贝莱德近8小时从Coinbase Prime提取3040枚BTC和61,359枚ETH

在加密市场这一典型的“非平稳系统”中，策略失效往往不是因为模型不够复杂，而是因为它们并未真正经历真实市场的约束：剧烈波动、流动性断层、执行延迟、风控边界…… 这也是 WEEX 发起 AI Trading Hackathon 的核心初衷——不比概念，只看在真实交易环境中的可落地能力。在 WEEX AI Trading Hackathon 的备赛过程中，参赛团队 AOT Matrix 展现了前沿 AI 量化能力，通过 V4.4 双脑协同架构，实现了从底层逻辑到执行层的全面优化，充分体现了平台对创新与实战能力的双重考量。

风险不再主要在于决策失误或情绪错误。 它越来越多地生活在市场结构、执行路径和集体行为中。 理解这一转变比找到下一个“更好”的战略更重要。

在 WEEX AI Trading Hackathon 的参赛项目中，AOT Matrix 的系统设计选择了一条相对克制、但在真实交易环境下更难走的路径。在备赛初期，他们便围绕AI 在交易系统中的角色边界做出了明确取舍。围绕这一决策逻辑、系统架构的多次重构，以及在 WEEX 真实交易环境与工程约束下的实践过程，我们对 AOT Matrix 进行了采访。