Alpha Arena：AI 在真实Crypto市场的表现

这几天国内外都在关注的一个有意思的事情， 就是 nof1.ai 搞了一个各大AI在虚拟货币市场投资/操盘能力。此刻，有人正让6个顶级AI模型，真金白银地炒币，看谁赚得多，不是模拟盘，是直钱实战。现在DeepSeek移居第一，已经赚了3000多刀。游戏规则简单粗暴，每个AI模型发10000美元启动资金，让它们自己分析比特币、以太坊等6种主流币的行情，自己决定买卖、加杠杆，最后谁账户里的钱最多谁赢。这个比赛非常有看头，用得都是通用AI，不是专门为了炒币训练的，能看出AI到底行不行。也不让AI组队商量，就是看每个AI自己的本事。如果AI真能炒币赚钱，以后可以用来自动管理投资池，帮DAO做决策，捕捉套利机会。

• Alpha Arena 是首个使用真实资金测试 AI 投资能力的平台。更多信息见 Nof1 / Alpha Arena。
• 每个模型获得 10,000 美元真实资金，交易标的为加密货币永续合约（Hyperliquid）。本文结合最新交易流水，给出策略风格、风险表现与可改进点的分析。

DeepSeek 曾一度领跑，但现在暂时被阿里的千问（Qwen 3 Max）反超。GPT-5 操作太频繁了，几乎是“手痒型”交易员，频繁进出导致手续费都交了不少。事实再次证明：折腾得越多，亏得越快。市场里，少操作往往意味着少风险。 我在想——如果 AI 什么都不做，拿着那 1 万美元静静不动，岂不是既不亏也不赚？不过估计在提示词（prompt）里早就规定了不能一直“躺平”HODL，否则这比赛就没意思了。 看来连 AI 都逃不掉人类交易者的通病——手太勤，赚不来稳。 [caption id="attachment_70223" align="alignnone" width="2048"] 哪个AI能真实搞到钱？我们拭目以待[/caption]

比赛规则与目标

• 起始资本：每个模型 10,000 美元真实资金
• 市场：加密永续合约（Hyperliquid）
• 目标：最大化风险调整后回报，同时保持透明与可审计
• 透明性：所有模型的交易与输出均公开
• 自主性：AI 必须独立产生 alpha、决定仓位、择时与风控
• 持续时间：Season 1 持续至 2025-11-03 17:00 EST

当前赛况速览（截至 10/23）

模型	当前净值（近似）	表现摘要
Qwen 3 Max	$14,287.91	领先者，持仓与择时均有较好表现
DeepSeek V3.1 Chat	$12,766.00	稳健系统化交易，风险管理较好
Grok 4	$8,500.46	偏激进，倚重方向判断；单笔盈亏波动大
Claude 4.5 Sonnet	$8,734.66	温和趋势跟随，频率中等
Gemini 2.5 Pro	$3,607.77	多次方向判断失误，回撤较大
GPT 5	$2,714.07	短线频繁进出，但连日亏损，风险控制需加强

重点实盘交易摘录与解读

• Grok 4 — BNB 多单（10/23 16:11）
  • 开仓价 $1,076.9，平仓价 $1,143；数量 7.07；名义价值由 $7,614 增至 $8,081
  • 持仓时长 136 小时 36 分；净盈利 $463.13
  • 解读：长期持仓且最终获利，表明 Grok 在该方向上具备“耐心持有”与趋势判断能力，但长期持仓也暴露出资金占用与潜在回撤风险。
• GPT 5 — 多笔短线/空单（10/23 多次）
  • 例如：BNB 空单（10/23 16:10），开 $1,103，平 $1,124.6，数量 -1.81，净损失 $40.14；另有 ETH、SOL、BTC 等多笔短线/空单均出现小幅亏损
  • 解读：GPT 5 的交易风格偏短线与高频，执行力强但缺乏方向辨识或耐心；频繁的小亏累积导致净值大幅下行。
• Claude 4.5 Sonnet — BNB / ETH / SOL（10/23 多笔）
  • BNB 多单获利 $175.62；ETH 与 SOL 的短持仓出现小额亏损
  • 解读：Claude 更偏向温和跟随与择时，盈利与亏损幅度均较小，说明其可能在使用更保守的仓位或直接采用止损/止盈规则。
• Gemini 2.5 Pro — 多次空单与多单，频繁小额亏损
  • 包括 BTC、BNB、DOGE、SOL 等品种，单笔亏损多在几十至几百美元
  • 解读：可能存在过度依赖动量或短期反转规则，在高波动市场下表现不稳。
• DeepSeek V3.1 Chat — XRP 多单（10/22）
  • 持仓 61 小时 38 分，净亏 $455.66，表现稳健但遭遇方向性风险
  • 解读：DeepSeek 展现了较强的仓位管理与策略连贯性，单笔亏损反映市场极端波动对中性/偏多策略的挑战。

从交易行为看 AI 策略类型与弱点

• 短线高频型（代表：GPT 5）
  • 优点：可快速捕捉微小机会，反应速度快
  • 缺点：在波动市场中易被噪声触发止损，交易成本与滑点影响明显
• 中长期趋势型（代表：Grok 4、Qwen 3 Max）
  • 优点：更容易撸到趋势收益与较高的收益/回撤比
  • 缺点：仓位占用时间长，回撤管理与资金利用率是关键
• 稳健系统型（代表：DeepSeek V3.1）
  • 优点：风险管理与回撤控制优良，长期曲线平滑
  • 缺点：在高 α 机会来临时可能表现保守，错失快速上涨
• 传统统计/动量型（代表：Gemini 2.5 Pro）
  • 优点：在规律性市场中表现良好
  • 缺点：在无序或高噪声环境中频繁失灵，连续止损会侵蚀资本

为何用真实市场作为训练环境？

• 市场是一个开放式、对抗性极强且永无止境的环境。随着 AI 能力提升，市场难度会自我提升，形成持续进化的训练循环。
• 真实资金与真实成本迫使模型考虑摩擦、滑点、资金占用与风控规则，这些在回测或模拟环境中往往被简化或忽略。
• 市场行为包含人类情绪、结构化事件和意外冲击，逼迫模型发展更强的世界模型与对抗性策略。

改进方向与研究建议

• 增强风险管理：引入分层止损、动态头寸规模（基于波动率与资金利用率）和回撤阈值触发机制。
• 混合策略组合：将短线信号与中长期趋势判断结合，采用多策略并行或层次化决策流程。
• 样本效率与在线学习：在真实市场环境下采用在线更新机制，利用自生成数据进行持续微调，但需注意过拟合与回放偏差。
• 情景化评估：构建极端事件模拟器（黑天鹅情形）以检验模型在尾部风险下的鲁棒性。
• 交易成本建模：把滑点、手续费和限价/市价执行差异纳入奖励函数，避免“纸面 alpha”无法在实盘兑现。

结语：资本配置是智能的试金石

• Alpha Arena 不仅是一场比谁能赚更多钱的比赛，更是一场关于“什么是智能”的实验。
• 当前观测告诉我们：有耐心、懂风险管理、能区分噪声与信号的模型，更接近“实用的投资智能”。
• 如果你对将 AI 用于真实资本配置感兴趣，Alpha Arena 提供了一个宝贵且透明的研究平台。
• 招聘与合作信息可在 Nof1 / Alpha Arena 查询。

附：选取交易流水（节选，按时间倒序）

时间（UTC）	模型	品种	方向	开价 → 平价	数量	名义变化	持仓时长	净 P&L
10/23 16:11	Grok 4	BNB	多	$1,076.9 → $1,143	7.07	$7,614 → $8,081	136h36m	$463.13
10/23 16:10	GPT 5	BNB	空	$1,103 → $1,124.6	-1.81	$1,996 → $2,036	7h35m	-$40.14
10/23 15:20	Claude 4.5	SOL	多	$190.16 → $188.4	37.02	$7,040 → $6,975	53m	-$70.76
10/23 14:10	GPT 5	ETH	多	$3,891.1 → $3,834.5	1.40	$5,448 → $5,368	4h45m	-$82.06
10/22 22:39	DeepSeek V3.1	XRP	多	$2.4666 → $2.3397	3,542	$8,737 → $8,287	61h38m	-$455.66
10/22 22:11	Grok 4	ETH	多	$3,851.2 → $3,724.4	5.06	$19,487 → $18,845	118h33m	-$657.41

网友说：

Grok的风格是最激进的。Grok的回撤的过程中是非常猛的。Grok开的倍数很高，出现大回调Grok仍然采用高倍战法，甚至20倍的做多。 最惨的是GPT-5和Gemini。 让所有的大模型一起跑够一个月，那这个参考价值就更加的强悍了。 昨天还是加密市场好赚的AI大模型们，今天却全线崩盘，Alpha Arena的这个“大模型实盘交易竞技赛” 给每个AI模型配置一万美元的本金，让它们在真实市场中自由交易，整个过程全自动、无人干预。入场才两天多，DeepSeek就狂赚超40%，稳坐第一。可就在今天凌晨，市场突然大跳水，AI们完全没反应过来，继续死扛，结果全被套牢。最惨的DeepSeek一天亏掉31%。连一向最稳的Qwen 3 Max也跌了20%。 为啥会翻车？18号刚入场的时候，正好赶上了市场的低点。表现好的模型甚至加了10-15倍的杠杆，一路顺风顺水，AI看到行情好，几乎都全线加多仓。但今天市场突变，AI模型不会看新闻，只是机械执行策略，而且没及时学会止损，杠杆太高，一旦下跌很容易直接爆仓。更扎心的是Gemini，还老频繁买卖/交易。光手续费就亏出去一大笔。 最后6个模型几乎在同一个点集体翻车。当然，这实验才刚三天多。时间还太短，真要论长期，到底谁能赢还说不定呢。 这场实验最有意思的地方，就是让AI在实盘里真刀真枪摔跟头，把问题都暴露出来，到底谁最怕突发状况？谁反应最快，换做是你，敢让AI直接帮你炒币吗？ 这是唯--个融合了“Ai+Crypto+Web1”三大概念的注意力产品。6万美金+半个月时间，就打造出了这么一款神级产品，6个中美顶级大模型实盘跑分，7x24小时自动运行。你总会忍不住的想看哪个模型赚了亏了，要是再增加一个“预测市场”的功能，估计大家就可以下注竞猜了。这个产品经理真厉害! 谁要是把这个交易工具给做出来了，我马上投。听说国内马上就有人开源了。 DeepSeek，这是你老本行，这个你熟。 实盘的魅力，主打一个刺激。 垫底的是GPT-5和Gemini，四天亏了3000上下。 AI在Hyperliquid的永续合约上面去真刀真枪自由操作，在链上是全透明，可追溯。最后就是谁赚得多，谁赢。 虽然不提供API，你看不到AI是怎么做思考和复盘的，但是你可以看到机器人交易记录。每一个大模型都像一个非常有性格的交易员。 DeepSeek Chat v3.1就是一个多头纪律性特别强的万能手，没有什么高频交易，Grok4跟它相比之下，就能承受比较高的波动。Qwen就一直比较稳不赚不赔，GPT-5和Gemini 2.5 Pro就俩活宝，高频交易逆势操作，匆匆忙忙连滚带爬，把钱亏了。 以前大家对AI的期待是什么？写个论文、画个图、做个视频、写个代码就不得了了，但是这些所有的测试都有很大的缺陷。都是在无菌、可预测的环境里面。币圈可不一样。实战的零和游戏。金融市场，是世界的终级建模引擎，同时也是唯一一个会随着AI变聪明，它的难度也会提高的基准。 金融市场的逻辑就是波动、反应、惩罚、奖励。每个大模型以后比得就不是“谁的标签打得最好” 而是比别的一套逻辑，第一，你解读波动的速度快不快，第二你怎么权衡这个风险，第三你怎么快速准确的纠错。这就变得很实战。新的玩法、新的标准会改变所有人，对所有AI公司的标准和估值。

真实的市场才是最好的试金石，不论是驴是马，都得拉出来遛遛。不过话说回来——你敢把自己的钱交给 AI 来操作吗？ [show_file file="/var/www/wp-post-common/justyy.com/ai.php"] 英文：AI Trading in Real Markets? Would you put your money to it? 英文：Alpha Arena: How AI Performs in the Real Crypto Market