AI 投资人 Timo 分享链上交易经验与 AI 投资策略

在本次分享中，AI 投资人 Timo 详细阐述了他在链上交易 AI 项目的经验和策略。

Timo 的交易之旅始于 2017 年购买比特币，经历了合约交易的起起落落后，从去年初开始专注链上交易。他强调，交易者应该专注于自己能够理解的项目，而不是盲目跟风。

AI 投资策略

Timo 的主要策略是寻找潜在收益超过十倍的 Alpha 项目，同时做好仓位管理，单个项目投入不超过 15%。这一策略目前胜率超过 90%。

他认为 Web3 的 AI 发展趋势基本可以参照 Web2 AI 的发展路径。从产业链角度来看，Web3 AI 的每个环节都存在待解决的问题，也蕴含着新的机会。

值得关注的 AI 领域

1. 协议层：实现 Agent 之间的智能交互
2. 模型层：开发专业领域模型，提高推理效率
3. 数据层：数据筛选、清洗和标注
4. 工具层：构建开放平台，便于调用各种工具
5. 应用层：开发吸引 Web3 用户的高频应用

二段交易操作建议

Timo 提出了分析基本面和盘面的两步法：

基本面分析：

1. 叙事：项目定位和吸引力
2. 控筹：强庄盘的特征和优势
3. 产品和技术：组建团队进行全面分析
4. 团队背景：寻找"正规军"，核实履历和成果

盘面分析：

关注做市商的操作，通过监控其钱包活动来判断合适的建仓时机。

避免错误的关键

1. 充分调研：收集一手信息，与开发者直接对话
2. 合理建仓和仓位管理：保持耐心，避免梭哈

AI 项目估值方法

1. 对标估值法：参考同类龙头项目市值
2. 认知估值法：基于对新项目的理解进行估值

止盈策略

Timo 建议为项目设定三个估值阶段，并在达到每个阶段时逐步减仓。

持续成长的建议

1. 缩小自我：客观看待事物
2. 保持好奇心和开放态度：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：吸收有价值的外部信息

Timo 强调，了解市场规则至关重要。只有充分理解游戏设计者的目的和各个环节的运作方式，才能在这个快速变化的市场中取得成功。