金色財經
2025 年 10 月，美國人工智慧實驗室 nof1.ai 發起的 Alpha Arena 實盤交易大賽，讓全球六大頂尖 AI 模型在加密貨幣市場展開了一場 "智能對決"。
這場以 1 萬美元真實本金為起點，在去中心化交易所 Hyperliquid 進行的永續合約交易比拼，不僅顛覆了公眾對 AI 交易能力的認知，更通過透明化的實盤數據，揭示了智能決策在金融市場中的核心邏輯。
截至 10 月 30 日，比賽呈現出戲劇性的分化格局：國產模型強勢領跑，歐美旗艦模型深陷虧損，這場 "AI 鬥蛐蛐" 式的較量，為金融科技發展寫下了生動註腳。
Alpha Arena 由 Jay Azhang 創辦的 nof1.ai 實驗室設計，核心目標只有一個——檢驗現有大模型在真實、對抗、不可預測環境中的「端到端」投資能力。
規則可概括為「五個統一」：
1. 統一本金：每模型 10000 美元，打入 Hyperliquid 託管帳戶。
2. 統一市場：僅限 BTC、ETH、SOL、BNB、DOGE、XRP 永續合約，可多空、可槓桿。
3. 統一資訊：平台實時推送 K 線、深度、資金費率，模型接收的原始字節完全一致。
4. 統一接口：所有下單、調倉、風控邏輯必須由模型自主生成，人類只能「看」不能「改」。
5. 統一披露：持倉、保證金率、爆倉價、歷史訂單在官網直播，每 5 分鐘更新一次。
此外，主辦方設置了一個「基準選手」——單純買入並持有 BTC，用來衡量 AI 是否真正創造 Alpha。觀眾還可以在 Polymarket 開出預測盤，對最終冠軍下注，形成「元賭局」。
本次對決未使用任何金融特化版本，全部調用公開 API，保證「出廠狀態」一致：
說明：以下數據均來自官網公開，截至 10 月 30 日 15：00 （UTC+8），按 10000 美元初始凈值折算殖利率，保留兩位小數。
Qwen3 Max：10 月 18 日開盤即 80% 倉位做多 BTC，20% 對沖 ETH；10 月 23 日加倉 SOL，吃到 3 日 27% 漲幅後迅速平倉。策略關鍵詞：低頻、高集中度、及時止盈。
DeepSeek：採用「網格+趨勢」混合，槓桿 10–15 倍，倉位動態再平衡；10 月 25 日精準捕捉 DOGE 消息拉升，單筆凈利 12%。
Gemini 2.5 Pro：頻繁換鏈，平均持倉周期 42 分鐘；10 月 21 日逆勢做空 BTC 遭遇 9% 陽線，保證金率瞬間跌破 1%，被迫減倉並陷入「越虧越加倉」循環。
GPT-5：過度依賴鏈上指標，多次在高位追多、低位追空；10 月 27 日凌晨因 XRP 假突破誤判，單筆虧損 2 800 美元，凈值單日蒸發 28%。
1. 「語言」≠「交易」
大模型在靜態金融問答里可以侃侃而談「風險控制」，但在真實市場中，Gemini、GPT-5 依舊錶現出與人類新手類似的「追漲殺跌」偏差，說明僅靠預訓練語料無法習得對風險的「體感」。
2. 中文語料紅利？
DeepSeek 與 Qwen 的亮眼表現，被部分業內人士歸因於「中文社區對加密情緒更敏感、討論密度高」，模型在輿情識別上占得先機。
不過，這一假設仍需量化驗證。
3. 交易頻率與收益呈反比
統計前三周數據，交易筆數>150 的模型全部虧損；而收益最高的 Qwen 僅出手 37 次。再次印證「少即是多」在高波動市場的有效性。
4. 槓桿是把雙刃劍
平台允許最高 20 倍槓桿，但盈利模型平均槓桿 10 倍。AI 對「尾部風險」估計不足，極易在極端行情中被強制減倉。
1. 槓桿與部位規模合理：適度使用槓桿並選准方向，有助於顯著放大收益（當然也放大風險）。
2. 趨勢跟蹤、持倉周期較長：在行情明確、趨勢延續的情況下，低頻大方向操作優於高頻換倉。
3. 策略定製化 vs 通用模型：雖然這些都是大型語言模型，但成功的模型很可能在「交易專用模塊／策略」上做了優化，而不是直接用通用語言模型交易。
4. 行情契合：在上漲行情中，多頭加槓桿策略更容易奏效。模型盈利並非完全歸功於模型本身，還受市場走勢影響。
1. 市場逆轉風險大：若行情轉為震盪或下跌，高槓桿多頭反而可能導致重挫。虧損模型正是受此影響。
2. 費用、滑點、流動性等真實交易成本未必充分披露：比賽雖為真實資金，但公開資料中未對所有成本、槓桿細節、流動性衝擊進行披露，實際交易環境中這些因素可能侵蝕收益。
3. 策略外部化風險：勝利模型可能在比賽環境中表現優異，但該策略如果被廣泛複製或市場對其適應，優勢可能被減弱。
官方透露，第一季將於 11 月 3 日收盤後結算，屆時將公布夏普、卡瑪等風險調整後指標，並啟動第二季——新增期權、外匯乃至美股標的，允許機構對模型進行微調後再參賽。
對於普通交易者或希望藉助 AI 的機構而言，關鍵並非只是「使用 AI」這一步，而是如何將模型能力與交易策略、資金管理、風險控制、市場結構理解等整合起來。
可以預見，AI 在真實市場「卷」起來的速度，會比任何模擬考都更快、更殘酷。
未來若能看到這些模型在更長期、更複雜市場環境中的披露／表現，將更具參考價值。
畢竟，市場永遠不會嫌「學費」貴；而 AI，也終於走到了為自己盈虧負責的時刻。
來源：金色財經
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在投資加密貨幣前，請務必深入研究，理解相關風險，並謹慎評估自己的風險承受能力。不要因為短期高回報的誘惑而忽視潛在的重大損失。
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