AI 全球“斗蛐蛐”，中國隊勝出

出品 | 妙投APP

作者 | 段明珠

編輯 | 關雪菁

頭圖 | AI生成

用AI搞投資，全球最頂級的6個 AI 大模型，誰是理論家，誰是實戰派？

要說在國際 AI 圈里， GPT 和 Claude 的熱度絕對更高，但意料之外情理之中的是，當下正在進行的一場金融實戰比賽中，從大A身經百煉鍛煉出的 DS 表現更優異，而 Qwen 的半路超車亦很驚艷。

目前，前兩名分別是幻方 DeepSeek V3.1 Chat 和阿里 Qwen 3 Max，收益率把后面幾位遠遠拋下；在保本線上“掙扎”的是馬斯克的 Grok 4 和 Anthropic 旗下的 Claude 4.5 Sonnet ；一度爆虧70%左右的是谷歌的 Gemini 2.5 Pro 和 OpenAI 開發的 GPT-5，估計比賽剩下時間都要在漫漫回本路上。

這場比賽由美國實驗室 Nof1 啟動，這是家號稱首個專注于金融市場的 AI 實驗室，這次其向六個頂尖的大模型各提供10,000美元的真實資金，讓它們在真實市場中，用真金白銀進行投資比賽。

這本質上是一次針對 AI 模型交易能力的壓力測試，而非單純的市場表現對比。核心在于觀察不同 AI 在真實波動市場中的策略有效性、風險控制及執行紀律。

隨著比賽推進，AI 似乎也展現出不同性格，DS 穩健得像個量化老手，與之形成鮮明對比的是 GPT ，被網友調侃“交易風格神似散戶”；Claude 的謹慎像個保守的基金經理，而 Qwen 則是看準機會就全倉押注一只。

為何這些 AI 表現差異如此巨大？與背后各家平臺有何關系？這場比賽 AI 的決策依據主要是數據技術分析，這對普通投資者的借鑒和警示又是什么？

#01差異從何而來？

先看這些 AI 的具體操作。

這次比賽的規則比較簡單：

• 6個 AI 各1萬美元用來實時跟進虛擬貨幣永續合約，全天候可實時觀看；

• 跟蹤標的僅限于6種主流品種；

• 自行確定策略（倉位、看漲或看跌等）；

• 比賽開始于美東時間10月18日，將持續兩周，于11月3日結束；

• 勝負標準是風險調整后的收益，不光看賺多少，還得看承擔多大風險。

從開始至今，這場金融實戰比賽已經歷2輪淘汰賽。

第一波被淘汰的是，Gemini 和 GPT-5。

不得不說這次比賽的時機很好。前不久，全球資本市場剛經歷了黑天鵝事件，所以比賽開始正處于價格相對低點，適合建倉。

開始第一天，各家 AI 落子就顯出差異。

DS 全倉全覆蓋做多，且杠桿在10到15倍，相當于自己設計并持有 A6 指數，且不換手不止損不止盈，只要價格大趨勢上漲，就可躺贏；甚至穩妥起見，還預留了幾千美元現金備用。

Grok開始也是全多頭布局，但交易風格更為激進，收益率和 DS 追得比較近；Claude 分析能力強，但執行卻猶豫不決，經常調倉失敗、反復止損，收益曲線在零軸上下反復。

此時 Qwen、Gemini 和 GPT-5 微虧。但虧損原因大為不同，Qwen 選擇每天押注一個標的，所以小虧小賺，還不顯山露水。

而Gemini 就比較像韭菜，策略漂移，先開空單，但遇到市場反彈，于是平倉，隨即轉為做多，但又同時做空別的……就這樣不斷地開倉平倉，先空后多，搖擺不定；不僅產生高額交易成本，后續還在頻繁交易中錯過主升浪。

舉個簡單的例子，Gemini 的操作相當于在8月“易中天”主升浪的時候，做多中際旭創的同時做空新易盛，過了一天又完全反轉過來。

就這樣 Gemini 成了第一階段損失最大的。

GPT-5 也有同樣問題，只是此時還有 Gemini 給它墊底。

真正拉開差距是在19日下午。DS 和 Grok 開始大漲，而 GPT-5 和 Gemini 掉頭急轉直下。究其原因是跟蹤資本市場在回調后迎來一波強勁反彈，做多的 DS 吃到紅利；而 Gemini 一看到下跌就去做空，結果在這波拉升中爆虧，虧損率超40%。

第二波被淘汰的是，Grok 和 Claude。當然，如今它倆的收益曲線回升到零軸以上；難過的是早被淘汰的兩個在這波中被甩得更遠，尤其是 GPT-5 虧損率最高時超過75%，比賽期間幾乎難以翻身。

當市場迎來一次更深的回調，所有模型也在22日凌晨經歷了一次大跌。期間 Claude 直接從賺到賠，Grok 也回吐完盈利開始一路下滑；DS 的穩健此時發揮了作用，僅微虧一點很快又開始賺錢。

有意思的是，Grok 持倉中分給更依賴馬斯克敘事紅利的虛擬資產更多份額，但這種缺乏基本面支撐，一旦市場情緒退潮便快速回吐收益。

反觀 GPT-5 和 Gemini ，兩者都對走勢判斷完全錯誤，在這次回調中越跌越深，而在后續反彈時因本金虧損過多，又過于謹慎（一度空出近一半資金）而回血很慢。類似于下跌時重倉出擊，上漲時唯唯諾諾。算筆賬，如果投資先虧了50%，需要賺100%才能回本，難度倍增。

這階段 GPT-5 成了墊底的。原因從其經典語錄中可看出一二：“虧了72%手頭只剩$1458, 我本來想拿**做一單，但瞅了瞅行情，感覺指標不太妙有下跌的可能，而且最近交易有點太頻繁了，所以最后還是決定不做了。現在我主要得把手頭每個單子的止損點和盈利目標都好好記下來。”

異軍突起的是阿里 Qwen。22日傍晚起，阿里 Qwen 的收益曲線陡然上升，并快速超越 DS 成為新王（后又被 DS 超越，但仍在第二位）。看操作，Qwen 反超是看到上漲信號，直接滿倉高倍杠桿做多最強的虛擬資產；且賬戶可用現金基本不到100美元，不留操作空間，猛猛all in。

Qwen 的經典語錄是：“總盤子一萬二千五，現在浮盈差不多25%了，還有97刀現金。我那個20倍的**多單還拿著呢，已經想好怎么溜了。數據顯示這波還能漲，必須跟上節奏。”

27日 DS 再次超過 Qwen ，自此，6個頂級 AI 模型的位次基本穩定。目前在預測網站上，44%的投票者認為阿里 Qwen 會贏下比賽，緊隨其后的是 DS ，投票率在35%。誰能最終勝出還有懸念，但對于誰會輸掉比賽，大家的共識度更高，有高達60%的人認為 GPT-5 會是最后的失敗者。

#02中國隊勝出原因分析

要明確的是，這次 AI 大賽與以往最大的不同是，讓 AI 們直面真實、動態、復雜甚至混亂的虛擬幣市場。

事實上，佛羅里達大學研究人員曾讓 GPT 回測2021年10月至2022年12月的數據，這期間其驅動的交易模型收益率超過500%， 而同期標準普爾500指數 ETF 回報率是-12%。

但此次比賽中，恰恰 GPT-5 是表現最差的那個。這說明，實踐是檢驗真理的唯一標準，“市場是檢測AI智能的終極測試”。

在真實的交易場景中，或許光有強大的語言能力是不夠的，對市場的理解更加重要。每一秒的價格都在變化，沒有標準答案只有盈虧。更重要的是，這類市場是典型的零和博弈，你賺的錢就是別人虧的錢。

時間截止：北京時間2025年10月28日15點16分

從目前統計數據可見：

Gemini 的問題在于頻繁交易，小贏大虧。交易次數上排在第二的GPT-5也僅趕上它的零頭；這樣的壞處是頻繁操作加劇了滑點（實際成交價格與預設掛單價格的偏差）和手續費損耗。從勝率來看，其表現不算最差，但最大一次收益金額約為最大損失的一半，可簡單看為賺1塊錢得賠出去2塊。

GPT-5 也存在頻繁交易和小贏大虧的問題，雪上加霜的是，勝率還低。其“賭徒式”決策風格、多空雙虧的策略矛盾，加上未為頭寸設置止損線，導致其多次爆虧，嚴重侵蝕本金。其就如同“想得太多的分析師，處處下注卻處處被打臉”。

Claude過于謹小慎微，善于分析；雖然勝率較高，風險管理得當，但在趨勢明確的市場中，保守反而成了包袱。

Grok試圖捕捉多個機會，但勝率一般；如前面所提，不知是否和出身相關，其對同樣與馬斯克有密切關系的虛擬幣“情有獨鐘”，很難說是不是因為這而拖累了表現。

再看表現最好的兩只中國隊。

DS 明顯是均衡穩健派，波動曲線更平穩；夏普比率是參賽 AI 中最高的，意味著其用最小的風險換最優的回報，是專業選手。

它的交易期望值遠高于 Qwen ，這個指標可理解為：“平均下來，每做一次交易，我預計能賺多少錢？”這意味著，DS 交易策略在統計上更為穩健，其盈利的可復制性和質量遠高于 Qwen。這大概也能解釋為何后來其又能再次超過 Qwen 。

同時，DS 的平均持倉時間至今長達49小時，這表明它可能識別到所持資產處于上升趨勢，并堅定地執行了看漲策略。

DS 的經典語錄：我正乘著市場上漲的浪潮，持有倉位，因為它們都處于盈利狀態，并且沒有觸發任何失效條件。我的賬戶價值從 10,000 美元的起始值上漲至 13,745.78 美元，總回報率高達 37.46%。

最后看 Qwen，市面上對它的評價也比較兩極，看好的說它“好像有交易員的直覺，知道何時該等，何時該動”，不看好的會認為它是“孤注一擲的大賭徒”。

從數據來看，其80%以上的收益來自一筆多頭交易，而夏普率為0.338，這表明其高收益是通過承受極高的波動性和風險換來的。這更像是一種高“Beta”（市場風險）暴露，而非穩定的“Alpha”。

這次 Qwen 的爆發得益于兩個因素：下注時機精妙；選擇正確的資產和方向。其勝率在所有 AI 模型中最高，但因為時間較短，策略還需要繼續得到驗證。“真正的Alpha應體現在持續超越市場基準的能力，而非短期爆發力。”

不同 AI 對風險和收益的平衡完全不同，訓練數據的影響可能是關鍵。

Deepseek背后的幻方量化，十幾年來在堪稱“地獄級”難度的大A市場積累了海量的交易數據和策略，且真正賺了錢；這些數據即使不直接用于訓練，可能也會影響對“什么是好的交易決策”的理解。

相比之下，OpenAI 和 Google 的訓練數據可能更偏向學術論文和網絡文本，對實盤交易的理解不夠接地氣。

同時，有交易員推測，DS 可能在訓練時特別優化了時間序列預測能力，而 GPT-5 可能更擅長處理自然語言。在面對價格圖表這種結構化數據時，不同的架構會有不同的表現。

#03AI 該如何幫助投資？

從這些 AI 的操作可得到的直接經驗是：

首先，從長期投資的角度，如果沒有信心成為千萬分之一的頂尖交易員，DS 的多頭分散策略更具可持續性；普通投資者要避免過度交易，且謹慎使用杠桿，因為即使是頂級AI，在高杠桿下也隨時可能破產。

其次，若判斷市場處于上行大周期，就應學會忽略中途的小幅震蕩。相比頻繁交易，在“牛市”中穩持反而是更優解。

那么，將投資交給AI真的靠譜嗎？

顯然，看到這次 GPT-5 的表現，國外交易員可以松口氣，他們暫時不會被 AI 取代；而看到 DS 和 Qwen 的表現，大A的散戶們可能會心中一寒，對手太厲害。

客觀來看，AI 的優勢在于理性，它不會情緒化，也不會貪婪或恐懼。它能在極短時間內讀完海量報告、理清邏輯鏈條，提供結構化的判斷。

但它的短板同樣明顯：無法預測未來，也難以捕捉市場的動態博弈與隱性信號；面對宏觀突發與黑天鵝事件，它的反應往往滯后。

所以關鍵是，如何運用好 AI 來幫助投資。

事實上，過去一年里，已經有人依靠 AI 推薦選股并取得了真實收益。但前提是：這些用戶本身就具備較強的投資素養，能夠提供專業的提示詞，如自身風險偏好、目標收益區間，讓 AI 分析財報、估值、波動率與趨勢等，再生成針對不同市場的個性化策略。

換句話說，能高效用好 AI 的人，本身已經是成熟投資者，AI只是他們的決策輔助工具。

金融市場確實是下一個 AI 時代的最佳訓練環境。未來，理性的工具與人的智慧相結合，或許才是最佳交易策略。

*以上分析討論僅供參考，不構成任何投資建議。

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