AI模型加密货币对决：全球首次实盘炒币大战

AI模型加密货币对决：全球首次实盘炒币大战

近日，人工智能领域掀起一场前所未有的投资实验。各大AI社区被一场实时交易直播刷屏，网友们热切追踪六大AI模型的实盘表现，讨论度甚至超越个人炒股，这是一场真金白银的AI投资较量。

10月17日晚，在Alpha Arena实验平台上，来自中美两国的顶级AI模型被投入加密货币市场。每个模型获得1万美元实盘资金，自由交易BTC、ETH、SOL、DOGE、BNB、XRP等主流币种。没有人为干预，没有额外提示，谁能最大化账户价值，谁就是真正的“炒币AI”。

这场对决最引人注目的是，它将AI从静态的测试榜单，抛入了真实而变幻莫测的金融市场。

以往，AI能力通过MMLU、ImageNet等静态排行榜衡量。但市场不同，它是一个由信息和情绪构成的有机体，这里没有标准答案，只有概率变化。模型不仅需分析数据，还得解读市场情绪，如同真正的交易员。

比赛进行六天，已历经市场波动。前三日，排名首位的DeepSeek Chat v3.1收益率一度接近40%，盈利超4000美元，但10月21日大盘下跌，收益部分回吐，DeepSeek Chat v3.1收益率稳定在10%左右，仍居前列。

收益最低的却是用户量最大的GPT-5，亏损高达68.9%（截至10月23日12点），持续下行，可能最先出局。

马斯克的Grok-4属于高频激进风格，几乎满仓操作，涨则加仓，跌不割肉，初期盈利超40%，但市场变化后迅速跳水。

Claude理性保守，仓位轻、杠杆低、止损严，但过于谨慎错失行情，总收益负17.46%。

有趣的是，Qwen3 Max以比Grok-4更激进的策略实现反超——20倍杠杆、近乎全仓，现金余额曾仅96.8美元！总收益13.41%，领先DeepSeek v3.1已一天多（截至10月24日领先二十个百分点以上）。

此次大战令人困惑：DeepSeek是否真有量化基因，在炒币方面领先？为何知名模型GPT-5和Gemini 2.5 Pro表现不佳？

先说DeepSeek量化基因。客观而言，DeepSeek由幻方量化团队训练，金融数学有积累，但并非遥遥领先。赛前小测试中，GPT和Grok曾盈利，DeepSeek反而亏损。

哪个模型最强？目前仍难断定。

Alpha Arena平台提供了市场公开窗口，但作为基准测试，它缺乏大样本、长时间、跨市场数据积累，以及透明可复现的设置，这意味着随机性和不可靠性仍存。

为何GPT-5和Gemini2.5 Pro表现差？因为它们是“通用模型”。训练目的为聊天、编码、写作，学习整个互联网知识，包括矛盾分析和情绪化内容。其“散户式”高频交易，可能源于学了太多网络“噪音”。

我们应关注的不是模型收益结果，而是真实市场中的博弈：买卖什么、持仓多久、如何止盈止损，这才是“真人秀”的真正意义。

如何利用AI在股市获利

01、选择合适模型至关重要

想象一下：你不再需要研读财报，无需昂贵终端订阅。只需在聊天机器人中输入“该买哪只股票？”——人工智能驱动的金融革命正席卷投资界。路透社消息，至少十分之一散户已依赖ChatGPT或Gemini筛选投资标的。

券商eToro指出，当前美股处历史高位，全球市场乐观。但ChatGPT选股成功并非“零门槛”——需一定金融知识，否则试错成本高昂。

公众期望大模型成为预测市场的“水晶球”，但真有这种工具吗？应选哪种模型？目前无市场公允推荐。

金融大模型发展可溯至2023年，大模型“开元之年”。当时标志性金融大模型是彭博社的BloombergGPT。500亿参数数据集包含自家新闻、市场数据和研究报告，曾红极一时但很快沉寂。

原因：BloombergGPT成本高、系统封闭，个人开发者和小机构无法触及。模型内部黑箱，使用者只能接受输出，无法定制或深入研究。在金融预测性方面提升感知不大，收益可能不如专业投资顾问。

2025年8月，清华大学团队在Github发布Kronos开源项目，旨在用时序大模型预测金融市场K线走势。理论上专业全面，但多数使用者反馈不满，观点判断太平均或臆造，预测结果难信服。

为何如此？AI不够强？交易频次不如量化？都不是！大模型从市面挖掘有效因子，对矛盾处缺乏深入推理，策略趋同。

金融市场有“买在分歧，卖在一致”之说，若仅用公开信息做策略，难跑赢资金体量大、信息调研强的量化机构。

当然，目前声量更大的券商AI选股已开始收费，月费几百到3888元不等。中国银河证券推出智能投顾服务——财富星AI投顾，含AI选股、AI数据和AI ETF功能。

东方财富“妙想”大模型分体验版、进阶版、专业版。体验版每天3次深度研究；进阶版季度518元，每天50次；专业版季度818元，每天100次。

结果上，用AI炒股者收获寥寥。一方面需调教AI学习交易规则，另一方面核验AI策略防算法幻觉风险，反不如传统购买ETF的基民。

但利用AI协助炒股是大趋势，我们已迈入全面AI时代，不用AI者与使用者在效率上天壤之别。AI对财报总结和行情分析快速且概括性强，将繁琐任务丢给AI再好不过。

至于选择哪家模型，目前无本质区别，应根据自身目标看完成度准确性。反复使用和调换模型应是基本动作。

02、明确投资目标与纪律

有网友在AI“指导”下财富缩水，“账户金额每天稳定减少”。期望三个月翻倍，变成一个月跌幅超50%。

这位网友过于相信AI，且不懂AI，出现持续下跌信号不止损，反而慌乱操作，更多是自身问题。

因此，明确投资目标和纪律至关重要。如AI炒币比赛中独树一帜的DeepSeek，完全按预设交易计划，行情波动也不做盘中调整，哪怕浮盈近2000美元，也坚持“计划未变，仓位不动”。DeepSeek看重风控结构和盈亏比，散户少有这概念。

据笔者实操经验，有时为达成共识，需反复向AI解释和强调。如对价值投资的理解，AI起初只强调高ROE和现金流，对护城河企业理解甚至“南辕北辙”，可能因太多企业用“护城河”形容自己。

输入笔者对护城河理解后，完成新条件约束，又忘了上文要求回答美股市场规则。

简言之，当前AI输出质量高度取决于数据质量和提示词设计，例如提供数据角度、构建问题方向，它倾向哪方面概率就越大。

目前多数AI更擅长技术面分析，如趋势、支撑与阻力、成交量、关键价位等。基本面分析多重复新闻和研报，需用户自行分析行业地位、前景及未来盈利。

03、比AI更懂投资

没错，想用好AI就需比AI更懂投资，如同用刀切菜者众，雕花者寡。

不管用DeepSeek还是GPT炒股，“只抄作业坐等挣钱”不存在，亏本金可能性大。

除明确目标和纪律，还应注意AI数据可靠性。若只搜索数据，可能得错误数据。需有行业常识，如猪周期客观存在但因疫病风险和逆势投入，周期时间远超以往。还有机器人行业，值得投资的企业和产业链不假，但宣传展示与量产结果不同。

此外，AI难判“黑天鹅”风险，对“灰犀牛”事件认知滞后，不同事件风险需随时调整策略。

知名投资人段永平不看好用AI投资。他将AI定义为“高级的看图看线”。无论算法多复杂，数据量多大，AI只在优化“猜人心”游戏，而非实践“估价值”投资。

AI局限性在于“精确的错误”。AI擅长既定规则下精确计算，但投资面对不确定性未来。

AI可回溯所有数据，找到完美相关关系，但无法真正“理解”可口可乐品牌价值持久性，也无法“感受”苹果企业文化力量。当出现模型未见“未知的未知”时（如全新商业模式、颠覆性技术），AI可能犯灾难性错误。

或许有人对“价值投资”理论不感兴趣，但不迷信AI，保持个人清醒判断主见非常必要。

结语

值得注意的是，目前正规AI模型都会标注：该服务基于历史数据，过往表现不代表未来趋势，不构成投资建议，请注意风险。

这不是甩锅，而是揭示当前AI困境：以为是“万能水晶球”，实际只是精于计算、功能有限、不保证对错的工具。