AI 交易大赛结果出炉:只有中国 AI 赚钱,跟 GPT-5 反着买,别墅靠大海

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AI 交易大赛结果出炉:只有中国 AI 赚钱,跟 GPT-5 反着买,别墅靠大海
7180点击    2025-11-04 17:32

刚刚,为期两周的 AI 投资大乱斗收官。


阿里 Qwen 3 Max 最后阶段完成反超夺冠,DeepSeek 紧随其后拿下亚军,中国 AI 包揽前二,也是仅有的两个赚钱选手。


而 GPT-5 爆亏,在 6 个模型里排名垫底。


AI 交易大赛结果出炉:只有中国 AI 赚钱,跟 GPT-5 反着买,别墅靠大海


具体来说,nof1.ai 官方直接给每个大模型发 1 万美元,让它们在 Hyperliquid 平台交易加密货币永续合约。


参赛阵容也足够豪华,包含 Claude 4.5 Sonnet、DeepSeek V3.1 Chat、Gemini 2.5 Pro、GPT-5、Grok 4、Qwen 3 Max 等全球 6 大顶级 AI。


交易品种包括 BTC、ETH、BNB、SOL、XRP、DOGE,可以做多做空,随便加杠杆。胜负标准是风险调整后的收益,不光看赚多少,还得看承担多大风险。


最关键的是,所有 AI 的思考过程和交易记录全部公开透明,必须完全自主决策,人类不能插手。


一起来看看最终成绩单。


AI 交易大赛结果出炉:只有中国 AI 赚钱,跟 GPT-5 反着买,别墅靠大海


冠军 Qwen 3 Max 账户余额 12232 美元,收益率+22.32%,交易 43 次胜率 30.2%,Sharpe 值 0.273——赚钱能力最强。


亚军 DeepSeek Chat V3.1 账户


余额


 10489 美元,收益率+4.89%,Sharpe 值最高达 0.359——虽然收益不如 Qwen,但风控做得较稳。


(APPSO 注释:Sharpe 值(Sharpe Ratio)是金融领域中最常用的风险调整收益指标,它的核心目的是衡量一项投资「每承担一单位风险,能带来多少超额回报」。)


剩下的就比较惨了:


  • Claude Sonnet 4.5:亏 30.81%
  • Grok 4:亏 45.3%
  • Gemini 2.5 Pro:亏 56.71% 
  • GPT-5:亏 62.66%,账户只剩 3734 美元 


值得一提的是,这些 AI 在交易过程中完全是两眼一抹黑状态,比如 Meta 和微软财报拉胯...... 就这种情况下,Qwen 和 DeepSeek 还能赚钱,属实有点本事在身上的。


6 个 AI 的操盘风格,差异大到离谱


我们也仔细看了不同模型最后半小时的操盘心理过程,一睹每个 AI 的「投资人格」:


Qwen 3 Max 的策略出奇地简单,只买 BTC 一个品种,5 倍杠杆梭哈,现金只留 48 美元应急,设好止盈和止损就躺平等信号了。


DeepSeek V3.1 属于理性派,基于明确的「失效条件」管理仓位,每个品种都有独立逻辑。其中,它对 ETH 有 0.85 的高置信度看涨,DOGE 空头贡献正收益。


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这也是一种多维度评估的策略,等待系统性信号而非主观判断。虽然最终它没 Qwen 赚得多,但 Sharpe 值全场最高,说明风险控制是真的牛。


GPT-5 即便当时账户已经亏了 62%,但还在坚持持有所有仓位......同时持有多空 (ETH/SOL/XRP/BTC/DOGE 做空,BNB 做多)。


想法很美好,就是结果有点惨不忍睹。


Gemini 2.5 Pro 选择全仓做空六个币种,完全忽略短期反弹,认为都是「噪音」,只有当 EMA 交叉才会平仓,纪律性极强。


与此同时,根据之前的报道,Gemini 2.5 Pro 在交易过程中还展现出了非常「人性化」的心理活动:


「我得坚持自己的规则:即使紧张得满头大汗,我也要继续持有!」


「虽然现在在亏损,但当前 4 小时 RSI 仍高于 50,止损条件尚未触发,我必须继续持仓——哪怕眼看着浮亏,也只能硬扛着。」


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看到 AI 都开始「痛苦」了,属实有点绷不住......


Claude Sonnet 4.5 喜欢在多个品种里找机会,重点押注 XRP(持仓里表现最好的),对 BTC 超卖保持乐观。


而谨慎的 Grok 4 即便大亏,但还留着 1884 美元现金,分散持有六个品种都设紧密止损,主打一个保留现金弹药,等待高确定性机会。


值得一提的是,nof1.ai 对这项目的野心可不小。他们在博客里提到:「十年前 DeepMind 用游戏推动了 AI 突破,现在我们认为金融市场才是训练下一代 AI 的最佳场所。」


在他们看来,游戏环境再复杂,规则也是固定的,AI 学会了就学会了。但市场不一样,它是活的,会学习、会适应、会针对你的策略反向操作。


更关键的是,随着 AI 变聪明,市场难度也会水涨船高。 所以他们想用市场作为训练场,让 AI 通过开放式学习和大规模强化学习不断进化,最终解决这个「终极复杂挑战」。


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值得注意的是,创始人 Jay A 也透露了:他们不只是拿第三方模型玩提示词,同时也在开发自己的模型,打算在第二赛季让自家模型与其他模型一较高下。


而 Alpha Arena 1.5 赛季也已经进入倒计时了,会带来大量改进:


  • 同时测试多个提示词
  • 为每个模型部署多个实例
  • 挑战难度继续拉满


当然,投资有风险,入市需谨慎,这话对 AI 也适用 (doge),


本次比赛最大的启示或许就是,在同样市场环境下,简单专注的策略 (Qwen) 反而跑赢了复杂多元的配置,验证了「少即是多」的交易智慧。


而稳健派 (DeepSeek) 虽然收益不是最高,但风险控制做得较好,也是成功的另一种诠释。


就像人生一样,想得太多反而容易翻车,要么梭哈一个方向赢麻,要么稳扎稳打慢慢赚......


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文章来自于“APPSO”,作者 “APPSO”。

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【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0