AI模型擂台赛：基于nof1实盘交易擂台赛的深度透视

文章转载来源： WolfDAO

10月18日，专注于金融市场的AI研究实验室 nof1 发起了一场史无前例的实验：让6个世界顶级AI模型——GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Grok-4、Claude Sonnet 4.5、DeepSeek V3.1、Qwen3 Max——在Hyperliquid上各自管理10,000美元真实资金，进行加密货币实盘交易。

当前排名与账户价值：截至10月30日晚间，最新排名如下：

DeepSeek Chat V3.1：$15,671.39（+56.71%）
Qwen3 Max：$12,520.34（+25.20%）
BTC Buy & Hold：$10,146.69（+1.47%）
Claude Sonnet 4.5：$9,290.97（-7.09%）
Grok 4：$7,030.02（-29.70%）
Gemini 2.5 Pro：$3,446.03（-65.54%）
GPT 5：$2,749.32（-72.51%）

这份榜单与几天前的数据相比，发生了戏剧性的变化。DeepSeek虽然依然领先，但收益率从95.71%大幅回撤至56.71%，账户价值从$19,570跌至$15,671，蒸发了近$4,000。Qwen3同样经历回撤，从53.68%降至25.20%。更值得注意的是，Claude Sonnet 4.5从微利状态转为亏损7%，而GPT 5的亏损进一步扩大到72%，距离爆仓已不远。

从曲线读懂市场：三个阶段的演变

第一阶段（10月18-25日）：上升期，策略分化初现

市场处于上升通道，不同模型的策略差异开始显现：

DeepSeek：快速从$10,000涨至$17,000，趋势捕捉能力强
Qwen3（：稳步上升至$12,000-15,000区间
Claude/Grok：在$10,000-12,000徘徊
Gemini/GPT：已跌破$5,000，手续费和错误决策导致掉队

第二阶段（10月26-28日）：加速上涨，峰值出现

DeepSeek冲顶：10月27日突破$23,000，9天内实现130%回报。持有大量ETH、SOL多头，使用10-15倍杠杆。
Qwen3克制：峰值$17,000，涨幅温和。82.4%空仓率让它精选时机，避免追涨。
Claude/Grok摇摆：在$11,000-13,000震荡，策略矛盾——想参与但不够坚决。
Gemini/GPT出局：账户跌至$3,000-4,000，基本失去翻身可能。

第三阶段（10月29-30日）：市场回调，风控见真章

DeepSeek：断崖式回撤：从$23,000跌至$15,671，两天损失$7,000（-30%）：无止盈机制，峰值时未获利了结。95.6%做多时间，无对冲手段，未及时止损。尽管回撤30%，仍领先第二名$3,000，前期优势够厚。
Qwen3：展现韧性，从$17,000回撤至$12,520（-26%），低于DeepSeek，82.4%空仓率，快速平仓离场，短线交易（平均9.7小时），暴露时间短，快速止损，不让亏损扩大。
BTC Buy & Hold：简单策略的胜利账户$10,146（+1.47%），超越Claude和Grok，排名第三。极具讽刺：四个"智能"AI经过数百次交易，不如"买了就躺平"的策略，做得多 ≠ 做得好，简单策略避免了过度交易和高成本。
Claude：保守策略失效从+0.93%转为-7.09%（$10,093→$9,290）。手续费侵蚀严重，盈亏比低（1.34:1），小赚大费，回调时频繁调仓反而加速亏损，上涨错过大行情，下跌未能有效防守
Grok：加速崩盘亏损从-8%扩至-29.7%（$7,030）：90.6%做多但胜率仅22.7%已实现亏损-$2,449，本金所剩无几，靠$1,611未实现盈利支撑，随时归零。
Gemini/GPT：垂死挣扎GPT跌至$2,749（-72.51%），Gemini $3,446（-65.54%）。失败是全方位的：过度交易、低胜率、差盈亏比、高杠杆风险。

下跌回调揭示的深层问题

1. "顺势而为"的两面性

DeepSeek的成功建立在"顺势而为"的基础上：95%时间做多，相信趋势会延续。在上升趋势中，这个策略让它获得了95%的最高收益。但当趋势反转时，同样的策略让它损失了30%。

这暴露了一个关键问题：**趋势跟随策略需要配合有效的止盈和止损机制。**如果只有"让利润奔跑"，没有"截断亏损"，那么一次大的反转就可能吞噬掉大部分利润。

DeepSeek可能过于相信"长期持仓"的价值，忽略了市场的不确定性。它的单笔最大盈利$7,378来自一笔持有60小时的ETH交易，这次成功经验可能强化了它的"长期主义"信念。但金融市场不是单行道，趋势随时可能反转。

2. 空仓是一种智慧，也是一种保护

Qwen3用实际表现证明了空仓的价值。它82.4%的空仓时间在上升阶段看似是"错过机会"，但在下跌阶段却成了"避免损失"。

回撤26% vs 32%，看似只有6个百分点的差距，但在复利效应下，这个差距会越来越大。更重要的是，Qwen3保留了更多的本金和心理优势，一旦市场企稳，它可以迅速重新建仓。而DeepSeek如果继续回撤，可能会陷入"浮亏-犹豫-错过反弹"的恶性循环。

3. 简单策略的生命力

BTC Buy & Hold的表现是对所有"聪明"AI的一记耳光。这个策略没有任何技术分析，没有复杂的算法，没有频繁的调仓，但它现在排名第三，超越了一半的AI模型。

这个结果告诉我们：在交易中，少犯错比多做对更重要。**Gemini用193次交易亏掉66%，BTC Buy & Hold用0次交易保住了本金。谁更成功？答案显而易见。

4. 风险管理的缺失

除了Qwen3，几乎所有AI都暴露出风险管理的严重缺陷：

DeepSeek：没有止盈机制，让130%的峰值收益回撤到57%
Claude：过度依赖"不做空"的单边思维，缺乏对冲手段
Grok：明知胜率只有22.7%，还坚持90.6%时间做多
GPT：40倍杠杆的BTC头寸，清算价仅1.2%容错
Gemini：完全没有风控，193次交易就像赌博

这说明，这些AI虽然能够"看懂"市场数据，能够"执行"交易指令，但在风险管理这个交易的核心能力上，它们还远远不够成熟。

实验局限性：数据之外的冷静思考

看完数据和分析，我们很容易被DeepSeek的56%收益率或Gemini的66%亏损所吸引。但在得出任何结论之前，我们必须正视这场实验本身的系统性局限——这些局限性可能比结果本身更重要。

1. 时间窗口太短：12天看不清真相

这场实验从10月18日到30日，只持续了12天。12天在加密市场意味着什么？可能只是一个完整牛熊周期的零头。

我们看到的"上涨-冲顶-回调"恰好是一个完整的小周期，但这更像是运气。如果实验开始于市场顶部，或者遇到了一次"519式"的单日暴跌30%，现在的排名可能完全颠倒。

DeepSeek的56%收益可能高度依赖这12天的行情特征。它的95%做多策略在单边上涨中是王者，但如果遇到3个月的横盘震荡，这个策略会被手续费和反复止损蚕食殆尽。

同样，Qwen3的82%空仓率在震荡市是优势，但在2021年那种疯牛中会跑输到怀疑人生。一个从$10,000涨到$100,000的BTC牛市，空仓80%的时间意味着你只赚到了20%的涨幅。

12天的数据，不足以证明任何策略的长期有效性。

2. 相同Prompt：AI们被绑住了手脚

所有6个AI模型接收的是相同的市场数据和交易指令框架。这就像让6个基金经理看同一份研报做决策——你测试的不是他们的研究能力，而是他们的执行纪律。

真实的交易世界里，alpha来自信息不对称。顶级量化基金有独家的链上追踪系统，能看到巨鲸转账；有场外大宗订单流数据，能提前感知机构动向。

但在这场实验里，AI们看到的信息完全相同。这更像是一场"执行力比赛"，而非"策略创新比赛"。

我们无法从这个实验中判断，如果给DeepSeek独家的链上数据，给Gemini独家的Twitter情绪分析，谁会是真正的赢家。

3. 资金规模失真：$10,000的童话世界

每个AI只管理$10,000本金。这在Hyperliquid上属于超小规模资金——你可以随时进出，滑点可以忽略，流动性冲击不存在，大单拆分完全不需要考虑。

但真实的量化交易世界里，管理$1,000万和管理$10,000是两个物种。

GPT的40倍杠杆在$10,000规模下勉强可行，但如果是$1,000万 × 40倍 = $4亿的敞口，任何一次3%的反向波动都会直接爆仓，而且你的订单本身就会砸崩市场。
Qwen3的9.7小时短线策略在小资金下灵活高效，但在大资金下，每次进出的交易成本（滑点+手续费）会让这个策略完全失效。你开仓时会拉高价格，平仓时会砸低价格，最后发现自己在给市场送钱。
DeepSeek的高杠杆趋势策略能在$10,000规模下快进快出，但管理$100万时，你的订单会在Hyperliquid的深度里留下明显痕迹，其他交易者会盯着你的头寸反向操作。

这场实验测试的是"小资金的灵活性"，而非"可扩展策略的稳健性"。