重點摘要：
AI 能夠即時處理大量鏈上數據集，標記超過預設閾值的交易。
連接區塊鏈 API 可實現對高價值交易的實時監控，打造個人化的巨鯨動態資訊流。
聚類演算法可根據行為模式將錢包分組，突顯累積、分發或交易所活動。
分階段的 AI 策略，從監控到自動執行，能讓交易者在市場反應前獲得結構化優勢。
如果你曾經盯著加密貨幣圖表，希望能預見未來，你並不孤單。大戶玩家，也就是所謂的加密巨鯨，可以在幾分鐘內讓某個代幣暴漲或暴跌，若能在大眾之前掌握他們的動向，將會徹底改變遊戲規則。
僅在2025年8月，一位 Bitcoin 巨鯨拋售了24,000枚 Bitcoin（BTC），價值近27億美元，導致加密貨幣市場閃崩。僅僅幾分鐘內，這次暴跌就清算了超過5億美元的槓桿押注。
如果交易者事先知道這一點，他們就能對沖倉位並調整曝險，甚至可能在恐慌性拋售導致價格下跌前有策略地進場。換句話說，原本可能混亂的局面將變成一個機會。
幸運的是，人工智慧正為交易者提供工具，能標記異常錢包活動，篩選大量鏈上數據，並突顯可能暗示未來動向的巨鯨模式。
本文將拆解交易者常用的各種策略，並詳細說明 AI 如何協助你識別即將到來的巨鯨錢包動向。
利用 AI 進行加密巨鯨的鏈上數據分析
AI 用於發現巨鯨最簡單的應用就是過濾。AI 模型可以訓練來識別並標記超過預設閾值的任何交易。
以一筆價值超過100萬美元的 Ether（ETH）轉帳為例。交易者通常透過區塊鏈數據 API 追蹤這類活動，該 API 可提供實時交易數據流。之後，可以將簡單的基於規則的邏輯內建於 AI 中，監控這些數據流，並挑選出符合預設條件的交易。
例如，AI 可能會偵測到異常大額轉帳、來自巨鯨錢包的資金移動，或兩者的組合。最終結果就是一個專屬於巨鯨的自動化資訊流，完成分析的第一步。
如何通過區塊鏈 API 連接與過濾：
步驟1：註冊區塊鏈 API 供應商，如 Alchemy、Infura 或 QuickNode。
步驟2：生成 API 金鑰，並配置你的 AI 腳本以實時抓取交易數據。
步驟3：使用查詢參數過濾目標條件，如交易金額、代幣類型或發送者地址。
步驟4：實作監聽函數，持續掃描新區塊，當交易符合你的規則時觸發警報。
步驟5：將標記的交易儲存於資料庫或儀表板，方便審查及進一步基於 AI 的分析。
這種方法的重點在於提升可見性。你不再只是看價格圖表，而是直接觀察推動這些圖表的實際交易。這一層初步分析讓你從單純對市場新聞做出反應，轉變為觀察創造新聞的事件。
利用 AI 進行加密巨鯨的行為分析
加密巨鯨不僅僅是資金龐大的錢包，他們往往是運用複雜策略來掩飾意圖的高級玩家。他們通常不會一次性轉移10億美元，而是可能使用多個錢包，將資金拆分成較小份額，或在數天內將資產轉移至中心化交易所（CEX）。
機器學習演算法，如聚類和圖分析，可以將數千個錢包關聯起來，揭示單一巨鯨的完整地址網絡。除了鏈上數據點收集外，這一過程還可能涉及幾個關鍵步驟：
圖分析進行連結映射
將每個錢包視為一個「節點」，每筆交易視為一個「連結」，構成一個龐大的圖。利用圖分析演算法，AI 可以繪製出完整的連結網絡。這讓 AI 能夠識別出可能屬於同一實體的錢包，即使它們之間沒有直接交易紀錄。
例如，若兩個錢包經常向同一組較小、類似零售的錢包轉帳，模型就能推斷出它們之間的關係。
聚類進行行為分組
一旦網絡被映射，具有相似行為模式的錢包就可以用如 K-Means 或 DBSCAN 等聚類演算法分組。AI 能識別出展現緩慢分發、大規模累積或其他策略性行動的錢包群組，但它本身並不知道什麼是「巨鯨」。模型就是這樣「學會」識別類似巨鯨的活動。
模式標記與訊號生成
當 AI 將錢包分為行為群組後，人類分析師（或第二個 AI 模型）可以對其進行標記。例如，一個群組可以標記為「長期累積者」，另一個則標記為「交易所流入分發者」。
這將原始數據分析轉化為交易者可執行的明確訊號。
AI 能揭示隱藏的巨鯨策略，例如累積、分發或去中心化金融（DeFi）退出，這是通過識別交易背後的行為模式，而不僅僅是交易規模。
進階指標與鏈上訊號堆疊
若要真正領先市場，你必須超越基礎交易數據，將更廣泛的鏈上指標納入 AI 驅動的巨鯨追蹤。大多數持有者的盈虧狀況可通過已花費產出利潤率（SOPR）和未實現淨利潤/虧損（NUPL）等指標反映，這些指標的重大波動常常預示趨勢反轉。
流入、流出及巨鯨交易所比率等交易所流量指標，則顯示巨鯨是準備拋售還是轉向長期持有。
將這些變數整合進通常稱為鏈上訊號堆疊的系統中，AI 不僅僅是發送交易警報，而是進行預測建模。AI 會分析多重訊號的組合，揭示巨鯨行為及整體市場定位，而非僅僅回應單一巨鯨轉帳。
透過這種多層次視角，交易者可以更早且更清楚地洞察重大市場動向的萌芽。
你知道嗎？ 除了偵測巨鯨外，AI 還可用於提升區塊鏈安全。利用機器學習模型檢查智能合約程式碼，發現漏洞和潛在利用點，能在攻擊發生前避免數百萬美元的駭客損失。
AI 驅動巨鯨追蹤的分步指南
步驟1：數據收集與聚合
連接區塊鏈 API，抓取實時及歷史鏈上數據。通過交易金額過濾，發現巨鯨級轉帳。
步驟2：模型訓練與模式識別
在清理過的數據上訓練機器學習模型。利用分類器標記巨鯨錢包，或用聚類演算法發現關聯錢包及隱藏的累積模式。
步驟3：情緒整合
疊加來自新聞和論壇的 AI 驅動情緒分析。將巨鯨活動與市場情緒變化相關聯，理解大動作背後的背景。
步驟4：警報與自動執行
更進一步，利用自動交易機器人根據巨鯨訊號進行交易。
從基礎監控到完全自動化，這種分階段策略為交易者提供一種有條理的方法，在整體市場反應前取得優勢。
