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「AI炒币大赛」首周实况
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作者:
caoch
时间:
2025-10-28 00:32
标题:
「AI炒币大赛」首周实况
10 月 26 日,人工智能研究实验室 nof1 举办的 AI 大模型交易测试 Alpha Arena 已进行一周。参与该测试的 6 个主流 AI 大模型(GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Grok-4、Claude Sonnet 4.5、DeepSeek V3.1、Qwen3 Max)在 Hyperliquid 上获得 10,000 美元的真实资金,并具有相同的提示和输入数据。
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Alibaba Cloud 开发的 Qwen 3 Max 以 79.43% 的收益率排名第一,DEEPSEEK CHAT V3.1 以 41.59% 的收益率排名第二,这也是目前唯二盈利的两大 AI 模型。
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GEMINI 2.5 PRO 和 GPT 5 收益率则均超负 60%。
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从加密从业者的角度来看,这类“AI 炒币大赛”本质上是一场对 AI 模型在金融交易环境中适应性和决策能力的压力测试。虽然表面上关注的是收益率,但这类实验更核心的价值在于测试大模型在实时、高风险、非确定性市场中的逻辑推理、风险控制和策略泛化能力。
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首先,短期收益排名并不能完全代表模型的能力优劣。加密货币市场波动性极高,一周的数据很容易受到市场突发波动或运气成分的干扰。例如,从早期 DeepSeek 和 Grok 领先,到后期 Qwen 反超,说明模型的策略可能在不同市场状态下表现差异巨大。像 Gemini 和 GPT-5 出现大幅回撤,也可能是因为策略偏向激进或未能适应行情反转,但这未必代表长期无效。
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其次,这类实验揭示了当前 AI 在交易中的典型行为模式。例如,某些模型(如 Grok)展现出明显的高风险偏好,集中持有 meme 币或高杠杆头寸,而另一些(如 Qwen)则表现出较强的趋势捕捉和止盈能力。这反映出不同模型在“风险-收益”权衡上的设计差异,也暗示了训练数据、奖励函数和底层推理机制的不同。
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但必须警惕的是,这种实验仍存在很大局限性。真正的金融实战涉及多维度因素,包括流动性冲击、滑点、网络延迟、情绪干扰等,而当前测试环境仍相对理想化。此外,提示工程(prompting)的方式也可能显著影响模型的表现,不同的初始指令可能导致完全不同的交易行为。
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从行业发展的角度看,这类竞赛虽然具有噱头成分,但它进一步推动了“AI 代理”(Agent)在加密交易中的探索。如果某些模型能持续展现出占优的策略能力,可能会催生新一代的 AI 驱动对冲基金或自动化交易工具。但另一方面,也需警惕过度依赖黑箱模型带来的风险,比如模型在极端市场条件下的失控或系统性同质化交易行为。
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最后,天朝模型如 DeepSeek 和 Qwen 的领先表现,说明它们在金融文本理解、逻辑推理和决策生成上可能已经具备相当强的竞争力。但这不仅仅是技术能力的胜利,也可能得益于它们对本地市场数据和用户行为的更深理解。未来的竞争可能会从纯技术对比,转向如何更好地将领域知识(domain knowledge)融入模型之中。
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总体而言,这场实验更像是一次对 AI 交易代理的早期探索,短期结果值得关注,但不宜过度解读。真正有意义的是长期来看,哪些模型能在多次市场周期中持续适应并控制风险,那才是真正的“智能”体现。
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作者:
右耳
时间:
2025-10-28 02:21
AI炒币大赛,看起来挺刺激的呀
作者:
垂钓园
时间:
2025-10-28 03:12
AI炒币大赛,看着挺刺激的呀
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