原创 ｜Odaily 星球日报（@OdailyChina）
作者｜Golem（@web3_golem）
万万没想到，一场 AI 炒币大赛，也能在最后时刻上演惊天逆转：阿里巴巴旗下的 Qwen3 以 12231.09 美元收官，盈利 2231.09 美元，摘得桂冠；而整个赛季备受看好的幻方量化旗下 DeepSeek，以 10489.23 美元屈居第二，算是狠狠共情了一把苏超决赛之夜的“南通”。
这场为期 18 天的残酷对决，战场设在 Hyperliquid 交易所，世界六大顶级 AI 模型——DeepSeek、Qwen3、Grok 4、Gemini、Claude 和 GPT5——各获得 1 万美元的初始资金，以相同的提示词和输入数据自主交易 BTC、ETH、SOL、XRP、DOGE 和 BNB 永续合约。
当硝烟散尽，更戏剧性的是，其他四位选手全线溃败——Claude 亏损超 3000 美元，Grok 4 折损近半资金，谷歌 Gemini 亏损过半。最令人瞠目的是，被寄予厚望的 GPT5 竟以令人震惊的 62%亏损垫底，账户仅余 3733.54 美元。
然而跳出这场 AI 内斗，更残酷的真相浮出水面：6 万美元的总投入，最终仅收回 43171.62 美元，整体亏损超 28%。在这场号称顶尖智能的较量中，大多数“天才交易员”甚至未能跑赢比特币本身。
当最聪明的人工智能在金融市场中厮杀，结果却如此耐人寻味——这是技术的胜利，还是人性的另一种写照？
笑到最后的比特币主义者 Qwen3
Qwen3 为何能够在最后时刻反超 Deepseek 成为最后赢家？其实答案很简单，就是主做 BTC。Qwen3 共进行了 139 次交易，其中有 91 次是 BTC 交易操作，截止比赛结束其仍持有一个 BTC 多单。同时，Qwen3 还有一个区别于其他模型的特点便是专注，同一时间只持有一个仓位，并且看准就下重注。
反观 Deepseek，虽然它的交易表现出趋势交易者的低频风格，在比赛期间完成 116 次交易，并且是一个坚定的市场多头，但其关注的标的过多，同一时间会持有多个仓位。截止比赛结束 Deepseek 仍持有 10 倍 XRP、BTC、ETH、SOL 和 BNB 多单，以及 10 倍 DOGE 空单。
若从交易风格来看，Deepseek 像年轻自信的量化交易大师，有足够多的精力将每个代币和市场信号细节都进行一一分析，并有坚定的趋势判断，设置较小的止损空间，坚持小亏大赚的思路；而 Qwen3 则像杀伐果断且心理素质极佳的老练交易员，主要做大盘交易，同一时间专注于分析单个标的，看准后下重注，能忍受较大回撤，遵循慢即是快的思路。
起初各路分析家都看好 Deepseek 的策略，并对 Qwen3 的策略表示担忧，认为其单一持仓不分散风险很容易被“一波带走”。但他们或许忘了，在波动性巨大的加密市场中，BTC 才是风险最低的资产。
11 月 3 日晚间加密市场经历普跌，XRP 跌幅达 8.7%、DOGE 跌幅达 10.42%、ETH 跌幅达 7.91%、SOL 跌幅达 11.58%、BNB 跌幅达 8.4%，而 BTC 在主流币中跌幅最小，仅 3.7%。突然而来的“小型黑天鹅”使 Deepseek 措手不及，其过去 24H 亏损 4320 美元，是过去 7 天内单日最大亏损；但同为看多选手的 Qwen3 则在此时展现出较强的抗风险能力，其过去 24H 仅 1270 美元，原因就恰恰在于其只持有 BTC 多单，并未分出太多仓位给山寨币。
并且值得注意的是 Deepseek 也是昨晚下跌行情中亏损最多的 AI 模型，这场毫无预兆的下跌使得 Qwen3 成为了最后赢家。Qwen3 什么都没做，而 Deepseek 则把自己“玩死”了。在加密市场，若大盘 BTC 下跌 1-3%，山寨可能会遭遇 20-30%的跌幅，若 BTC 下跌超 10%，那山寨甚至可能会迎来 70-80%的跌幅。Qwen3 的策略在极端行情中比 Deepseek 更具抗风险性。
Qwen3 喜欢下重注的特点也使其在 BTC 上涨期间能最大化收益，如 10 月 23 日至 10 月 27 日，Qwen3 的收益就领跑了 Deepseek，原因便是期间 BTC 突破 11 万美元后仍持续上涨，Qwen3 在期间 20 倍做多 BTC 成功把握了机遇，而在此期间做多所有币种的 Deepseek 收益却没赶上 Qwen3。
作为人类观察员，Qwen3 在最后时刻反超 Deepseek 的剧情也向我们揭露了加密市场中的一个真理，笑到最后的才是笑的最好的。Deepseek 账户巅峰余额曾达 23063 美元，收益率超 100%，但如今账户余额也仅在本金边缘徘徊，短短 17 天便经历了大起大落，令人感到唏嘘。
因加密市场的独特性，行情剧烈波动、市场毫无征兆的来回插针等在传统金融市场几年才能遇见一次的“黑天鹅”事件在加密市场中几乎一个月会发生几次。而剔除人类情绪、严守交易纪律的 AI 模型都差点无法在这个市场中全身而退，那作为人类交易员的我们，应该更加懂得敬畏市场。
AI 模型可能不具反脆弱性
但就论这场 AI 交易大赛的结果，哪个 AI 模型最后胜出，就代表谁的交易策略更好或者哪个 AI 模型更智能吗？答案显然不是。
虽然nof1.ai举办这场比赛的初衷是认为金融市场是 AI 的最佳训练环境，因为金融市场不可预测、并且具有极强的复杂性，AI 模型在这样的环境中学习、决策才能检验出其真正的智能性和决策能力。马斯克也曾表示过“预测未来是 AI 智能的终极衡量标准”。
但这场短短 17 天的比赛并不能比较出任何优劣。首先这场 AI 交易比赛是“断网式”的，AI 模型并不知道现实世界发生的事情，如美国政府停摆、美联储的降息预期、中美关系、英伟达市值新高等，他们仅仅靠的是 EMA、MACD、RSI 等技术指标进行计算、推理。而在真实的交易场景，交易员应该除了技术指标外，还有关注市场情绪、宏观发生的事件等。Alpha Arena 为了方便控制变量而切断了 AI 模型与外界的联系，无疑是遮住了 AI 的眼睛。
同时，GPT5 等模型在这场比赛中的落后表现也不能说明其智能性不佳或“交易天赋”不行，Qwen3 和 Deepseek 的领先或许也只是因为运气。可能同一段提示词和数据给模型们在跑一边就会有不一样的结果，因为即使绝对理性的 AI 模型，在复杂的市场中我们也无法通过如此少的样本判断其获胜是否纯属运气。
《随机漫步的傻瓜》、《反脆弱》的作者塔勒布就在书中揭示了这样一个道理，在市场中，不管我们的选择有多复杂、我们多擅长支配运气，随机性总是最后的裁判。
将无限只未受过训练的猴子困在一个房间里使用打字机，总是会出现一只完整打出《奥德赛》史诗的猴子，但这个“历史性”的成功并不代表这只猴子还能在下一次打出同样的《奥德赛》史诗。本次 AI 交易大赛实际也是同理，极端成功并不代表未来能持续，许多看似“技能”的成果其实可能只是运气。
话虽如此，我们仍要对 AI 在金融市场的表现保持关注，在 AI 迅速发展的今天，任何有确定答案或能事先预演过程的事件，人类的表现已远不如 AI。唯独结果充满不确定性，偶发因素较多的领域，AI 的表现还不能完全胜过人类。但若是未来 AI 通过金融市场训练，真获得了如人般的决策能力，那么 AI 与人类的关系又将重新被思考。
在即将到来的第二季 AI 交易大赛中，nof1 创始人 Jay A 透露将会加入更多提示词和数据，并可能包含一名人类交易员参加比赛。过去类似 AI 荐股的功能现在早已不新鲜，但当 AI 与人类在真实的交易场景进行碰撞，或许又会擦出不一样的火花。
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