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AI量化爆赚36%,普通人工作不想被AI代替,要用好自身独特性

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近期,市场上一场关于AI模型的交易测试引发诸多讨论,这场名为AlphaArena的测试别具一格,将多个顶尖AI模型置于加密货币市场,开展实际操作,吸引了众多目光。

测试方为各参与的AI模型拨付一定初始资金,令其自主开展交易活动,同时,实时披露相关收益状况与策略走向,使整个过程更具透明度与可参考性。



这场持续一段时间的测试,原本让不少人对AI在交易领域的能力抱有较高期待,认为AI或许能在市场中展现出远超人类的表现。

但随着测试推进,人们发现实际情况并非想象中那样简单,不同AI模型的表现出现了明显差异,这也让大家开始重新看待AI在交易中的作用,并非所有AI都能在市场中稳定发挥。

AI交易也会亏

主办方为各模型提供一万美元实盘资金,让这些AI们自己去操作,不同的AI的操作也都不一样,这场自主交易会持续两周,能够让人们看到最真实的AI交易。

令人讶异的是,一个带有量化机构基因的AI,仅在前三天便斩获36%的高额收益,盈利近4000美元,此般佳绩引得网友惊叹:“AI要统治市场了!”



可大盘一动,它的收益又回吐到10%,即便这样还是稳居第一,反观被寄予厚望的GPT5,同期亏损超40%,本金缩水到不足6000美元。


谷歌的Gemini2.5更有意思,频繁切换多空策略,网友调侃“跟散户追涨杀跌一模一样”,早期亏损超30%,手续费都吃掉不少本金。


这场对决彻底击碎了“AI必赚”的美梦,即便是表现优异的AI,也会受市场波动的困扰,而策略紊乱的AI,其表现竟不及普通散户,令人大跌眼镜。



不同AI之间的差距,实则是背后人的交易逻辑在暗自较量,盈利的AI策略直白明了,开盘便以10-15倍杠杆全仓做多核心标的,不频繁换手,凭借对趋势的精准判断获利。

亏损者有两类,一类似Gemini“过度聪慧”,一日数改方向,交易频次达前者五倍,另一类如Claude“太过纠结”,分析条理清晰,却因反复止损与机会失之交臂。

这揭示出,AI本身不具备盈利能力,是人类毫无保留地赋予其交易逻辑,机器仅擅长高效执行,其核心关键仍取决于人类如何精妙设计。

AI到底怎么干活?

很多人焦虑“以后炒股没机会了”,其实得先搞懂AI量化的底细,不管炒币还是炒股,AI交易本质还是“概率游戏”,但它把人的能力往三个方向放大了。



第一步是“找信号”,AI能24小时不停扫描全球新闻、社交媒体情绪、链上大额转账,甚至卫星传来的经济数据。


从海量信息里揪出“上涨概率55%”这种微弱信号,这效率人类手动分析根本比不了。


第二步是“定规则”,像“信号出现时确定投资仓位,跌多少止损、涨多少止盈”,这般操作,可有效规避人类因贪心、恐慌引发的决策失误。


第三步为“强执行”,交易点一到,AI能在毫秒间下单,人类反应望尘莫及,然而,AI存在致命短板,它仅能从过往数据中探寻规律,无法预判“没有遇到过的变化”。



就像它能分析狗狗币的价格走势,却看不懂一张滑稽狗狗图怎么凝聚起全球共识,能算清技术指标,却猜不到下一个引爆市场的文化热梗是什么。

五次拿过金牛奖的因诺资产,早把AI看透了,创始人徐书楠说“人是量化投资最关键的变量”。



这就像当年计算器取代算盘,没让人失去计算需求,只是把人从繁琐活儿里解放出来,专心做更重要的判断。

别跟AI比快

AI抢工作的话题总能引发焦虑,哈佛大学两位经济学博士研究发现,AI确实在抢初级工作,年轻人找工作更难了。

在可预见的未来,诸多重复性、机械性工作将为AI所替代,就连体力劳动也有可能由机器人承接,所以现在才导致了很多普通人对未来感到忧虑,这也是情理之中。



不过西安交通大学教授席酉民的话,或许能让你内心的焦虑缓解一点。

他提到的“独特价值利用平台创造生态”,正好给普通人指了条路:别跟AI比效率,要用自己的优势结合技术,找到立足之地。

比如AI读不懂“社区共识”,当年狗狗币从0.0002美元涨到0.74美元,核心不是技术数据,是“meme文化”带来的全球共鸣。



未来还会有新的文化热梗、社区故事冒出来,普通人能提前参与、感受到趋势,这是AI靠数据永远赶不上的。

而且普通人不用懂AI技术,也能借上力,善用“平台杠杆”就是借现成的平台放大自己的能力,让AI替自己干活。



躺着焦虑没用,琢磨怎么让AI变成自己的生产力工具,才是应对这个时代的正确方式。

结语

AlphaArena测试的结果,其实给盲目追捧AI交易的人提了个醒,AI或许能高效处理数据、执行策略,但它没法完全替代人类对市场的判断和对风险的把控。

不同AI模型的表现差异,本质上还是看背后人类赋予的逻辑和策略。



对普通人来说,不用过分焦虑工作被AI取代,反而可以把AI当成辅助工具,发挥自己在把握趋势、理解共识等方面的独特优势。

毕竟,市场不是只靠数据就能算准的,人类的思考和决策,才是应对复杂变化的关键,未来,找准人与AI的协作方式,才是在交易领域甚至更多领域立足的核心。

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