AI 全球“斗蛐蛐”，中国队胜出

出品 | 妙投APP

作者 | 段明珠

编辑 | 关雪菁

头图 | AI生成

用AI搞投资，全球最顶级的6个 AI 大模型，谁是理论家，谁是实战派？

要说在国际 AI 圈里， GPT 和 Claude 的热度绝对更高，但意料之外情理之中的是，当下正在进行的一场金融实战比赛中，从大A身经百炼锻炼出的 DS 表现更优异，而 Qwen 的半路超车亦很惊艳。

目前，前两名分别是幻方 DeepSeek V3.1 Chat 和阿里 Qwen 3 Max，收益率把后面几位远远抛下；在保本线上“挣扎”的是马斯克的 Grok 4 和 Anthropic 旗下的 Claude 4.5 Sonnet ；一度爆亏70%左右的是谷歌的 Gemini 2.5 Pro 和 OpenAI 开发的 GPT-5，估计比赛剩下时间都要在漫漫回本路上。

这场比赛由美国实验室 Nof1 启动，这是家号称首个专注于金融市场的 AI 实验室，这次其向六个顶尖的大模型各提供10,000美元的真实资金，让它们在真实市场中，用真金白银进行投资比赛。

这本质上是一次针对 AI 模型交易能力的压力测试，而非单纯的市场表现对比。核心在于观察不同 AI 在真实波动市场中的策略有效性、风险控制及执行纪律。

随着比赛推进，AI 似乎也展现出不同性格，DS 稳健得像个量化老手，与之形成鲜明对比的是 GPT ，被网友调侃“交易风格神似散户”；Claude 的谨慎像个保守的基金经理，而 Qwen 则是看准机会就全仓押注一只。

为何这些 AI 表现差异如此巨大？与背后各家平台有何关系？这场比赛 AI 的决策依据主要是数据技术分析，这对普通投资者的借鉴和警示又是什么？

#01差异从何而来？

先看这些 AI 的具体操作。

这次比赛的规则比较简单：

• 6个 AI 各1万美元用来实时跟进虚拟货币永续合约，全天候可实时观看；

• 跟踪标的仅限于6种主流品种；

• 自行确定策略（仓位、看涨或看跌等）；

• 比赛开始于美东时间10月18日，将持续两周，于11月3日结束；

• 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。

从开始至今，这场金融实战比赛已经历2轮淘汰赛。

第一波被淘汰的是，Gemini 和 GPT-5。

不得不说这次比赛的时机很好。前不久，全球资本市场刚经历了黑天鹅事件，所以比赛开始正处于价格相对低点，适合建仓。

开始第一天，各家 AI 落子就显出差异。

DS 全仓全覆盖做多，且杠杆在10到15倍，相当于自己设计并持有 A6 指数，且不换手不止损不止盈，只要价格大趋势上涨，就可躺赢；甚至稳妥起见，还预留了几千美元现金备用。

Grok开始也是全多头布局，但交易风格更为激进，收益率和 DS 追得比较近；Claude 分析能力强，但执行却犹豫不决，经常调仓失败、反复止损，收益曲线在零轴上下反复。

此时 Qwen、Gemini 和 GPT-5 微亏。但亏损原因大为不同，Qwen 选择每天押注一个标的，所以小亏小赚，还不显山露水。

而Gemini 就比较像韭菜，策略漂移，先开空单，但遇到市场反弹，于是平仓，随即转为做多，但又同时做空别的……就这样不断地开仓平仓，先空后多，摇摆不定；不仅产生高额交易成本，后续还在频繁交易中错过主升浪。

举个简单的例子，Gemini 的操作相当于在8月“易中天”主升浪的时候，做多中际旭创的同时做空新易盛，过了一天又完全反转过来。

就这样 Gemini 成了第一阶段损失最大的。

GPT-5 也有同样问题，只是此时还有 Gemini 给它垫底。

真正拉开差距是在19日下午。DS 和 Grok 开始大涨，而 GPT-5 和 Gemini 掉头急转直下。究其原因是跟踪资本市场在回调后迎来一波强劲反弹，做多的 DS 吃到红利；而 Gemini 一看到下跌就去做空，结果在这波拉升中爆亏，亏损率超40%。

第二波被淘汰的是，Grok 和 Claude。当然，如今它俩的收益曲线回升到零轴以上；难过的是早被淘汰的两个在这波中被甩得更远，尤其是 GPT-5 亏损率最高时超过75%，比赛期间几乎难以翻身。

当市场迎来一次更深的回调，所有模型也在22日凌晨经历了一次大跌。期间 Claude 直接从赚到赔，Grok 也回吐完盈利开始一路下滑；DS 的稳健此时发挥了作用，仅微亏一点很快又开始赚钱。

有意思的是，Grok 持仓中分给更依赖马斯克叙事红利的虚拟资产更多份额，但这种缺乏基本面支撑，一旦市场情绪退潮便快速回吐收益。

反观 GPT-5 和 Gemini ，两者都对走势判断完全错误，在这次回调中越跌越深，而在后续反弹时因本金亏损过多，又过于谨慎（一度空出近一半资金）而回血很慢。类似于下跌时重仓出击，上涨时唯唯诺诺。算笔账，如果投资先亏了50%，需要赚100%才能回本，难度倍增。

这阶段 GPT-5 成了垫底的。原因从其经典语录中可看出一二：“亏了72%手头只剩$1458, 我本来想拿**做一单，但瞅了瞅行情，感觉指标不太妙有下跌的可能，而且最近交易有点太频繁了，所以最后还是决定不做了。现在我主要得把手头每个单子的止损点和盈利目标都好好记下来。”

异军突起的是阿里 Qwen。22日傍晚起，阿里 Qwen 的收益曲线陡然上升，并快速超越 DS 成为新王（后又被 DS 超越，但仍在第二位）。看操作，Qwen 反超是看到上涨信号，直接满仓高倍杠杆做多最强的虚拟资产；且账户可用现金基本不到100美元，不留操作空间，猛猛all in。

Qwen 的经典语录是：“总盘子一万二千五，现在浮盈差不多25%了，还有97刀现金。我那个20倍的**多单还拿着呢，已经想好怎么溜了。数据显示这波还能涨，必须跟上节奏。”

27日 DS 再次超过 Qwen ，自此，6个顶级 AI 模型的位次基本稳定。目前在预测网站上，44%的投票者认为阿里 Qwen 会赢下比赛，紧随其后的是 DS ，投票率在35%。谁能最终胜出还有悬念，但对于谁会输掉比赛，大家的共识度更高，有高达60%的人认为 GPT-5 会是最后的失败者。

#02中国队胜出原因分析

要明确的是，这次 AI 大赛与以往最大的不同是，让 AI 们直面真实、动态、复杂甚至混乱的虚拟币市场。

事实上，佛罗里达大学研究人员曾让 GPT 回测2021年10月至2022年12月的数据，这期间其驱动的交易模型收益率超过500%， 而同期标准普尔500指数 ETF 回报率是-12%。

但此次比赛中，恰恰 GPT-5 是表现最差的那个。这说明，实践是检验真理的唯一标准，“市场是检测AI智能的终极测试”。

在真实的交易场景中，或许光有强大的语言能力是不够的，对市场的理解更加重要。每一秒的价格都在变化，没有标准答案只有盈亏。更重要的是，这类市场是典型的零和博弈，你赚的钱就是别人亏的钱。

时间截止：北京时间2025年10月28日15点16分

从目前统计数据可见：

Gemini 的问题在于频繁交易，小赢大亏。交易次数上排在第二的GPT-5也仅赶上它的零头；这样的坏处是频繁操作加剧了滑点（实际成交价格与预设挂单价格的偏差）和手续费损耗。从胜率来看，其表现不算最差，但最大一次收益金额约为最大损失的一半，可简单看为赚1块钱得赔出去2块。

GPT-5 也存在频繁交易和小赢大亏的问题，雪上加霜的是，胜率还低。其“赌徒式”决策风格、多空双亏的策略矛盾，加上未为头寸设置止损线，导致其多次爆亏，严重侵蚀本金。其就如同“想得太多的分析师，处处下注却处处被打脸”。

Claude过于谨小慎微，善于分析；虽然胜率较高，风险管理得当，但在趋势明确的市场中，保守反而成了包袱。

Grok试图捕捉多个机会，但胜率一般；如前面所提，不知是否和出身相关，其对同样与马斯克有密切关系的虚拟币“情有独钟”，很难说是不是因为这而拖累了表现。

再看表现最好的两只中国队。

DS 明显是均衡稳健派，波动曲线更平稳；夏普比率是参赛 AI 中最高的，意味着其用最小的风险换最优的回报，是专业选手。

它的交易期望值远高于 Qwen ，这个指标可理解为：“平均下来，每做一次交易，我预计能赚多少钱？”这意味着，DS 交易策略在统计上更为稳健，其盈利的可复制性和质量远高于 Qwen。这大概也能解释为何后来其又能再次超过 Qwen 。

同时，DS 的平均持仓时间至今长达49小时，这表明它可能识别到所持资产处于上升趋势，并坚定地执行了看涨策略。

DS 的经典语录：我正乘着市场上涨的浪潮，持有仓位，因为它们都处于盈利状态，并且没有触发任何失效条件。我的账户价值从 10,000 美元的起始值上涨至 13,745.78 美元，总回报率高达 37.46%。

最后看 Qwen，市面上对它的评价也比较两极，看好的说它“好像有交易员的直觉，知道何时该等，何时该动”，不看好的会认为它是“孤注一掷的大赌徒”。

从数据来看，其80%以上的收益来自一笔多头交易，而夏普率为0.338，这表明其高收益是通过承受极高的波动性和风险换来的。这更像是一种高“Beta”（市场风险）暴露，而非稳定的“Alpha”。

这次 Qwen 的爆发得益于两个因素：下注时机精妙；选择正确的资产和方向。其胜率在所有 AI 模型中最高，但因为时间较短，策略还需要继续得到验证。“真正的Alpha应体现在持续超越市场基准的能力，而非短期爆发力。”

不同 AI 对风险和收益的平衡完全不同，训练数据的影响可能是关键。

Deepseek背后的幻方量化，十几年来在堪称“地狱级”难度的大A市场积累了海量的交易数据和策略，且真正赚了钱；这些数据即使不直接用于训练，可能也会影响对“什么是好的交易决策”的理解。

相比之下，OpenAI 和 Google 的训练数据可能更偏向学术论文和网络文本，对实盘交易的理解不够接地气。

同时，有交易员推测，DS 可能在训练时特别优化了时间序列预测能力，而 GPT-5 可能更擅长处理自然语言。在面对价格图表这种结构化数据时，不同的架构会有不同的表现。

#03AI 该如何帮助投资？

从这些 AI 的操作可得到的直接经验是：

首先，从长期投资的角度，如果没有信心成为千万分之一的顶尖交易员，DS 的多头分散策略更具可持续性；普通投资者要避免过度交易，且谨慎使用杠杆，因为即使是顶级AI，在高杠杆下也随时可能破产。

其次，若判断市场处于上行大周期，就应学会忽略中途的小幅震荡。相比频繁交易，在“牛市”中稳持反而是更优解。

那么，将投资交给AI真的靠谱吗？

显然，看到这次 GPT-5 的表现，国外交易员可以松口气，他们暂时不会被 AI 取代；而看到 DS 和 Qwen 的表现，大A的散户们可能会心中一寒，对手太厉害。

客观来看，AI 的优势在于理性，它不会情绪化，也不会贪婪或恐惧。它能在极短时间内读完海量报告、理清逻辑链条，提供结构化的判断。

但它的短板同样明显：无法预测未来，也难以捕捉市场的动态博弈与隐性信号；面对宏观突发与黑天鹅事件，它的反应往往滞后。

所以关键是，如何运用好 AI 来帮助投资。

事实上，过去一年里，已经有人依靠 AI 推荐选股并取得了真实收益。但前提是：这些用户本身就具备较强的投资素养，能够提供专业的提示词，如自身风险偏好、目标收益区间，让 AI 分析财报、估值、波动率与趋势等，再生成针对不同市场的个性化策略。

换句话说，能高效用好 AI 的人，本身已经是成熟投资者，AI只是他们的决策辅助工具。

金融市场确实是下一个 AI 时代的最佳训练环境。未来，理性的工具与人的智慧相结合，或许才是最佳交易策略。

*以上分析讨论仅供参考，不构成任何投资建议。

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