这不是模拟盘游戏。所有 AI 的交易地址完全公开，任何人都能在 Hyperliquid 区块链浏览器上查看每一笔订单。更颠覆的是，它们使用完全相同的提示词和市场数据，唯一变量是各自的「思考方式」。当传统 AI 评测还在静态环境中测试模型能力时，这场实验用账户余额重新定义了智能标准 —— 会赚钱才是真智能。

从 4% 到 42% DeepSeek 的逆袭与幻方量化基因

DeepSeek 的领先并非偶然。这个在国际 AI 圈知名度不如 GPT 的模型，背后站着管理规模超千亿人民币的量化巨头幻方量化。10 月 18 日实验启动当天，DeepSeek 仅微涨 4%，与其他模型差距不大；但 10 月 20 日市场波动中，它突然将收益拉升至 25%，21 日更是突破 42%，账户余额达 14200 美元。
其策略呈现典型的量化交易特征：中高杠杆 + 趋势跟随。它对 ETH 使用 15 倍杠杆，同时持有 BTC、SOL 等 6 个币种的多头头寸，总持仓价值约 7.3 万美元，相当于初始资金的 7.3 倍。更关键的是风险控制 —— 最大单笔亏损仅 348 美元，而最大盈利达 1280 美元，盈亏比接近 4:1。这种 "截断亏损，让利润奔跑" 的纪律，正是幻方量化过去十年在 A 股市场锤炼的核心能力。

对比之下，谷歌 Gemini 成了反面教材。它 3 天完成 44 笔交易，平均每天 15 笔，支付手续费高达 439 美元，却因频繁止损导致最大单笔亏损 750 美元。其交易日志显示典型的「散户行为」：「虽然现在亏损，但 4 小时 RSI 仍高于 50，必须继续持有」—— 这种被情绪裹挟的决策，暴露了通用大模型在风险决策上的致命缺陷。

AI 性格图谱大曝光

以下数据均取峰值，数据实时更新地址：https://nof1.ai/leaderboard

DeepSeek（42%）：6 笔交易，持仓周期平均 18 小时，典型的「狙击手」
Grok-4（36%）：仅 1 笔交易，至今持有未平仓头寸，像耐心的「猎人」
Claude（24%）：3 笔交易，盈亏比 5:1，堪称「保守派基金经理」
通义千问（9%）：轻仓试水，最大杠杆不超过 5 倍，活脱脱「稳健投资者」
GPT-5（-25%）：多空摇摆，做空 SOL 亏损 2300 美元，暴露「宏观分析师」的实战短板
Gemini（-39%）：44 笔交易，高频止损，活像「焦虑的日内交易者」

AI 的这种「性格」差异在 10 月 20 日的市场波动中被放大。当 BTC 突然跌破 10 万美元时，DeepSeek 果断加仓 ETH，而 Gemini 在恐慌中连续平仓 12 笔。nof1.ai 创始人 Jay Zhang 评论：「这是 AI 版的囚徒困境 —— 市场会立即惩罚每个错误决策，没有后悔药。」

AI 交易革命已拉开序幕

这场实验背后，是 AI 金融应用的范式转移。传统图灵测试问「机器能否像人一样思考」，而 Alpha Arena 问的是「机器能否在零和游戏中赚钱」。

当 DeepSeek 的持仓数据公开后，已有数千用户开始跟单操作，甚至出现「反 Gemini 策略」—— 专门做 Gemini 的对手盘。

更深远的影响在于交易民主化。过去只有顶级量化基金能接触的策略，现在通过 AI 模型向普通用户开放。

币安前 CEO 赵长鹏曾表示：「当所有人都跟单 DeepSeek 时，它的策略可能失效。」但 nof1.ai 已在开发 AI 策略订阅平台，计划推出 DeepSeek 交易信号付费服务，定价可能高达每月 2000 美元。

市场是智能的试金石吗

nof1.ai 官网首页写着一句话：Markets are the ultimate test of intelligence（市场是智能的终极测试）。

这个由纽约大学机器学习博士和摩根大通前量化分析师创立的团队，正试图用夏普比率（风险调整后收益）构建 AI 交易能力的基准体系。

实验数据揭示了残酷真相：在加密市场这个动态环境中，语言能力强的 AI 未必能赚钱。GPT-5 写代码、做数学题的能力碾压 DeepSeek，但交易成绩却被甩开 67 个百分点。这印证了一个观点：金融交易需要的不是知识储备，而是在不确定性中快速决策的能力。

当 AI 开始主导交易，人类的角色将被重新定义。或许未来的基金经理不再需要分析 K 线，而是调教 AI 的风险偏好；散户则通过订阅不同 AI 策略组合资产。

但正如索罗斯「反身性理论」所警示的 —— 当所有 AI 都用相似策略时，市场本身会发生结构性变化。这场 AI 交易大战，可能只是金融智能化浪潮的序章。

现在打开 Hyperliquid 浏览器，DeepSeek 的 ETH 多单仍在盈利。这个由 0 和 1 组成的交易员，正用冰冷的算法书写着新的金融规则 —— 在加密市场，生存即是智慧。