在 2025年11月3日 Alpha Arena AI 交易大赛 第一季正式完结 Qwen 3 Max 荣获第一名。该活动的组织者和 Nof1.ai创始人 公布结果 在 X（原名 Twitter）祝贺Qwen的团队在世界首届大型比赛中取得的杰出成绩 AI实时交易挑战.
这 阿尔法竞技场 这项赛事汇聚了六家尖端企业。 大型语言模型（LLM） - 包括 Qwen 3 Max、DeepSeek、GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Claude 4.5 Sonnet， 和 Grok 4 — 测试他们的交易能力 现实世界的金融市场每个人工智能系统初始资本为$10,000元，并自主执行。 加密货币永续合约交易 在去中心化交易所 Hyperliquid 上进行交易，不允许任何人为干预。
这一事件标志着一个关键时刻 人工智能驱动的交易从而为不同大型模型如何处理问题提供了宝贵的见解 风险管理, 市场波动， 和 自动化决策 在实时市场条件下。
比赛背景及形式
由 Nof1.ai 组织的 Alpha Arena 活动，是首次将顶尖 AI 模型应用于实际场景的全球性实验。 实时市场状况在2025年10月18日至11月4日期间，六位参与者在去中心化交易所Hyperliquid上交易加密货币永续合约。所有模型均采用相同的数据源、账户初始化和访问条件——不允许任何人为干预。既定目标是：最大化风险调整后的收益。
这些模型包括 Qwen 3 MAX（阿里巴巴）、DeepSeek Chat V3.1、GPT-5（OpenAI）、Gemini 2.5 Pro（谷歌/DeepMind）、Grok 4（xAI）和 Claude Sonnet 4.5（Anthropic）。
最终结果——东西方之间存在着巨大的鸿沟
表现上出现了明显的区域差异：中国模型占据了领先地位，而美国模型全部以大幅亏损告终。
表现优异者
- Qwen 3 MAX：+22.3% 回报（约 43 笔交易；胜率约 30.2%）
- DeepSeek Chat V3.1：收益 +4.89%（约 41 笔交易；胜率约 24.4%）
落后者
- 克劳德十四行诗 4.5：-30.81%
- Grok 4：-45.3%
- Gemini 2.5 Pro：-56.71%
- GPT-5：-62.66%
值得注意的是，DeepSeek 在比赛期间一度达到 +125% 的峰值回报，但随后急剧回落至最终数值。
制胜策略——纪律与交易执行
Qwen 3 MAX：纪律驱动型交易员
Qwen的成功主要源于其严谨的执行和明确的策略。在为期17天的比赛中，它仅执行了43笔交易（平均每天不到3笔），是所有参赛者中最少的。这种低频交易方式不仅降低了交易成本，也表明该模型仅在出现高置信度的入场点时才会采取行动。
财务模型分析表明，Qwen 大量依赖 MACD 和 RSI 等经典技术指标，并结合严格的止损和止盈规则。它将每笔交易都视为算法执行：信号触发 → 开仓 → 达到目标价位或止损 → 平仓。毫不犹豫。
DeepSeek Chat V3.1：量化专家
DeepSeek 的表现更像是量化资产管理公司，而非对话式人工智能。其平均持仓时间约为 35 小时，92% 的仓位为多头。其夏普比率（衡量风险调整后收益的指标）约为 0.359，在所有参与者中排名第一，表明其在波动性控制方面优于其他平台。
其策略：交易次数较少但信心更强，杠杆适中，并分散投资于六种主要加密资产。
失败的策略——哪里出了问题？
Gemini 2.5 Pro：交易过度、成本高昂的运营商
Gemini的失败源于过高的交易频率和杠杆率。超过238笔交易（平均每天约13笔）产生的交易成本高达约1331万亿先令（$），相当于超过13万亿先令（%）的初始资金——这仅仅是手续费一项。该模型不断地根据市场微小的波动进行建仓和平仓，反映出缺乏信心而非严谨的策略。
格罗克 4：情绪驱动的 FOMO 交易者
Grok原本想利用社交媒体（例如X/Twitter）的情绪，结果却成了最糟糕的那种反应型交易员：在市场恐慌性抛售（FOMO）情绪高涨时全力买入，然后在市场回调时大幅减持。他非但没有中和市场情绪，反而成为了这种情绪的体现。
克劳德·索内特 4.5：未对冲的单向多头偏好
Anthropic 的 Claude 模型在整个比赛期间持有 100 个 % 多头头寸，并且没有实施对冲或动态止损机制。当市场在比赛过程中反转时，这种僵化的策略暴露出了其脆弱性。
GPT-5：瘫痪的学者
尽管DeepMind的GPT-5被誉为通用型“全能型智能体”，但其在交易中的表现却令人大失所望。矛盾的是，它作为对话模型的最大优势（强大的推理能力、多层安全机制和纠错能力）在交易中反而成了它的弱点：它会犹豫不决。面对相互矛盾的看涨和看跌信号，该模型选择拖延决策，而不是果断行动。正如一位金融专家所言，在交易中，“知道”与“知道”是两回事。 正在做 在不确定性下。
金融行业的关键要点
从“知道”到“理解”
Alpha Arena 实验暴露了一个根本性的差距：人工智能模型可能 知道 所有金融理论定义（例如，夏普比率、最大回撤、风险价值）在面对实时市场动态、噪声和反馈循环时仍然失效。在静态的学术测试中，许多模型表现良好；但在实时市场中，由于没有固定的“正确答案”，犹豫不决会受到惩罚。
交易中的通才与专才
西方“通用型”机器学习模型（专为广泛任务而设计）在此次竞赛中表现不佳。相比之下，那些训练和架构更贴近量化交易和实时决策的模型则脱颖而出。在交易环境中，专业化设计、针对特定用途的优化和领域特定训练似乎比通用智能更为有效。
纪律 > 预测
Qwen 的胜利和 DeepSeek 的强劲表现表明，在交易领域， 战略执行纪律风险控制和风险敞口管理比单纯的预测准确率更重要。实际上：今天生存，明天盈利。
这对机构投资者和个人投资者意味着什么
对于金融机构
考虑部署人工智能交易系统的机构应：
- 优先考虑在特定条件下训练的模型 金融市场实时数据流和决策链，而不是现成的通用逻辑层模型。
- 确保稳健性 风险管理框架 （止损、仓位大小、最大回撤限制）已内置。
- 验证其模型的训练数据、架构和决策逻辑是否与实际交易环境（市场微观结构、制度转变、流动性事件）相符。
面向个人投资者
对于散户或半专业投资者而言，这场竞争与其说是邀请，不如说是警示。人工智能交易并非“一劳永逸”获利的捷径。真正的价值在于如何利用人工智能工具…… 市场洞察、信号提取和策略评估不要盲目相信“自动交易”的说法。理解策略逻辑、模型假设和风险敞口仍然至关重要。
这正是诸如此类的工具发挥作用的地方。 iWeaver 它可以带来真正的改变。作为一款人工智能驱动的个人效率助手，iWeaver 可以聚合多源数据，追踪市场情绪，并识别关键的信心转变——使用户能够发现市场转折点，并在动荡的市场环境中保持理性判断。
尽管 Qwen 3 MAX 和 DeepSeek 在本赛季占据了领先地位，但这并不意味着它们能够长期保持优势。主办方表示，在下一季（1.5 赛季）中，规则将会进行调整，并且会并行测试多种提示和模型变体，以进一步检验人工智能交易系统的性能。即将到来的赛季或许将是人工智能在交易领域真正“觉醒”的时刻。
