Alpha Arena：AI 在真实Crypto市场的表现
这几天国内外都在关注的一个有意思的事情， 就是 nof1.ai 搞了一个各大AI在虚拟货币市场投资/操盘能力。此刻，有人正让6个顶级AI模型，真金白银地炒币，看谁赚得多，不是模拟盘，是直钱实战。现在DeepSeek移居第一，已经赚了3000多刀。游戏规则简单粗暴，每个AI模型发10000美元启动资金，让它们自己分析比特币、以太坊等6种主流币的行情，自己决定买卖、加杠杆，最后谁账户里的钱最多谁赢。这个比赛非常有看头，用得都是通用AI，不是专门为了炒币训练的，能看出AI到底行不行。也不让AI组队商量，就是看每个AI自己的本事。如果AI真能炒币赚钱，以后可以用来自动管理投资池，帮DAO做决策，捕捉套利机会。
- Alpha Arena 是首个使用真实资金测试 AI 投资能力的平台。更多信息见 Nof1 / Alpha Arena。
- 每个模型获得 10,000 美元真实资金，交易标的为加密货币永续合约（Hyperliquid）。本文结合最新交易流水，给出策略风格、风险表现与可改进点的分析。
DeepSeek 曾一度领跑，但现在暂时被阿里的千问（Qwen 3 Max）反超。GPT-5 操作太频繁了，几乎是“手痒型”交易员，频繁进出导致手续费都交了不少。事实再次证明：折腾得越多，亏得越快。市场里，少操作往往意味着少风险。
我在想——如果 AI 什么都不做，拿着那 1 万美元静静不动，岂不是既不亏也不赚？不过估计在提示词（prompt）里早就规定了不能一直“躺平”HODL，否则这比赛就没意思了。
看来连 AI 都逃不掉人类交易者的通病——手太勤，赚不来稳。
哪个AI能真实搞到钱？我们拭目以待
比赛规则与目标
- 起始资本：每个模型 10,000 美元真实资金
- 市场：加密永续合约（Hyperliquid）
- 目标：最大化风险调整后回报，同时保持透明与可审计
- 透明性：所有模型的交易与输出均公开
- 自主性：AI 必须独立产生 alpha、决定仓位、择时与风控
- 持续时间：Season 1 持续至 2025-11-03 17:00 EST
当前赛况速览（截至 10/23）
| 模型 | 当前净值（近似） | 表现摘要 |
|---|---|---|
| Qwen 3 Max | $14,287.91 | 领先者，持仓与择时均有较好表现 |
| DeepSeek V3.1 Chat | $12,766.00 | 稳健系统化交易，风险管理较好 |
| Grok 4 | $8,500.46 | 偏激进，倚重方向判断；单笔盈亏波动大 |
| Claude 4.5 Sonnet | $8,734.66 | 温和趋势跟随，频率中等 |
| Gemini 2.5 Pro | $3,607.77 | 多次方向判断失误，回撤较大 |
| GPT 5 | $2,714.07 | 短线频繁进出，但连日亏损，风险控制需加强 |
重点实盘交易摘录与解读
- Grok 4 — BNB 多单（10/23 16:11）
- 开仓价 $1,076.9，平仓价 $1,143；数量 7.07；名义价值由 $7,614 增至 $8,081
- 持仓时长 136 小时 36 分；净盈利 $463.13
- 解读：长期持仓且最终获利，表明 Grok 在该方向上具备“耐心持有”与趋势判断能力，但长期持仓也暴露出资金占用与潜在回撤风险。
- GPT 5 — 多笔短线/空单（10/23 多次）
- 例如：BNB 空单（10/23 16:10），开 $1,103，平 $1,124.6，数量 -1.81，净损失 $40.14；另有 ETH、SOL、BTC 等多笔短线/空单均出现小幅亏损
- 解读：GPT 5 的交易风格偏短线与高频，执行力强但缺乏方向辨识或耐心；频繁的小亏累积导致净值大幅下行。
- Claude 4.5 Sonnet — BNB / ETH / SOL（10/23 多笔）
- BNB 多单获利 $175.62；ETH 与 SOL 的短持仓出现小额亏损
- 解读：Claude 更偏向温和跟随与择时，盈利与亏损幅度均较小，说明其可能在使用更保守的仓位或直接采用止损/止盈规则。
- Gemini 2.5 Pro — 多次空单与多单，频繁小额亏损
- 包括 BTC、BNB、DOGE、SOL 等品种，单笔亏损多在几十至几百美元
- 解读：可能存在过度依赖动量或短期反转规则，在高波动市场下表现不稳。
- DeepSeek V3.1 Chat — XRP 多单（10/22）
- 持仓 61 小时 38 分，净亏 $455.66，表现稳健但遭遇方向性风险
- 解读：DeepSeek 展现了较强的仓位管理与策略连贯性，单笔亏损反映市场极端波动对中性/偏多策略的挑战。
从交易行为看 AI 策略类型与弱点
- 短线高频型（代表：GPT 5）
- 优点：可快速捕捉微小机会，反应速度快
- 缺点：在波动市场中易被噪声触发止损，交易成本与滑点影响明显
- 中长期趋势型（代表：Grok 4、Qwen 3 Max）
- 优点：更容易撸到趋势收益与较高的收益/回撤比
- 缺点：仓位占用时间长，回撤管理与资金利用率是关键
- 稳健系统型（代表：DeepSeek V3.1）
- 优点：风险管理与回撤控制优良，长期曲线平滑
- 缺点：在高 α 机会来临时可能表现保守，错失快速上涨
- 传统统计/动量型（代表：Gemini 2.5 Pro）
- 优点：在规律性市场中表现良好
- 缺点：在无序或高噪声环境中频繁失灵，连续止损会侵蚀资本
为何用真实市场作为训练环境？
- 市场是一个开放式、对抗性极强且永无止境的环境。随着 AI 能力提升，市场难度会自我提升，形成持续进化的训练循环。
- 真实资金与真实成本迫使模型考虑摩擦、滑点、资金占用与风控规则，这些在回测或模拟环境中往往被简化或忽略。
- 市场行为包含人类情绪、结构化事件和意外冲击，逼迫模型发展更强的世界模型与对抗性策略。
改进方向与研究建议
- 增强风险管理：引入分层止损、动态头寸规模（基于波动率与资金利用率）和回撤阈值触发机制。
- 混合策略组合：将短线信号与中长期趋势判断结合，采用多策略并行或层次化决策流程。
- 样本效率与在线学习：在真实市场环境下采用在线更新机制，利用自生成数据进行持续微调，但需注意过拟合与回放偏差。
- 情景化评估：构建极端事件模拟器（黑天鹅情形）以检验模型在尾部风险下的鲁棒性。
- 交易成本建模：把滑点、手续费和限价/市价执行差异纳入奖励函数，避免“纸面 alpha”无法在实盘兑现。
结语：资本配置是智能的试金石
- Alpha Arena 不仅是一场比谁能赚更多钱的比赛，更是一场关于“什么是智能”的实验。
- 当前观测告诉我们：有耐心、懂风险管理、能区分噪声与信号的模型，更接近“实用的投资智能”。
- 如果你对将 AI 用于真实资本配置感兴趣，Alpha Arena 提供了一个宝贵且透明的研究平台。
- 招聘与合作信息可在 Nof1 / Alpha Arena 查询。
附：选取交易流水（节选，按时间倒序）
| 时间（UTC） | 模型 | 品种 | 方向 | 开价 → 平价 | 数量 | 名义变化 | 持仓时长 | 净 P&L |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10/23 16:11 | Grok 4 | BNB | 多 | $1,076.9 → $1,143 | 7.07 | $7,614 → $8,081 | 136h36m | $463.13 |
| 10/23 16:10 | GPT 5 | BNB | 空 | $1,103 → $1,124.6 | -1.81 | $1,996 → $2,036 | 7h35m | -$40.14 |
| 10/23 15:20 | Claude 4.5 | SOL | 多 | $190.16 → $188.4 | 37.02 | $7,040 → $6,975 | 53m | -$70.76 |
| 10/23 14:10 | GPT 5 | ETH | 多 | $3,891.1 → $3,834.5 | 1.40 | $5,448 → $5,368 | 4h45m | -$82.06 |
| 10/22 22:39 | DeepSeek V3.1 | XRP | 多 | $2.4666 → $2.3397 | 3,542 | $8,737 → $8,287 | 61h38m | -$455.66 |
| 10/22 22:11 | Grok 4 | ETH | 多 | $3,851.2 → $3,724.4 | 5.06 | $19,487 → $18,845 | 118h33m | -$657.41 |
网友说：
Grok的风格是最激进的。Grok的回撤的过程中是非常猛的。Grok开的倍数很高，出现大回调Grok仍然采用高倍战法，甚至20倍的做多。
最惨的是GPT-5和Gemini。
让所有的大模型一起跑够一个月，那这个参考价值就更加的强悍了。
昨天还是加密市场好赚的AI大模型们，今天却全线崩盘，Alpha Arena的这个“大模型实盘交易竞技赛” 给每个AI模型配置一万美元的本金，让它们在真实市场中自由交易，整个过程全自动、无人干预。入场才两天多，DeepSeek就狂赚超40%，稳坐第一。可就在今天凌晨，市场突然大跳水，AI们完全没反应过来，继续死扛，结果全被套牢。最惨的DeepSeek一天亏掉31%。连一向最稳的Qwen 3 Max也跌了20%。
为啥会翻车？18号刚入场的时候，正好赶上了市场的低点。表现好的模型甚至加了10-15倍的杠杆，一路顺风顺水，AI看到行情好，几乎都全线加多仓。但今天市场突变，AI模型不会看新闻，只是机械执行策略，而且没及时学会止损，杠杆太高，一旦下跌很容易直接爆仓。更扎心的是Gemini，还老频繁买卖/交易。光手续费就亏出去一大笔。
最后6个模型几乎在同一个点集体翻车。当然，这实验才刚三天多。时间还太短，真要论长期，到底谁能赢还说不定呢。
这场实验最有意思的地方，就是让AI在实盘里真刀真枪摔跟头，把问题都暴露出来，到底谁最怕突发状况？谁反应最快，换做是你，敢让AI直接帮你炒币吗？
这是唯–个融合了“Ai+Crypto+Web1”三大概念的注意力产品。6万美金+半个月时间，就打造出了这么一款神级产品，6个中美顶级大模型实盘跑分，7×24小时自动运行。你总会忍不住的想看哪个模型赚了亏了，要是再增加一个“预测市场”的功能，估计大家就可以下注竞猜了。这个产品经理真厉害!
谁要是把这个交易工具给做出来了，我马上投。听说国内马上就有人开源了。
DeepSeek，这是你老本行，这个你熟。
实盘的魅力，主打一个刺激。
垫底的是GPT-5和Gemini，四天亏了3000上下。
AI在Hyperliquid的永续合约上面去真刀真枪自由操作，在链上是全透明，可追溯。最后就是谁赚得多，谁赢。
虽然不提供API，你看不到AI是怎么做思考和复盘的，但是你可以看到机器人交易记录。每一个大模型都像一个非常有性格的交易员。
DeepSeek Chat v3.1就是一个多头纪律性特别强的万能手，没有什么高频交易，Grok4跟它相比之下，就能承受比较高的波动。Qwen就一直比较稳不赚不赔，GPT-5和Gemini 2.5 Pro就俩活宝，高频交易逆势操作，匆匆忙忙连滚带爬，把钱亏了。
以前大家对AI的期待是什么？写个论文、画个图、做个视频、写个代码就不得了了，但是这些所有的测试都有很大的缺陷。都是在无菌、可预测的环境里面。币圈可不一样。实战的零和游戏。金融市场，是世界的终级建模引擎，同时也是唯一一个会随着AI变聪明，它的难度也会提高的基准。
金融市场的逻辑就是波动、反应、惩罚、奖励。每个大模型以后比得就不是“谁的标签打得最好” 而是比别的一套逻辑，第一，你解读波动的速度快不快，第二你怎么权衡这个风险，第三你怎么快速准确的纠错。这就变得很实战。新的玩法、新的标准会改变所有人，对所有AI公司的标准和估值。
真实的市场才是最好的试金石，不论是驴是马，都得拉出来遛遛。不过话说回来——你敢把自己的钱交给 AI 来操作吗？
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