AI炒币大战：真实市场的博弈与未来挑战

AI炒币大战：真实市场的博弈与未来挑战

近期，一场由AI模型参与的炒币比赛在全球引起了广泛关注。网友们纷纷关注六大AI模型的交易表现，这场用真金白银进行的AI投资对决，热情程度甚至超过了传统的炒股研究。

10月17日晚，在Alpha Arena的实验平台上，来自中美两国的顶级AI模型被同时投入加密市场，每个模型获得1万美元实盘资金，自由买卖包括BTC、ETH、SOL在内的多种主流币。没有人类干预，没有额外提示，谁能让账户价值最高，谁就是真正的“会炒币的AI”。

这场比赛的亮点在于，它将AI从静态的排行榜中解放出来，投入到了最真实、最不可预测的金融市场。

以往，AI的能力是通过MMLU、ImageNet等静态排行榜来衡量的。然而，金融市场是一个由无数信息和情绪构成的生命体，没有标准答案，只有不断变化的概率。模型不仅需要分析数据，还要分析市场的情绪，就像真正的交易员一样。

经过6天的比赛，市场已经经历了一些波动。前三天的领头羊DeepSeek Chat v3.1一度接近40%的收益率，盈利超过4000美元。然而，随着10月21日大盘的下跌，它也回吐了一部分收益，目前稳定在约10%的收益率，但仍是前两名的佼佼者。

表现最差的是用户量最多、知名度最高的GPT-5，截至10月23日中午，亏损高达68.9%，并且仍在一路下滑。这让人怀疑GPT-5可能是最先被淘汰的模型。

马斯克的Grok-4属于高频激进派，几乎满仓操作。它一度实现了超过40%的盈利，但随着市场变化，也迅速跳水。

Claude则是理性保守派，以其轻仓、低杠杆和严格的止损策略著称。然而，它过于谨慎而错失行情，总收益为-17.46%。

值得注意的是Qwen3 Max，其凭借比Grok-4更激进的策略成功反超DeepSeek Chat v3.1——20倍杠杆、几乎全仓操作，一度仅剩96.8美元的现金余额。截至10月24日，其总收益为13.41%，领先DeepSeek Chat v3.1已有一天多。

这场炒币大战最令人困惑的是：DeepSeek真的有量化基因吗？为什么表现如此出色？而GPT-5和Gemini 2.5 Pro为何表现如此不佳？

关于DeepSeek的量化基因问题，虽然它确实由幻方量化团队训练而来，在金融和数学方面有一定积累，但要说遥遥领先可能还不足以。事实上，在这次大赛开始前的小规模测试中，GPT和Grok是实现了盈利的，而DeepSeek则有一定程度的亏损。

那么哪个最强呢？目前还难以判断。

虽然Alpha Arena平台提供了前所未有的市场公开窗口，但作为基准测试，它仍缺乏大样本、长时间、跨市场的数据积累以及透明、可复现的输入与运行设置。这意味着其结果具有较大的随机性和不可靠性。

至于GPT-5和Gemini 2.5 Pro表现不佳的原因，可能是因为它们是“通用模型”，被训练用于聊天、写代码等任务。它们学习了整个互联网的知识，包括网上无数相互矛盾的分析和情绪化的演讲。这种“散户式”高频交易可能是受到了太多互联网“噪音”的影响。

我们不仅要关注各大模型的收益结果，更要观察它们在真实市场中的博弈行为。包括他们买了什么、卖了什么、持仓多久以及如何进行止盈止损等。这才是这场“真人秀”的真正意义。

如何用AI炒股赚到钱

选对模型很重要

你不再需要苦读财报或订阅昂贵的Bloomberg终端。只需在聊天机器人中输入一句：“我该买哪只股票？”人工智能驱动的金融革命正在全球投资界掀起热潮。根据路透社的消息，至少有十分之一的散户投资者已经开始依赖ChatGPT或Gemini这样的聊天机器人来筛选投资标的。

券商eToro指出：当前美股处于历史高位且全球市场相对乐观。但ChatGPT选股的成功并非“零门槛”。使用者需要具备一定的金融知识否则“试错”成本将非常高。

公众希望大模型能像“水晶球”一样高成功率地预测市场但真的存在这种“预测未来水晶球”吗？应选哪种模型？目前市场没有公允的推荐。

金融大模型的发展可以追溯到2023年当时最具标志性的金融大模型是彭博社发布的BloombergGPT。尽管其数据集包含Bloomberg自家的新闻文章、市场数据和研究报告但由于成本高昂、系统封闭且模型内部运作机制是黑箱使用者只能接受输出结果而无法进行定制或深入研究。

在金融预测性方面的提升感知不大其收益可能不如专业的投资顾问。

明确你的炒股目标

有网友在AI的“指导”下经历了一场财富大缩水。原本期望三个月翻倍却变成了一个月跌幅超过50%。

这位网友不仅过于相信AI而且还不懂AI在出现明确持续下跌信号时未能选择止损反而慌乱操作导致亏损加剧。

因此拥有明确的炒股目标和纪律至关重要。例如DeepSeek在比赛中独树一帜完全按照预设交易计划行事即使浮盈接近2000美元也坚持“计划未变仓位不动”。

比AI更懂投资

想用好AI就需要比AI更懂投资。