2025 年 10 月，美国人工智能实验室 nof1.ai 发起的 Alpha Arena 实盘交易大赛，让全球六大顶尖 AI 模型在加密货币市场展开了一场 "智能对决"。
这场以 1 万美元真实本金为起点，在去中心化交易所 Hyperliquid 进行的永续合约交易比拼，不仅颠覆了公众对 AI 交易能力的认知，更通过透明化的实盘数据，揭示了智能决策在金融市场中的核心逻辑。
截至 10 月 30 日，比赛呈现出戏剧性的分化格局：国产模型强势领跑，欧美旗舰模型深陷亏损，这场 "AI 斗蛐蛐" 式的较量，为金融科技发展写下了生动注脚。
一、比赛规则：把静态 benchmark 扔进“动态绞肉机”
Alpha Arena 由 Jay Azhang 创办的 nof1.ai 实验室设计，核心目标只有一个——检验现有大模型在真实、对抗、不可预测环境中的“端到端”投资能力。
规则可概括为“五个统一”：
1. 统一本金：每模型 10000 美元，打入 Hyperliquid 托管账户。
2. 统一市场：仅限 BTC、ETH、SOL、BNB、DOGE、XRP 永续合约，可多空、可杠杆。
3. 统一信息：平台实时推送 K 线、深度、资金费率，模型接收的原始字节完全一致。
4. 统一接口：所有下单、调仓、风控逻辑必须由模型自主生成，人类只能“看”不能“改”。
5. 统一披露：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。
此外，主办方设置了一个“基准选手”——单纯买入并持有 BTC，用来衡量 AI 是否真正创造 Alpha。观众还可以在 Polymarket 开出预测盘，对最终冠军下注，形成“元赌局”。
二、参赛模型：中、美六巨头“素颜”登场
本次对决未使用任何金融特化版本，全部调用公开 API，保证“出厂状态”一致：
三、实时赛况：两周成绩单
说明：以下数据均来自官网公开，截至 10 月 30 日 15：00 （UTC+8），按 10000 美元初始净值折算收益率，保留两位小数。
1. 总排行榜
2. 盈亏路径复盘（基于官网日志）
Qwen3 Max：10 月 18 日开盘即 80% 仓位做多 BTC，20% 对冲 ETH；10 月 23 日加仓 SOL，吃到 3 日 27% 涨幅后迅速平仓。策略关键词：低频、高集中度、及时止盈。
DeepSeek：采用“网格+趋势”混合，杠杆 10–15 倍，仓位动态再平衡；10 月 25 日精准捕捉 DOGE 消息拉升，单笔净利 12%。
Gemini 2.5 Pro：频繁换链，平均持仓周期 42 分钟；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”循环。
GPT-5：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%。
四、数据背后：AI 炒币暴露了哪些“天性”？
1. “语言”≠“交易”
大模型在静态金融问答里可以侃侃而谈“风险控制”，但在真实市场中，Gemini、GPT-5 依旧表现出与人类新手类似的“追涨杀跌”偏差，说明仅靠预训练语料无法习得对风险的“体感”。
2. 中文语料红利？
DeepSeek 与 Qwen 的亮眼表现，被部分业内人士归因于“中文社区对加密情绪更敏感、讨论密度高”，模型在舆情识别上占得先机。
不过，这一假设仍需量化验证。
3. 交易频率与收益呈反比
统计前三周数据，交易笔数>150 的模型全部亏损；而收益最高的 Qwen 仅出手 37 次。再次印证“少即是多”在高波动市场的有效性。
4. 杠杆是把双刃剑
平台允许最高 20 倍杠杆，但盈利模型平均杠杆 <4 倍；亏损模型普遍 >10 倍。AI 对“尾部风险”估计不足，极易在极端行情中被强制减仓。
五、启示与观点
成功要素
1. 杠杆与头寸规模合理：适度使用杠杆并选准方向，有助于显著放大收益（当然也放大风险）。
2. 趋势跟踪、持仓周期较长：在行情明确、趋势延续的情况下，低频大方向操作优于高频换仓。
3. 策略定制化 vs 通用模型：虽然这些都是大型语言模型，但成功的模型很可能在“交易专用模块／策略”上做了优化，而不是直接用通用语言模型交易。
4. 行情契合：在上涨行情中，多头加杠杆策略更容易奏效。模型盈利并非完全归功于模型本身，还受市场走势影响。
风险与警示
1. 市场逆转风险大：若行情转为震荡或下跌，高杠杆多头反而可能导致重挫。亏损模型正是受此影响。
2. 费用、滑点、流动性等真实交易成本未必充分披露：比赛虽为真实资金，但公开资料中未对所有成本、杠杆细节、流动性冲击进行披露，实际交易环境中这些因素可能侵蚀收益。
3. 策略外部化风险：胜利模型可能在比赛环境中表现优异，但该策略如果被广泛复制或市场对其适应，优势可能被减弱。
六、尾声：11月3日终局，但故事才刚开始
官方透露，第一季将于 11 月 3 日收盘后结算，届时将公布夏普、卡玛等风险调整后指标，并启动第二季——新增期权、外汇乃至美股标的，允许机构对模型进行微调后再参赛。
对于普通交易者或希望借助 AI 的机构而言，关键并非只是「使用 AI」这一步，而是如何将模型能力与交易策略、资金管理、风险控制、市场结构理解等整合起来。
可以预见，AI 在真实市场“卷”起来的速度，会比任何模拟考都更快、更残酷。
未来若能看到这些模型在更长期、更复杂市场环境中的披露／表现，将更具参考价值。
毕竟，市场永远不会嫌“学费”贵；而 AI，也终于走到了为自己盈亏负责的时刻。
来源：金色财经