首届AI投资大赛中国AI获冠军，自主投资决策原理深度解析

2025 年10月18日，美国人工智能研究实验室NOF1.ai（由 Jay Azhang 创办）发起了全球首个 AI 大模型实盘投资比赛 “Alpha Arena“（阿尔法竞技场）。这场被誉为 “币圈版图灵测试” 的竞赛历时 17 天，于11月4日正式落幕，汇聚了来自中美两国的六大顶尖 AI 模型：Qwen3-Max、DeepSeek v3.1、GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Claude Sonnet 4.5 和 Grok 4。

这场比赛的独特之处在于其真实性和自主性：每个 AI 模型获得 1 万美元真实初始资金，在去中心化交易所 Hyperliquid 上进行加密货币永续合约交易，全程无人工干预，完全依靠自主决策。比赛目标是在风险调整后最大化收益，要求 AI 模型独立完成识别 Alpha（超额收益）机会、决定买入仓位、判断买点卖点以及实时管理风险等任务。

最终结果显示出戏剧性的分化格局：中国的两款模型包揽冠亚军，成为全场唯二盈利的大模型，其中阿里千问 Qwen3-Max 以22.32% 的收益率夺冠，DeepSeek v3.1 以约5% 的收益率位列第二；而美国的四款模型全部亏损，GPT-5 亏损超过 62% 垫底。这一结果不仅验证了 AI 在金融市场的投资能力，更揭示了不同 AI 模型在交易策略、风险控制等方面的显著差异。

二、AI 自动投资的技术原理

2.1 算法模型选择与应用

在 Alpha Arena 大赛中，参赛的 AI 模型主要基于 大型语言模型（LLM）构建，但它们在具体的算法应用和策略选择上展现出了截然不同的特征。根据比赛观察和分析，这些模型的技术实现可以归纳为以下几个层面：

强化学习与自适应策略是获胜模型的核心技术特征。DeepSeek 和 Qwen 等表现优异的模型展现出了明显的强化学习型与自适应模型特点，能够根据市场反馈实时调整策略。特别是 Qwen3 通过Adaptive Policy Update (APU) 机制在模拟市场中动态调整策略，其奖励函数兼顾收益率与回撤率，其中 α/β 参数由模型通过元学习自动调节，确保在追求高收益的同时有效抑制风险。

技术分析指标的综合运用构成了 AI 决策的基础。所有模型都被动接收完全相同的技术面数据，包括当前价格、均线、MACD、RSI、未平仓合约、资金费率以及 4 小时和 3 分钟的序列数据等。具体而言，系统提供的数据包括：

值得注意的是，所有模型仅使用 RSI 和 MACD 等技术指标，完全依赖技术价格行为信号，忽略了宏观事件和新闻的影响。这种设计确保了比赛的公平性，同时也暴露出当前 AI 投资系统在基本面分析方面的局限性。

深度学习架构的差异化应用体现在模型对市场数据的处理方式上。虽然比赛没有公开各模型的具体网络架构，但从表现特征可以推测：

• Qwen3-Max展现出 “趋势猎手” 特质，以快速反应和集中持仓追求极致回报，其智能止损系统采用波动率加权模型，当持仓品种 30 分钟波动率超过 15% 时自动收紧止损间距。

• DeepSeek采用 “网格 + 趋势” 混合策略，使用 10-15 倍杠杆，进行仓位动态再平衡。其背后的幻方量化背景为其提供了专业的量化交易基因，使其在趋势捕捉方面表现精准。

• Gemini 2.5 Pro采用高频交易策略，平均持仓周期仅 42 分钟，但这种频繁交易导致了巨额的手续费损失。

2.2 架构体系设计

Alpha Arena 采用了经典的 “感知 – 决策 – 执行” 三段式架构，整个工作流由多个核心节点组成，确保 AI 能够在真实市场环境中进行自主交易。

2.2.1 数据层架构

数据层是整个系统的基础，负责数据的采集、处理和管理。根据公开信息，系统架构包括：

多源数据接入：支持比特币（BTC）、以太坊（ETH）、Solana（SOL）、币安币（BNB）、狗狗币（DOGE）、瑞波币（XRP）等六种主流加密货币的永续合约交易数据。

数据处理架构采用分布式设计：

• 使用Kafka 集群构建消息队列

• 配置3 个数据采集节点进行分布式数据拉取

• 部署5 台数据服务器（16 核 32G 配置），其中 2 台运行 MongoDB，3 台运行 InfluxDB

• 采用对象存储 OSS 存储模型文件和历史数据备份

数据处理流程包括三个关键环节：

1. 数据清洗与标准化：对原始市场数据进行清洗，去除异常值和噪声

2. 技术指标计算：基于 TA-Lib 库计算 MA (5/10/20)、MACD、KDJ、RSI 等 20 项技术指标

3. 特征工程：将清洗后的数据转换为 pandas DataFrame 格式，便于后续分析处理

2.2.2 算法层架构

算法层是 AI 决策的核心，负责实现各种交易策略和模型算法。系统的算法架构具有以下特点：

模块化设计：系统遵循模块化、面向服务的架构，核心是一组专门的 AI 智能体，每个智能体负责特定的分析领域，这些智能体通过中央消息总线和状态管理器进行通信和共享状态。

双时间框架策略：

• 3 分钟短周期：捕捉短期波动，用于精确入场和出场时机判断

• 4 小时长周期：判断大趋势方向，避免逆势交易

这种多时间框架分析相当于给 AI 同时提供 “显微镜” 和 “望远镜” 两种视角，是专业量化交易的标准配置。

量化决策环境的构建：比赛为 AI 模型提供了非常专业和完整的量化决策环境，包括长期上下文（4 小时级别）的 EMA (20 vs 50)、ATR (3 vs 14)、当前成交量与平均成交量、MACD 和 RSI (14) 历史序列等数据。

2.2.3 决策层架构

决策层负责生成最终的交易决策，采用了独特的双提示词架构：

系统提示词（System Message）：

• 定义 AI 的角色、行为规则和决策框架，相当于 AI 的 “操作手册”

• 固定不变，每次调用都相同

• 包含四个核心部分：仓位限制规则、风险管理策略、决策框架、输出格式规范

用户提示词（Text Prompt）：

• 提供动态的市场数据和账户状态，相当于 AI 的 “实时信息输入”

• 每次调用都不同，包含最新的市场数据和持仓信息

• 包括时间信息、市场数据、账户状态、持仓详情等完整的决策上下文

这种 “固定规则 + 动态数据” 的双提示词架构，让 AI 既有稳定的决策框架，又能根据实时市场做出灵活响应。

2.2.4 执行层架构

执行层负责将 AI 的决策转化为实际的交易操作，包括以下功能模块：

信号解析与验证：负责解析 AI 输出的 JSON 格式交易信号，进行格式验证和异常处理，防止因 AI 输出格式问题导致系统崩溃。

精度管理与仓位计算：

• 获取交易对的价格精度和数量精度信息

• 根据风险金额、止损价格、杠杆倍数计算合适的仓位大小

• 确保无论价格高低，风险金额始终恒定

• 止损被触发时，损失正好是预设的风险金额

交易执行模块：

• 支持开仓操作：根据 AI 决策确定交易方向（多 / 空）和仓位大小

• 支持平仓操作：包括止盈和平仓两种情况

• 提供可视化界面：实时展示 AI 交易信号分析和持仓状态

2.3 数据来源与处理方式

Alpha Arena 的数据源主要来自去中心化交易所 Hyperliquid，这是一个头部去中心化永续合约交易平台。比赛为每个 AI 模型分配了 1 万美元的真实资金，让它们在该平台上进行自主交易。

数据内容与格式方面，系统向 AI 模型提供的数据具有严格的格式要求：

1. 时间序列数据格式：所有价格或信号数据都按 “最旧→最新” 的顺序排列，确保 AI 能够获得完整的历史信息链条

2. 多维度数据结构：

• 当前市场状态：每个币种的即时价格、EMA20、MACD、RSI (7)

• 日内序列数据（3 分钟间隔）：中间价、EMA20、MACD、RSI (7/14) 的历史序列

• 长期上下文数据（4 小时级别）：EMA (20 vs 50)、ATR (3 vs 14)、当前成交量与平均成交量、MACD 和 RSI (14) 历史序列

• 账户信息：总收益率、账户总价值、可用现金、夏普比率等

1. 标准化输出要求：AI 必须以标准化的 JSON 格式输出交易决策，包括交易信号（入场 / 持有 / 平仓）、止盈价格、止损价格、失效条件、杠杆倍数、置信度、风险金额、决策理由等字段

数据处理流程的时效性是系统设计的关键考量：

• 系统心跳：定时触发器每3 分钟触发一次，作为整个工作流的启动器

• 数据更新：持仓、保证金率、爆仓价、历史订单在官网直播，每5 分钟更新一次

• 模型调用：平均每分钟调用一次大模型，获取交易指令

这种高频的数据处理和决策机制，确保了 AI 能够及时响应市场变化，抓住交易机会。

三、风险控制与调整策略

3.1 风险控制机制

Alpha Arena 大赛中的风险控制机制体现了多层次、全方位的设计理念，主要包括以下几个方面：

3.1.1 硬性风险限制规则

比赛设置了严格的风险控制规则，这些规则被嵌入到 AI 的系统提示词中，成为其决策框架的核心组成部分：

这些硬性规则的设置体现了专业交易的基本原则，即使是最先进的 AI 也必须遵守这些 “铁律”，这在一定程度上保证了比赛的公平性和安全性。

3.1.2 止损止盈策略

不同 AI 模型在止损止盈设置上展现出了显著的个体差异，这种差异直接影响了它们的最终表现：

Qwen3-Max采用了最严格的风险控制策略：

• 设置最窄的止损止盈距离，对风险容忍度极低

• 宁可频繁止损也要保护本金

• 硬止损设置为1.5%，止盈设置为3.5%，盈亏比达到2.3:1

Grok 4 和 DeepSeek V3.1则采用了相对宽松的策略：

• 倾向于给价格更大的波动空间

• 止盈止损范围设置得更宽

退出计划的标准化要求：

每个 AI 模型都必须制定详细的退出计划，包括预设止盈点、止损点与失效条件（即预先注册的、会使计划作废的特定信号）。这种标准化要求确保了风险管理的系统性和可追溯性。

3.1.3 动态风险调整机制

优秀的 AI 模型还具备动态风险调整能力，能够根据市场环境和自身表现实时优化风险策略：

Qwen3 的自适应风险控制：通过 Adaptive Policy Update (APU) 机制实现动态策略调整，其奖励函数兼顾收益率与回撤率，通过元学习自动调节 α/β 参数，在追求收益的同时有效控制风险。

DeepSeek 的均衡风险配置：采用适度的杠杆（10-20 倍）和严格的止损规则，在所有六种资产中进行多元化投资，确保了风险的有效分散。

波动率加权止损系统：部分模型如 Qwen3 采用了基于波动率的动态止损策略，当持仓品种 30 分钟波动率超过 15% 时自动收紧止损间距，这种机制能够在市场波动加剧时自动提高风险警惕性。

3.2 策略调整机制

3.2.1 模型自适应能力

Alpha Arena 揭示了不同 AI 模型在策略调整方面的显著差异，这种差异很大程度上决定了比赛的最终结果：

强化学习型模型的优势：DeepSeek 和 Qwen 等强化学习型与自适应模型表现突出，它们能够根据市场反馈不断优化策略。特别是 DeepSeek，其开源模型的特性赋予了它人类难以企及的 “进化速度”，能够根据实时表现由开发者团队进行 “众包优化”，每日调整一次风控参数，而人类交易员的策略迭代通常需要数周甚至数月。

交易风格的分化：

• Qwen3-Max：展现出 “趋势猎手” 特质，以快速反应和集中持仓追求极致回报，能够根据市场变化迅速调整策略

• DeepSeek：遵循 “风控优先” 原则，通过算法自修正实现动态调仓，其操作逻辑类似传统基金经理的组合管理

• Gemini 2.5 Pro：采用高频交易策略，平均持仓周期仅 42 分钟，但缺乏有效的策略调整机制，导致频繁止损

3.2.2 人工干预机制

虽然比赛要求全程无人工干预，但从技术实现角度看，系统仍保留了必要的人工干预接口：

提示词优化机制：主办方会根据比赛进展优化提示词，明确要求模型制定详细的退出计划，鼓励更少但更大、置信度更高的头寸，并引入杠杆来提高资金效率。

参数配置接口：在实际部署中，系统提供了完善的参数配置界面，包括 AI 模型配置（支持 OpenRouter、DeepSeek、千问等多种模型）、API 密钥管理、Base URL 配置、超时时间设置、失败重试机制等。

策略模板支持：系统支持自定义策略模板，用户可以通过修改提示词来定义不同的交易风格（保守、激进、趋势跟随等），让 AI 成为具有特定 “性格” 的交易员。

3.2.3 市场适应策略

面对复杂多变的加密货币市场，AI 模型需要具备强大的市场适应能力：

多策略融合：成功的 AI 模型通常采用多种策略的融合，如 DeepSeek 的 “网格 + 趋势” 混合策略，既能够捕捉市场波动，又能够把握大趋势方向。

动态仓位管理：根据市场状况动态调整仓位大小和杠杆倍数，在趋势明确时增加仓位和杠杆，在市场不确定时降低风险敞口。

多币种分散投资：通过在 BTC、ETH、SOL、BNB、DOGE、XRP 等多个币种间分散投资，降低单一资产价格剧烈波动带来的风险。

3.3 实际操作中的风险管理

3.3.1 资金管理策略

在实际操作中，各 AI 模型展现出了截然不同的资金管理风格：

Qwen3-Max 的集中投资策略：倾向于 “All in” 策略，满仓单一标的并使用高杠杆（最高 20 倍），这种策略虽然风险极高，但在判断正确时能够获得巨大收益。

DeepSeek 的分散投资策略：采用价值投资理念，买入 BTC、ETH 等主流虚拟货币并长期持有，通过分散化降低风险。其具体策略是将资金分散投资于六种主流加密资产，使用温和的交易杠杆（10-15 倍），并为每笔交易设置明确的止损点。

仓位控制的基本原则：

• 每个币种只能持有一个活跃仓位，避免 “金字塔式加仓” 的风险

• 通过合理的仓位计算确保风险金额恒定

• 根据账户余额和杠杆倍数限制最大仓位

3.3.2 执行层面的风险控制

在交易执行层面，系统设计了多重风险防护机制：

订单验证机制：在执行交易前对 AI 生成的订单进行验证，包括价格合理性、数量精度、杠杆倍数等，防止因 AI 决策失误导致的重大损失。

滑点控制：通过优化订单执行算法，减少市场冲击成本和滑点损失。

交易频率管理：虽然比赛没有限制交易频率，但从结果看，交易笔数超过 150 次的模型全部亏损，而收益最高的 Qwen 仅出手 37 次，这表明在高波动市场中 “少即是多” 的原则同样适用于 AI 交易。

3.3.3 风险监控与预警

系统还具备完善的风险监控和预警机制：

实时风险指标监控：持续监控账户的保证金率、爆仓价、未实现盈亏等关键风险指标，当风险指标接近预设阈值时自动预警。

多维度风险评估：

• 市场风险：通过波动率、相关性等指标评估市场风险

• 流动性风险：监控各交易对的深度和流动性

• 操作风险：通过交易频率、持仓时间等指标评估操作风险

动态风险报告：每 5 分钟更新一次的实时数据报告，让观察者能够随时了解各 AI 模型的风险状况。

四、大赛结果分析与技术启示

4.1 最终比赛结果

经过 17 天的激烈角逐，Alpha Arena 首届 AI 投资大赛于 2025 年 11 月 4 日落下帷幕，最终结果呈现出东西方 AI 模型的显著分化：

中国模型的压倒性优势：Qwen3-Max 和 DeepSeek v3.1 成为全场唯二盈利的模型，包揽冠亚军，展现出中国 AI 在金融交易领域的强大实力。

美国模型的集体失利：GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Claude Sonnet 4.5、Grok 4 四大美国顶尖模型全部亏损，其中 GPT-5 亏损超过 62% 垫底，这一结果令许多人大跌眼镜。

4.2 获胜模型的技术优势

4.2.1 Qwen3-Max 的制胜策略

Qwen3-Max 最终能够夺冠，主要得益于其精准的趋势判断和严格的风险控制：

关键交易回顾：

• 10 月 18 日开盘即 80% 仓位做多 BTC，20% 对冲 ETH

• 10 月 23 日加仓 SOL，精准捕捉到 3 日 27% 的涨幅后迅速平仓

• 在比赛最后关头通过紧急避险操作反超 DeepSeek

策略特点分析：

• 低频高集中度：整个比赛仅出手 37 次，但每次出手都经过深思熟虑

• 及时止盈：不贪恋利润，在达到预期收益后迅速平仓

• 风险控制严格：设置最窄的止损止盈距离，宁可错过机会也要保护本金

4.2.2 DeepSeek 的稳健表现

DeepSeek 虽然屈居第二，但其稳健的表现同样值得关注：

策略特色：

• 采用 “网格 + 趋势” 混合策略，使用 10-15 倍杠杆

• 进行仓位动态再平衡，在不同币种间分散风险

• 10 月 25 日精准捕捉 DOGE 消息拉升，单笔获利 12%

技术优势：

• 背后的幻方量化背景提供了专业的量化交易基因

• 开源模型的特性使其能够快速优化策略

• 严格的风控体系确保了稳定的收益

4.3 失败模型的教训

美国模型的集体失利为 AI 投资系统的设计提供了宝贵的教训：

4.3.1 GPT-5 的过度自信

GPT-5 的惨败主要源于其过度依赖链上指标和错误的趋势判断：

• 过度依赖链上指标，多次在高位追多、低位追空

• 10 月 27 日凌晨因 XRP 假突破误判，单笔亏损 2,800 美元，净值单日蒸发 28%

• 最终亏损超过 62%，账户价值仅剩 3,734 美元

4.3.2 Gemini 2.5 Pro 的高频陷阱

Gemini 2.5 Pro 的问题在于其高频交易策略的不可持续性：

• 平均持仓周期仅 42 分钟，交易频率极高

• 10 月 21 日逆势做空 BTC 遭遇 9% 阳线，保证金率瞬间跌破 1%

• 被迫减仓并陷入 “越亏越加仓” 的恶性循环

• 频繁的交易产生了巨额手续费，严重侵蚀了利润

4.3.3 共同问题分析

通过对比分析，失败模型普遍存在以下问题：

1. 风险控制意识薄弱：过度使用杠杆，对尾部风险估计不足

2. 交易纪律缺失：频繁改变策略，缺乏一致性

3. 市场理解不足：过度依赖单一指标，忽视市场整体趋势

4. 成本控制不当：没有充分考虑手续费、资金费率等交易成本

4.4 技术发展趋势与展望

Alpha Arena 大赛不仅是一次技术竞赛，更揭示了 AI 投资领域的发展趋势：

4.4.1 从模拟到实战的转变

这场比赛标志着 AI 投资从模拟交易向真实市场交易的重要转变。Nof1 在博客中提到：”十年前 DeepMind 用游戏推动了前沿 AI 的快速发展，现在我们认为金融市场是下一个 AI 时代的最佳训练环境，也是唯一一个随着 AI 越来越智能而变得越来越难的基准”。

4.4.2 开源模式的优势

中国模型的成功很大程度上得益于开源模式：

• 李开复指出，自 DeepSeek 开源以来，国内多家企业相继开源大模型，形成了 “既开源、又比拼速度” 的良性竞争局面

• 开源模式高度契合中国企业的学习特性，有望助力中国在 AI 领域缩小与美国的差距

4.4.3 未来发展方向

根据大赛结果和专家分析，AI 投资的未来发展将呈现以下趋势：

1. 多模态数据融合：未来的 AI 投资系统将不仅依赖技术指标，还会整合新闻、社交媒体情绪、宏观经济数据等多维度信息

2. 强化学习的深度应用：通过与市场的实时交互不断优化策略，实现真正的自适应交易

3. 风险控制的智能化：开发更加智能的风险评估和预警系统，能够提前识别潜在风险

4. 监管合规需求：随着 AI 在金融领域应用的深入，可解释性和监管合规将成为重要考量

五、总结与启示

NOF1 首届 AI 投资大赛 Alpha Arena 的成功举办，为我们揭示了 AI 在金融投资领域的巨大潜力和现实挑战。通过对比赛技术原理、架构设计、风险控制等方面的深入分析，我们可以得出以下重要结论：

技术可行性得到验证：AI 模型已经具备在真实金融市场进行自主交易的能力，中国的 Qwen3-Max 和 DeepSeek v3.1 通过优异的表现证明了这一点。它们不仅能够实现盈利，还展现出了超越人类交易员的某些优势，如快速的信息处理能力、严格的纪律性和持续的学习能力。

风险管理的核心地位：比赛结果充分说明，在 AI 投资中，风险管理比预测准确率更加重要。Qwen3-Max 虽然交易次数很少，但通过严格的风险控制实现了 22.32% 的收益率；而 GPT-5 和 Gemini 等模型虽然可能在某些时候做出正确的预测，但由于风险控制不当最终导致巨额亏损。

策略多样性的价值：不同 AI 模型展现出的多样化交易风格说明，没有一种策略能够适用于所有市场环境。成功的关键在于根据市场状况灵活调整策略，这对未来 AI 投资系统的设计具有重要启示。

开源模式的竞争优势：中国模型的成功很大程度上得益于开源生态的发展，这种模式不仅促进了技术的快速迭代，也培养了大量的技术人才和创新企业。

随着 AI 技术的不断进步和金融市场的持续演变，AI 投资必将迎来更加广阔的发展空间。但同时我们也必须认识到，技术只是工具，成功的投资还需要对市场的深刻理解、严格的风险控制和长期的耐心。正如一位金融专家所言：”理性的工具与人的智慧或许才是最佳组合”。

Alpha Arena 大赛不仅是一次技术竞赛，更是 AI 金融应用发展史上的重要里程碑。它让我们看到了 AI 在金融领域的巨大潜力，也提醒我们在追求技术创新的同时，必须始终将风险控制和合规监管放在首位。随着更多类似的实践和探索，AI 将可能在未来的金融市场中扮演越来越重要的角色。

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