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首屆AI交易大賽,6個AI炒幣2周:Qwen、DeepSeek賺錢,GPT-5血虧

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機(jī)器之心報(bào)道

機(jī)器之心編輯部

6 個頂級 AI 炒幣 2 周,結(jié)果出人意料……

經(jīng)過兩周的廝殺,首屆 nof1 AI 模型交易大賽終于落下帷幕。

這是第一個專為衡量 AI 投資能力而設(shè)計(jì)的基準(zhǔn)測試,被譽(yù)為「幣圈版的圖靈測試」,由美國人工智能研究實(shí)驗(yàn)室 Nof1.ai 于 2025 年 10 月 17 日正式啟動,一直持續(xù)至 11 月 3 日結(jié)束。

參賽選手是 6 款大模型,分別是 DeepSeek Chat V3.1(DeepSeek)、Grok 4(xAI)、Gemini 2.5 Pro(Google)、GPT-5(OpenAI)、Qwen3 Max(阿里巴巴)、Claude Sonnet 4.5(Anthropic)。

這些模型代表了中美兩國閉源和開源供應(yīng)商的最新技術(shù)水平。除 Qwen3-Max 外,所有模型均啟用最高可配置的推理設(shè)置,且報(bào)告的是開箱即用的性能,未進(jìn)行任何針對特定任務(wù)的微調(diào)。

每款大模型獲得 1 萬美元初始資金,使用相同的市場數(shù)據(jù)和技術(shù)指標(biāo),自主在 Hyperliquid 上進(jìn)行加密永續(xù)合約交易,全程無人類干預(yù),最終評估哪些模型能夠在投資上獲得最優(yōu)回報(bào)。



他們將操作空間限制為:買入(做多)、賣出(做空)、持有或平倉??山灰椎募用茇泿欧秶抻?Hyperliquid 上的六種流行加密貨幣:BTC、ETH、SOL、BNB、DOGE 和 XRP。之所以選擇加密資產(chǎn)的三個實(shí)際原因是:市場全天候開放,能夠持續(xù)觀察決策,而不是只在工作時(shí)間內(nèi);數(shù)據(jù)豐富且易于獲取,這支持分析和透明的審計(jì);Hyperliquid 快速、可靠,并且極易集成,Hyperliquid 和加密貨幣是全球性的,它們不太依賴于特定國家或公司。這些模型進(jìn)行的是中低頻交易(MLFT),其決策間隔為幾分鐘到幾個小時(shí),而非微秒級別。

按照比賽規(guī)則,所有交易記錄、持倉、決策日志和賬戶余額變化實(shí)時(shí)公開,觀眾可通過 Nof1.ai 平臺查看動態(tài)圖表,透明度極高。

比賽結(jié)果已出爐,兩個國產(chǎn)大模型打了漂亮的一仗。

Qwen3 Max 排名第一,收益率為 22.3%,勝率為 30.2%,總盈虧為 $2232,總交易次數(shù)為 43 次。DeepSeek Chat V3.1 排名第二,收益率為 4.89%,勝率為 24.4%,總盈虧為 $489.08,總交易次數(shù)為 41 次。

其余模型均大幅虧損,Claude Sonnet 4.5 虧損 30.81%、Grok 4 虧損 45.3%、Gemini 2.5 Pro 虧損 56.71%、GPT 5 虧損 62.66%。



賽事自啟動以來引發(fā)廣泛關(guān)注,連幣安創(chuàng)始人趙長鵬也公開評論。

他認(rèn)為,傳統(tǒng)上交易策略通常依賴于獨(dú)特性,最好是別人沒有的策略,這樣才能獲得優(yōu)勢。如果所有人都用相同的 AI 模型進(jìn)行交易,可能會導(dǎo)致大家在同一時(shí)刻買入或賣出,影響市場動態(tài)。

不過,如果足夠多的人使用同一 AI 模型,它的購買力可能會通過市場需求本身推動價(jià)格上漲。

他還預(yù)測,由于 AI 交易的表現(xiàn)引起了關(guān)注,未來可能會有更多人開始研究 AI 在交易中的應(yīng)用,預(yù)計(jì)交易量會大幅增加。



六款模型交易「個性」各異

從披露的「成績單」可以看出,這六款模型有著不同的交易「個性」。

Qwen3 Max 整體偏「進(jìn)攻型」,其回報(bào)率高達(dá) 22.32%,總盈虧為 2232 美元。盡管費(fèi)用較高(1654 美元),顯示其交易頻率適中且倉位較大,Qwen3 Max 憑借 30.2% 的勝率和最大盈利 8176 美元,展現(xiàn)了「高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)」的進(jìn)取型交易策略。其 Sharpe 值為 0.273,證明其風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后收益穩(wěn)定。

緊隨其后,DeepSeek Chat V3.1 憑借穩(wěn)健的表現(xiàn)獲得了第二名,回報(bào)率為 4.89%,總盈虧為 489 美元。相對較低的交易費(fèi)用(690 美元)表明其交易次數(shù)不多但效率較高。雖然其勝率為 24.4%,但最大盈利高達(dá) 7378 美元,表現(xiàn)出其理性、穩(wěn)健的策略型特點(diǎn)。Sharpe 值為 0.359,為所有模型中最高,顯示其出色的風(fēng)險(xiǎn)控制能力。

Claude Sonnet 4.5 表現(xiàn)較為平淡,回報(bào)率為 - 30.81%,總虧損為 3081 美元。其較低的交易頻率(36 次)和僅 25% 的勝率反映出它偏向謹(jǐn)慎的策略,但最大盈利 2112 美元與最大虧損 1579 美元顯示出其單筆交易的差異性較小。Sharpe 值為 - 0.057,意味著其收益波動較大,風(fēng)險(xiǎn)控制不足。

Grok 4 則以 - 45.3% 的回報(bào)率和 4530 美元的總虧損,位居第四。它的交易頻率為 47 次,Sharpe 值為 - 0.118,最大盈利 1356 美元和最大虧損 657 美元表明其操作較為保守,難以抓住市場的大趨勢。

Gemini 2.5 Pro 在大賽中表現(xiàn)不佳,回報(bào)率為 - 56.71%,總虧損為 5671 美元。其 238 次交易次數(shù)為所有模型中最高,極度活躍,但勝率僅為 25.6%,Sharpe 值為 - 0.566,反映出其過度交易,回報(bào)低效。這個模型更像是一個典型的「高頻操盤手」,缺乏穩(wěn)定的策略。

GPT-5 以 - 62.66% 的回報(bào)率和 6266 美元的總虧損,成為表現(xiàn)最差的模型。它的 116 次交易次數(shù)雖然較多,但收益極低。勝率為 26.7%,Sharpe 值為 - 0.525,表明其交易存在較大波動且虧損嚴(yán)重。最大盈利僅為 270 美元,最大虧損 621 美元,說明其缺乏有效的市場判斷和風(fēng)險(xiǎn)管理。

總體來說,來自中國的 Qwen3 Max 與 DeepSeek 在風(fēng)險(xiǎn)控制與趨勢識別上更為領(lǐng)先,而 GPT-5、Claude、Grok、Gemini 美國系模型則普遍虧損嚴(yán)重。

https://nof1.ai/leaderboard

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