应变化模式的自动化方法。

2.1 机器学习与算法交易

机器学习界长期以来一直在研究数据驱动的交易。典型的方法是使用历史价格数据（可能包括其他输入，如成交量、订单簿或新闻）来预测未来的价格走势或最优的投资组合分配。最近的研究表明，现代 ML 和深度学习技术在某些情况下可以实现有希望的结果。

例如，Parente 等人（2024）开发了一个深度神经网络，从过去的数据中预测加密货币价格方向，实现了“可靠且有利可图”的预测[6]. 同样，Adedigba 等人（2025）对30种加密货币进行了各种模型的基准测试，发现集成树方法（梯度提升、XGBoost）获得了最高的R²分数（约0.98），并 consistently 超过了简单的回归器和神经网络[7]. 他们得出结论，与他们的测试中深度网络相比，集成模型“在加密货币价格预测方面表现更优”[7]. 在另一项研究中，Jabbar 和 Jalil（2024）比较了41种ML模型用于比特币交易；他们发现某些方法（如随机森林）比其他方法获得更高的利润和更好的风险概况[19].

除了监督学习之外，强化学习（RL）已被应用于交易。RL 不是预测价格，而是训练代理采取买入/卖出/持有动作以最大化累积回报。许多近期论文将 RL 与市场指标或基于规则的风险控制相结合。Kochliaridis 等人（2024）指出，纯深度 RL 代理通常在不考虑风险的情况下最大化利润[13]. 他们和其他人因此将 RL 策略与安全机制（例如在波动时期避免不确定的“持有”信号）结合，以平衡回报和回撤[13][20]. 其他工作提出基于 CVaR 的奖励函数或双代理设置，以明确限制大额损失。总体而言，现代 RL 确实可以学习复杂的交易行为，但这些系统必须仔细约束以避免过拟合和过度风险。

2.2 金融中的 AI 代理和多代理框架

一个关键的见解是，专业化可以提高自动化交易。就像对冲基金有分析师团队（基本面、技术面、量化）一样，最近的研究表明，将任务分配给专门的 AI 代理可以提高性能。TradingAgents 框架（Xiao 等人，2024）就是一个例子。它部署了多个由 LLM 驱动的代理，每个代理都有不同的角色——例如“基本面分析师”、“技术分析师”、“研究员”和“交易员”——每个代理都配备了定制的工具和约束条件[10]. 这些代理合作：例如，分析师生成见解，然后由中心交易代理执行。在实验中，TradingAgents 的回报率和夏普比率明显高于单代理基线[10].

同样，Luo 等人（2025）提出了一种多模态、多代理系统用于加密货币投资组合管理，其中不同的 AI 代理处理前 30 种代币的数据处理、文献整合和投资决策[21]. 他们的结果表明，这种协作框架在分类准确性和投资组合回报方面优于单代理模型和市场基准[11]. 这些研究表明，将交易过程分解为子任务——每个任务由专门的代理处理——会导致更稳健的策略。

这一趋势与通用 AI 的发展相一致。最近的“生成代理”模型（Park 等人，2023）展示了具有定义记忆和个性特征的 LLM 代理可以自主规划复杂的行为[22]. 在金融领域，类似的多代理范式正在出现（例如“代理交易”，AI 研究播客）。代理系统允许长期计划、持续上下文和工具使用，克服了单一 ChatGPT 类模型的固定上下文窗口。代理技能提供了一种实用的方法来实现这样的系统：通过为每个角色定义技能（指令、数据访问、代码），我们可以快速实例化专门的交易代理而无需重新训练整个模型。

3、代理技能：定义与特性

Anthropic 的代理技能本质上是即插即用的模块，它们扩展了 LLM 代理的领域知识和工具。每个技能都位于自己的目录中，并包含一个 SKILL.md 文件和任何补充文件（脚本、文档、示例）。SKILL.md 以 YAML 元数据（名称、描述）开头，代理在启动时将其加载到系统提示中[8]. 这告诉代理技能是什么，而不会倾倒所有细节。只有当代理检测到相关性时，它才会读取完整的技能文件或打开链接资源。这种渐进披露设计意味着代理可以拥有几乎无限的上下文，仅在需要时拉入详细指导[8].

核心优势之一是模块化。技能以有组织、版本控制的形式打包人类专业知识——就像新员工的培训手册一样。对于加密货币交易，可以构建一个“加密货币技术分析”技能，其中包括一个 SKILL.md，其中包含一般规则（例如，“代理应计算移动平均线、RSI、MACD 并解释交叉”），以及链接到代码文件（Python 脚本）以在实时数据上计算指标[9]. 另一个技能可以是“风险管理”，包含指南和脚本以强制执行仓位大小、止损规则和回撤检查。代理动态加载并使用与用户请求相关的任何技能。

技能还可以包含可执行工具。例如，Anthropic 文档中的 PDF 填写技能捆绑了一个 Python 脚本以提取表单字段，Claude 可以运行该脚本而无需将其读入其 token 预算[9]. 同样，一个加密货币交易技能可以包括一个回测工具或一个 REST API 客户端。在解决任务时，代理可以调用这些工具进行精确计算（例如，计算回测收益），然后在语言中推理结果。这种代码的整合缓解了通过 token 生成一切的低效和不可靠性。它还确保了关键步骤（如数值计算或数据检索）的确定性操作[9].

总之，代理技能提供了：— 专业知识：每个技能编码了特定领域的专家见解（例如，交易策略、指标解释）[5]. — 动态加载：代理使用元数据决定是否和何时加载技能的内容[8]. — 渐进细节：核心指令在 SKILL.md 中，更深的上下文在单独的链接文件中以避免淹没提示[9]. — 工具集成：技能可以提供用于更好由算法解决的任务的可运行代码模块（数据处理、回测）[9]. — 可移植性：通过标准化技能格式，相同的技能可以在不同的代理平台（Claude、GPT-4 等）之间共享[23].

这些特性表明技能非常适合解决像交易这样的特定领域工作流程，其中规则、数据源和计算都很复杂。在下一节中，我们探讨这在加密货币交易中可能是什么样子。

4、设计一个加密货币交易技能

想象一下，为一个代理构建一个“加密货币交易技能”目录。这个过程遵循 Anthropic 的指南：首先识别代理在交易任务上的性能缺口，然后迭代地添加上下文、指令和代码来解决这些问题[24].

4.1 技能结构

· SKILL.md: 至少，这包含 YAML 元数据（名称：“CryptoTradingSkill”，描述：“分析加密货币市场和生成交易策略的指导和工具。”）以及人类可读的指令。这些可能包括分步任务（例如，“获取给定加密资产的历史价格数据”，“计算选定的技术指标”，“识别看涨/看跌信号”，“应用风险限制”）。SKILL.md 将引用用户想要的特定交易惯例或策略逻辑。例如，它可能列出指标阈值（RSI <30 买入，>70 卖出），或者描述如何衡量趋势强度。

· 代码文件：在技能文件夹中，我们可以捆绑 Python 脚本。可能的脚本：一个数据获取器（使用加密货币 API 下载 OHLCV 数据），一个回测器（接收一组信号并在历史数据上模拟订单），一个投资组合优化器（例如，简单的 Markowitz 或风险平价程序），甚至预训练模型（如果小的话）。每个脚本都有一个描述性名称（例如，backtest.py，indicators.py）。SKILL.md 将告诉代理如何和何时运行这些工具（例如，“使用 python backtest.py 在历史数据上评估策略收益。”）。

· 补充文档：附加的 markdown 或 JSON 文件用于参考。例如，strategies.md 可能列出知名的加密货币策略（趋势跟踪、均值回归），risk.json 可能编码最大仓位大小或 CVaR 目标。这些文件在相关时由代理按需加载。

示例工作流程

1. 用户输入：用户要求代理“为比特币和以太坊找到一个高收益的交易策略。”
2. 技能选择：代理的系统提示包括所有已安装技能的描述。看到与“加密货币交易”匹配，它决定激活该技能。
3. 上下文加载：Claude（或其他 LLM）将完整的 SKILL.md 从加密货币交易技能加载到其上下文中，以及用于比特币/以太坊分析所需的任何相关子文件。
4. 工具执行：为了分析数据，代理触发捆绑在技能中的 Python 工具 fetch_data.py，获取最近的 BTC 和 ETH 价格历史。接下来，它可能会执行 indicators.py 来计算 RSI、MA、MACD 等。
5. 信号推理：阅读技能指令，代理注意到进出条件。它可能会定性地模拟这些信号，然后决定需要定量评估。
6. 回测：代理运行 backtest.py，将其信号输入。脚本返回历史 P&L 统计数据。代理然后将这些结果（利润、最大回撤、夏普比率）纳入其推理中，可能调整策略（例如，收紧止损，或组合指标）。
7. 策略报告：最后，代理生成一份人类可读的交易计划，引用预期收益和风险。它还可以保存图表或结果表格（如果平台工具允许）。

这种混合工作流程——代理在自然语言中推理，但将计算委托给代码——体现了技能范式。代理永远不需要手动解析大数据集或执行繁琐的计算；它信任技能的工具来做这些。

5、迭代技能开发

Anthropic 建议采用迭代方法：从一个简单的技能开始，并根据代理性能进行改进[24]. 对于交易技能，可以从基本指导开始（例如，使用移动平均线交叉）。如果代理遇到困难（例如，误解规则或忽视风险），我们扩展技能：添加澄清、将内容分成子文件或调整工具功能。例如，技能的名称和描述必须精心措辞，以便代理仅在真正相关任务时触发[25]. 监控代理在实践中如何使用技能有助于细化这些细节。

此外，代理自我反思也可以被利用：在试运行期间，代理可能会记录哪些有效或失败。然后可以要求代理更新技能内容（例如，“ChatGPT，分析为什么上次回测表现不佳，并建议改进此技能。”）。这使代理成为开发自身技能的合作者。

6、示例：技能内容片段

SKILL.md 的一个样本摘录可能是：

---
name: CryptoTradingSkill
description: 用于分析加密货币市场和制定高收益策略的专业知识和工具。
---

## 指令
- 通过 fetch_data.py 获取给定加密资产的过去两年历史价格数据。
- 使用 indicators.py 计算以下技术指标：14天 RSI，20/50/200天移动平均线，MACD，布林带。
- 通过检查价格 > 50天 MA > 200天 MA（牛市）或反之来识别明显的趋势阶段。
- 如果处于牛市趋势，当 RSI 跌至 30 以下或价格突破 20 天 MA 时生成买入信号。
- 始终应用风险规则：任何单一头寸不超过资本的 5%，止损在 2% 回撤。
- 为了评估任何候选策略，运行 backtest.py，输出累计收益、夏普比率和最大回撤。

代理将在执行时将此视为权威指导。

7、带有技能的多代理交易框架

多代理范式自然地补充了 Agent Skills。在加密货币交易公司中，可以想象分开的 AI 代理各自拥有相关技能： — 市场分析师代理：拥有收集和解释加密货币新闻、链上指标和链上信号的技能。它使用诸如“加密货币新闻情绪”（带有抓取新闻的代码和 LLM 来评估情绪）[16] 和“链上分析”（带有查询区块链数据的脚本）等技能。 — 技术分析师代理：使用上面概述的加密货币交易技能，专注于价格/成交量图表。它根据这些技术指标进行推理并按照描述运行回测。 — 风险管理代理：拥有“风险管理技能”，包含金融法规、杠杆规则和蒙特卡洛风险价值（VaR）分析的脚本。它监控敞口并在违反风险阈值时否决交易。 — 执行代理：配备“交易执行技能”，与交易所 API（模拟器或实时）接口，处理订单放置、跟踪滑点等。

这些代理进行通信：例如，分析师代理可能产生信号，由风险管理代理审查。执行代理然后执行批准的订单。每个代理使用自己的技能来执行其角色。根据 tradingAgents 实验，这种结构化的工作流程产生了显著的收益：其系统实现了比基线交易机器人更高的累计收益和夏普比率[10]. 同样，Luo 等人（2025）发现，将任务分配给数据、研究和决策代理优于单一“全才”模型，通过置信度共享机制调整预测[11].

类比而言，Agent Skills 方法允许一个基于 LLM 的“超级代理”内部模仿这种分工。它可以切换上下文并加载适当的技能（有效地作为代理模块）来处理每个子任务。技能作为 LLM 的模块化认知工具：一个用于数据分析，另一个用于策略逻辑，等等。这有助于避免“电话效应”，即单一思维链在长任务中失去细节[26].

8、交易中的技能优势

· 丰富的知识整合：技能打包了广泛的金融知识。例如，Anthropic 的示例 PDF 技能教 Claude 如何通过给予其领域指令来填写表单[9]. 类似地，交易技能可以编码复杂的金融原理（例如，投资组合理论、随机指标），而 LLM 单独可能无法可靠生成。正如 Deng 等人在 FinMR 基准中提到的，高级金融推理需要复杂的公式和领域上下文[27] ——这由预先编写好的技能内容很好地支持。

· 执行效率：通过包括可执行文件，技能让代理通过代码而不是基于 token 的模拟执行繁重的计算。通过 token 生成排序列表或优化投资组合远不如直接运行算法高效和可靠[9]. 这对回测或运行多日模拟等任务至关重要，速度和准确性很重要。

· 上下文可扩展性：技能减轻了上下文窗口的限制。一个交易代理可以通过将数据卸载到工具来处理数月的价格数据和数十个参数。当需要时，技能会向代理提供文本摘要或关键统计数据。这种逐步加载上下文类似于模型使用外部知识库或提议的 Model Context Protocol 的方式[8].

· 可移植性：由于技能存储在文件中（例如 GitHub 仓库），团队可以共享和版本控制他们的交易专业知识。在 Claude 上开发的策略可以转移到 OpenAI 代理或反之，减少供应商锁定[28][29]. 这种 AI 工作流的“USB-C”标准化帮助从业者建立在彼此的工作之上。

· 可解释性：因为技能明确概述了其逻辑，代理的决策可以追溯到这些指令或代码。例如，如果加密货币交易技能包含一个记录的风险规则（“止损在 2%”），那么代理在策略中的止损选择可以解释为遵循该规则。这与不透明的端到端神经政策形成对比。

· 适应性：技能可以随时间更新。如果市场格局发生变化（例如，DeFi 代币行为不同），技能的文档或代码可以调整而不必重新训练模型。代理将在下一个任务中拾取新的指令。

这些优势建立在之前工作的见解之上。例如，FinLLM 研究（Yang 等人，2023）强调通过开放的 LLM 工具（如 FinGPT）民主化金融专业知识，提供用于金融任务的管道和微调[4]. Agent Skills 同样旨在民主化程序（不仅仅是静态知识），通过提供专业知识的标准容器。

9、局限性和挑战

有几个注意事项值得讨论。首先，成功并非保证：过去的 AI 交易策略往往存在过拟合问题。Gort 等人（2022）指出，RL 代理可能会利用回测中的“假阳性”，因此他们提出统计测试来过滤虚假策略[12]. 同样，我们的基于技能的代理必须在新数据上仔细验证以避免“数据窥探偏差”。

其次，加密货币交易技能的质量取决于其作者。一个指导粗糙或代码有缺陷的技能可能会误导代理。安全性也是一个问题：Anthropic 警告恶意技能可能会泄露数据或损害系统，因此技能应来自可信来源[24]. 在交易背景下，被破坏的技能可能从交易虚假信号到泄露专有数据。因此，严格的审计（审查技能代码和指令）是必不可少的。

第三，市场的不可预测性意味着即使最好的代理也会有时亏损。没有任何技能可以编码水晶球。意外事件（黑天鹅）或快速的情绪变化可能会挫败算法。持续监控和人工监督仍然是必要的。

最后，存在实际限制。实时交易需要稳定、低延迟的系统。为每笔交易决策调用 LLM 并加载技能可能对高频策略来说太慢。技能更适合于策略生成、研究和日常决策支持，而不是毫秒级交易。

10、讨论

通过融合这些组件，Agent Skills 可以改变 AI 对待交易的方式。这个框架结合了金融建模、软件工程和 AI 的想法。代理实际上变成了一个虚拟交易团队：通用 LLM“大脑”协调专门的技能工具。它可以结合定量严谨性（通过代码）与人类般的推理和创造力（通过语言）。

几个最近的结果增强了乐观情绪。Kirtac 和 Germano（2024）证明 LLM 在从新闻中提取情感方面表现出色，使用基于 OPT 的模型实现了 3.05 的夏普比率，远远超过传统的字典方法[30]. 将这种 LLM 情绪技能整合到我们的系统中可以指导关于事件风险的交易决策。在技术方面，Jiang 和 Liang（2017）表明，即使是简单的深度 RL 网络也能在几个月内为加密货币投资组合产生 10 倍的回报[17]. 如果包装成技能（例如，预训练的 RL 交易机器人），这可以进一步提升性能。关键是模块化：一个代理技能可能分析社交媒体的喧嚣，另一个可能处理衍生品定价，等等。

Agent Skills 也符合新兴的基准。FinMR 数据集（Giurcăneanu & Liu, 2025）显示，当前模型在“专家级”金融推理方面存在困难[27]. 技能可以明确编码这种专家知识。与其期望模型从零开始学习高级估值公式，我们通过指令和工具教授它们。

11、未来方向

展望未来，我们预计会有更丰富的技能生态系统。Anthropic 和其他公司正在向开放标准迈进，这样任何代理都可以消费任何技能[23]. 在金融领域，这可能意味着一个开放的交易技能市场：例如，“波动率套利技能”、“均值回归技能”，由量化者众包。代理可以加载组合来解决复合任务（比如，“股票指数再平衡技能”，同时使用股票和加密模块）。

此外，代理本身可能会开始撰写技能。给定一系列成功的交易或回测，一个 LLM 代理可以起草一个新的技能总结其方法，然后由人类交易员审查和改进。这形成了一个学习和编码的良性循环。

最后，将技能与新兴协议如 Model Context Protocol (MCP) 结合，可以让代理在会话和设备之间共享上下文，进一步增强其持久性和连贯性。

12、结论

我们主张，Agent Skills —— AI 代理的模块化指令和代码包 —— 为赋予 LLM 代理进行复杂任务（如加密货币交易）所需的领域专业知识提供了一种强大的新方法。通过将交易知识（技术规则、指标、风险标准）和数据处理工具结构化为技能，一个通用代理可以成为专业交易员。这种方法利用了 LLM 推理和算法精度的优势。

关于 AI 交易和多代理系统的文献表明，这种专业化是有回报的：多代理交易框架和基于 LLM 的交易模型在朴素基线之上表现出优越的性能[10][11]. Agent Skills 为这种专业化提供了一种软件工程视角，使构建、共享和演化这些能力变得更加容易。挑战依然存在：市场嘈杂且不可预测，任何自动策略都必须经过严格测试。但通过“将你的程序知识”以设计良好的技能形式捕获[5]，开发者可以创建更加系统、可解释和强大的AI交易者。随着组织继续采用代理AI，我们预计代理技能将在转变交易策略的构建和部署方式中发挥核心作用。在人工智能与金融的激动人心的交汇点，技能可能是解锁更可靠、高利润自动化交易的关键。

原文链接：Agent Skills for High-Profit Cryptocurrency Trading

DefiPlot翻译整理，转载请标明出处

免责声明：本站资源仅用于学习目的，也不应被视为投资建议，读者在采取任何行动之前应自行研究并对自己的决定承担全部责任。