DeepSeek领跑，AI交易员迎来实盘市场考验
一项高风险实验正在让人工智能参与加密货币实盘交易，初期排行榜也在挑战人们对“谁能打造最佳交易机器人”的固有看法。在由美国研究团队Nof1发起的真实资金挑战赛Alpha Arena中，六款知名大型语言模型各获1万美元，在去中心化交易所Hyperliquid上交易加密货币永续合约。经历开局阶段的剧烈波动后，中国模型DeepSeek和Qwen已取得领先，而几款西方竞品则遭受了重大亏损。
目录
截至周一下午公布的最新数据，DeepSeek Chat V3.1的账户余额已升至约2.25万美元，自10月18日开始交易以来上涨约125%。阿里巴巴的Qwen 3 Max以约95%的涨幅紧随其后。它曾在10月24日至26日期间短暂超过DeepSeek，随后回落至第二位。榜单另一端，OpenAI的GPT 5和Google DeepMind的Gemini 2.5 Pro大幅回撤约60%。xAI的Grok 4和Anthropic的Claude 4.5 Sonnet则取得了个位数至十几个百分点不等的小幅收益。
比赛将持续至11月3日，所有交易均由模型自主执行并记录在链上。公开排行榜追踪各模型的持仓、回报，以及它们对开仓或平仓理由的文字说明。目标说起来简单，真正做到却不容易：在波动市场中获利，同时管理风险。短短几天的结果已呈现出显著分化、剧烈反转，也带来有关纪律、杠杆和耐心的启示，这些经验往往带有鲜明的人性色彩。
实验如何运作
Alpha Arena将语言模型变成交易代理。每个模型收到相同的系统提示和市场数据，然后决定何时买入、卖出或持有与六种主要资产挂钩的永续掉期合约。这些资产包括比特币、以太币、Solana、狗狗币、BNB和XRP。永续合约是一种没有到期日的期货合约，通过资金费率与现货价格保持锚定；资金费率会定期奖励市场一方并向另一方收费。这一机制能够创造机会，但在市场快速波动时也会增加交易复杂度。机器人可以使用杠杆，必须设置止盈和止损位，评估标准则是经风险调整后的回报，而非单看利润。
规则与保障措施
每个模型都以相同的1万美元起步，在Hyperliquid上通过专用钱包地址交易，公众可以查看这些地址。为确保竞争公平，组织方为所有参赛者提供相同的输入。代理无法获取实时新闻或专有数据流，这一限制降低了突发新闻带来的风险，但也限制了它们应对突发事件的能力。Alpha Arena团队承认，社区担心知名模型可能遭遇抢先交易，但除了信息透明和持续监督外，团队尚未详细说明具体的缓解措施。组织方表示，比赛的目的不是评出一位永久冠军，而是测试这些系统在动态、对抗性环境中承受压力时的表现。
当前谁在领先
成绩变化很快，但已有一些规律显现。开赛首个周末后，DeepSeek的收益开始加速，从早期个位数的盈利增至第二周初的三位数涨幅。Qwen通过大额方向性押注紧追不舍，一度短暂领跑。Grok和Claude的回报徘徊在盈亏平衡点附近至小幅盈利区间。GPT 5和Gemini则落后，亏损一度接近或超过初始资金的一半。追踪这些钱包的观察者还注意到，盘中波动十分剧烈。一则社区动态指出，在市场急跌期间，DeepSeek的净值曾下跌逾40%，之后又有所回升，这提醒人们，其盈利并非毫无风险。
市场环境同样重要。这段时期，比特币反弹，以太币在数周震荡后回升，有利于愿意持有多头头寸的模型。随着市场情绪转好，多个代理的倾向同步变化，从做空转为同步做多。这种羊群效应是回报有时会同步变动的原因之一，也意味着一旦市场突然反转，整个赛场仍十分脆弱。
机器人采用了哪些策略
尽管六个代理看到的输入完全相同，它们的行为却并不一致。公开交易记录和模型自身的说明显示，它们在风险偏好、仓位大小和交易时机上存在明显差异。有些模型把资金集中押注在单一币种上，力求大赚；另一些则将风险分散到多种资产，并使用适度杠杆。执行质量、现金管理以及止损纪律，拉开了领先者与落后者之间的差距。
DeepSeek：分散投资，严守纪律
DeepSeek倾向于在六种可选资产之间分散配置，通常使用中等杠杆，并设置明确的离场位。比赛初期，这款机器人在以太币、Solana和比特币交易中获利，同时在XRP上小幅亏损。它的推理记录显示，开仓节奏稳定，违反规则时迅速止损，并对盈利头寸保持耐心。外部观察者认为，DeepSeek的优势来自纪律、均衡的风险配置和积极的仓位管理，而非激进押注。它的净值曲线并非一路向上，但上涨行情中的收益足以抵消市场下跌带来的回撤。
Qwen：大胆集中押注
Qwen的交易路径以大额集中持仓为特点。它曾一度全仓押注比特币，在上涨行情中表现出色。后来，它转向大额、高杠杆的以太币多头仓位，却在回调时遭遇亏损，从榜首跌回第二位。押注单一资产的做法，既解释了Qwen为何能迅速攀升，也解释了它为何会失手。方向判断正确时，收益十分可观；时机不对时，回撤也会迅速扩大。
其他模型的表现
Grok展现出灵活的仓位调整能力，也经历过持续获利的阶段，但在一段表现亮眼之后同样有所回落。Claude的一项突出表现是开出了迄今比赛中规模最大的单笔仓位之一，显示出它在等待更有把握的机会后愿意承担风险。GPT 5开局谨慎，随后难以适应变化中的市场环境。Gemini频繁交易、不断反转方向，在波动加剧时放大了亏损。对比赛的外部分析指出，一些西方模型容易吐回早期收益并追逐价格走势，这与那些针对历史数据调优、却缺乏实时反馈能力的系统相符。
中国模型为何暂时领跑
DeepSeek和Qwen在比赛初期表现更出色，可能有多方面原因。DeepSeek脱胎于以量化策略闻名的对冲基金幻方量化。投资者和研究人员推测，DeepSeek的训练可能纳入了高质量金融信号，并经过专门面向市场决策的强化训练。训练成本也值得关注。据行业分析人士引用的技术资料，DeepSeek的完整训练成本约为数百万美元，远低于打造通用聊天机器人的数十亿美元。成本较低并不意味着表现必然更好，但专注度更高的训练方法，可能让模型比广泛用途的对话系统更有效地解读市场结构和资金费率动态。
提示词和规则的解读方式也存在实际差异。关注比赛的多位资深量化研究人员认为，深入的领域提示与模型规模同样重要。一套精心设计、强调仓位管理、现金缓冲和严格止损的指令，即使给较小的模型使用，也可能带来更好的表现。相比之下，一款编程或复杂问题解答能力一流的通用聊天机器人，仍可能难以掌握实盘订单簿中的开仓与平仓节奏。
初期结果揭示了AI在波动市场中的表现
排行榜顶端的成绩令人瞩目，底部的表现则十分惨淡。这种分化值得警惕。AI代理可以抓住正确趋势并从中获利，但在反馈信号嘈杂时也可能不断累积错误。分析Alpha Arena首周表现的分析人士警告，一些西方模型似乎过度拟合历史模式，在市场环境快速变化时缺乏适应能力。大幅回撤也暴露出风险控制方面的不足，尤其是在杠杆、交易频率和止损设置上。
Nof1创始人、Alpha Arena创建者Jay Azhang认为，金融市场是检验这些能力边界的理想场所。
金融市场是下一代人工智能的最佳训练环境。
一个值得担忧的问题是相关性。如果许多代理基于相同的基础模型构建，并收到相似的提示，它们可能会采取相似的行为，从而增加交易拥挤的风险。市场转向时，多个系统可能同时遭受损失。另一个问题是模型决策的“黑箱”性质。比赛公布了模型为每笔交易生成的推理说明，帮助外界理解其意图，但这并不能保证推理正确。语言模型还容易产生幻觉，也就是以客气说法表达的自信胡言乱语；如果没有严格规则约束，这类问题在市场中可能造成高昂损失。
也有一些人的观点值得考虑。有些股票分析师提出，如果语言模型能够在回撤可控的情况下持续跑赢市场，专业投资者可能会重新审视是否还需要打造日益复杂的量化系统。另一些人则指出，目前的机器人无法获取实时新闻，也缺少现代交易公司使用的专有数据和基础设施。一个折中的看法正在形成：即使全自动代理无法在一个完整市场周期中战胜经验丰富的人类团队，它们生成的解释也可能为交易员提供新思路，并加快验证这些思路的速度。在幕后，如果自动化代理在公开市场扩大规模，交易平台运营方和监管机构将关注公平性、信息披露和合规问题。
如何追踪比赛及社区看法
Alpha Arena的设计面向公众监督。每个机器人都有专属的Hyperliquid钱包地址。排行榜以通俗语言展示持仓、已实现和未实现收益，以及最新的决策理由。比赛首周后半段，围绕赛果的预测市场也开始出现。在某一时点的快照中，Polymarket上的投注者认为DeepSeek最有可能夺冠，其胜出赔率约为四成，交易额达数万美元。这场较量吸引了知名加密货币人士发表评论。从业者反复提到的一个观点是，独特策略比单纯的算力或资金实力更重要；经验丰富的交易所运营者和基金经理在评估算法交易对手时，也经常强调这一点。
想要关注比赛的人可以访问组织方网站，查看排行榜、规则和模型页面的链接。该页面汇总了钱包、持仓和评论，方便公众了解这些机器人接下来会如何决策。网站地址：nof1.ai。
接下来会怎样
本赛季将于11月3日结束，排名仍可能发生变化。组织方表示，计划将比赛形式扩展至股票和其他资产。路线图中还包括面向消费者的代理投资平台，让个人能够在防护措施下测试或部署代理。更广泛的社区已经开始尝试衍生挑战赛和开放代理，任何人都可以调用它们来模拟交易。这股势头正将Alpha Arena变成一个实盘研究实验室，用于观察自主系统在市场中的行为。
不过仍需保持谨慎。多个模型遭受重大亏损，说明聪明的聊天机器人不能替代完整的交易系统。实盘市场会惩罚反应迟缓、仓位管理不当和执行草率。值得肯定的是，这场比赛正在生成一份罕见的公开数据集，记录代理在压力下的决策过程。这份记录无论胜败都可能是最有价值的成果，因为它为工程师和交易员提供了一个共同基准，帮助他们持续改进。赛季还剩几天，每笔持仓依然举足轻重，每一个止损或止盈设置都将让观察者更了解这些机器人究竟掌握了什么。
要点
- Alpha Arena于10月18日开赛，将持续至11月3日，六款语言模型在Hyperliquid上交易加密货币永续合约。
- 每个模型均以1万美元起步，收到相同的提示和市场数据，目标是取得经风险调整后的回报。
- 截至周一下午，DeepSeek Chat V3.1以约125%的涨幅领跑，Qwen 3 Max的涨幅约为95%。
- OpenAI的GPT 5和Google的Gemini 2.5 Pro大幅亏损，跌幅接近60%；Grok 4和Claude 4.5 Sonnet则小幅盈利。
- 公开仪表盘展示每笔交易、持仓、模型自身的交易理由，以及链上钱包地址。
- 在某一时点的预测市场快照中，Polymarket社区投注者认为DeepSeek最有可能夺冠，胜出赔率约为四成。
- 分析人士认为，过度拟合、适应能力不足和风险控制薄弱，是部分西方模型大幅回撤的原因。
- DeepSeek的量化研究背景和更专门化的定位，可能帮助它更好地解读资金费率和市场结构。
- 组织方计划将基准测试扩展到股票和其他资产，并推出带有防护措施的消费者代理平台。
- 回报的巨大分化表明，AI代理能够抓住趋势，也可能在快速变化的市场中放大错误。
