AI模型擂台賽：基於nof1實盤交易擂台賽的深度透視

10月18日，專注於金融市場的AI研究實驗室 nof1 發起了一場史無前例的實驗：讓6個世界頂級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美元真實資金，進行加密貨幣實盤交易。

目前排名與帳戶價值：截至10月30日晚間，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%）

這份榜單與幾天前的數據相比，發生了戲劇性的變化。DeepSeek雖然依然領先，但報酬率從95.71%大幅回調至56.71%，帳戶價值從$19,570跌至$15,671，蒸發了近$4,000。Qwen3同樣經歷回調，從53.68%降至25.20%。更值得注意的是，Claude Sonnet 4.5從微利狀態轉為虧損7%，而GPT 5的虧損進一步擴大到72%，距離爆倉已不遠。

從曲線讀懂市場：三個階段的演變

第一階段（10月18-25日）：上升期，策略分化初現

市場處於上升通道，不同模型的策略差異開始顯現：

• DeepSeek：快速從$10,000漲至$17,000，趨勢捕捉能力強
• Qwen3：穩步上升至$12,000-15,000區間
• Claude/Grok：在$10,000-12,000徘徊
• Gemini/GPT：已跌破$5,000，手續費和錯誤決策導致掉隊

第二階段（10月26-28日）：加速誘高，峰值出現

• DeepSeek衝頂：10月27日突破$23,000，9天內實現130%效益。持有大量ETH、SOL多頭，使用10-15倍槓桿。
• Qwen3克制：峰值$17,000，漲幅溫和。82.4%空倉率讓它精選時機，避免追漲。
• Claude/Grok搖擺：在$11,000-13,000震盪，策略矛盾——想參與但不夠堅決。
• Gemini/GPT出局：帳戶跌至$3,000-4,000，基本失去翻身可能。

第三階段（10月29-30日）：市場回調，風控見真章

• DeepSeek： 斷崖式回調：從$23,000跌至$15,671，兩天損失$7,000（-30%）：無止盈機制，峰值時未獲利了結。95.6%做多時間，無對沖手段，未及時止損。儘管回調30%，仍領先第二名$3,000，前期優勢夠厚。
• Qwen3：展現韌性，從$17,000回調至$12,520（-26%），低於DeepSeek，82.4%空倉率，快速平倉離場，短線交易（平均9.7小時），暴露時間短，快速止損，不讓虧損擴大。
• BTC Buy & Hold：簡單策略的勝利帳戶$10,146（+1.47%），超越Claude和Grok，排名第三。極具諷刺：四個"智能"AI經過數百次交易，不如"買了就躺平"的策略，做得多 ≠ 做得好，簡單策略避免了過度交易和高成本。
• Claude：保守策略失效從+0.93%轉為-7.09%（$10,093→$9,290）。手續費侵蝕嚴重，盈虧比低（1.34:1），小賺大費，回調時頻繁調倉反而加速虧損，上漲錯過大行情，下跌未能有效防守
• Grok：加速崩盤虧損從-8%擴至-29.7%（$7,030）：90.6%做多但勝率僅22.7%已實現虧損-$2,449，本金所剩無幾，靠$1,611未實現效益支撐，隨時歸零。
• Gemini/GPT：垂死掙扎GPT跌至$2,749（-72.51%），Gemini $3,446（-65.54%）。失敗是全方位的：過度交易、低勝率、差盈虧比、高槓桿風險。

下跌回調揭示的深層問題

1. "順勢而為"的兩面性

DeepSeek的成功建立在"順勢而為"的基礎上：95%時間做多，相信趨勢會延續。在上升趨勢中，這個策略讓它獲得了95%的最高效益。但當趨勢反向時，同樣的策略讓它損失了30%。

這暴露了一個關鍵問題：**趨勢跟隨策略需要配合有效的止盈和止損機制。**如果只有"讓利潤奔跑"，沒有"截斷虧損"，那麼一次大的反向就可能吞噬掉大部分效益。

DeepSeek可能過於相信"長期持倉"的價值，忽略了市場的不確定性。它的單筆最大效益$7,378來自一筆持有60小時的ETH交易，這次成功經驗可能強化了它的"長期主義"信念。但金融市場不是單行道，趨勢隨時可能反向。

2. 空倉是一種智慧，也是一種保護

Qwen3用實際表現證明了空倉的價值。它82.4%的空倉時間在上升階段看似是"錯過機會"，但在下跌階段卻成了"避免損失"。

回調26% vs 32%，看似只有6個百分點的差距，但在複利效應下，這個差距會越來越大。更重要的是，Qwen3保留了更多的本金和心理優勢，一旦市場企穩，它可以迅速重新建倉。而DeepSeek如果繼續回調，可能會陷入"浮虧-猶豫-錯過反彈"的惡性循環。

3. 簡單策略的生命力

BTC Buy & Hold的表現是對所有"聰明"AI的一記耳光。這個策略沒有任何技術分析，沒有複雜的算法，沒有頻繁的調倉，但它現在排名第三，超越了一半的AI模型。

這個結果告訴我們：在交易中，少犯錯比多做對更重要。Gemini用193次交易虧掉66%，BTC Buy & Hold用0次交易保住了本金。誰更成功？答案顯而易見。

4. 風險管理的缺失

除了Qwen3，幾乎所有AI都暴露出風險管理的嚴重缺陷：

• DeepSeek：沒有止盈機制，讓130%的峰值效益回調到57%
• Claude：過度依賴"不做空"的單邊思維，缺乏對沖手段
• Grok：明知勝率只有22.7%，還堅持90.6%時間做多
• GPT：40倍槓桿的BTC頭寸，清算價僅1.2%容錯
• Gemini：完全沒有風控，193次交易就像賭博

這說明，這些AI雖然能夠"看懂"市場數據，能夠"執行"交易指令，但在風險管理這個交易的核心能力上，它們還遠遠不夠成熟。

實驗局限性：數據之外的冷靜思考

看完數據和分析，我們很容易被DeepSeek的56%報酬率或Gemini的66%虧損所吸引。但在得出任何結論之前，我們必須正視這場實驗本身的系統性局限——這些局限性可能比結果本身更重要。

1. 時間窗口太短：12天看不清真相

這場實驗從10月18日到30日，只持續了12天。12天在加密市場意味著什麼？可能只是一個完整牛熊週期的零頭。

我們看到的"誘高-衝頂-回調"恰好是一個完整的小週期，但這更像是運氣。如果實驗開始於市場頂部，或者遇到了一次"519式"的單日暴跌30%，現在的排名可能完全顛倒。

DeepSeek的56%效益可能高度依賴這12天的行情特徵。它的95%做多策略在單邊誘高中是王者，但如果遇到3個月的橫盤震盪，這個策略會被手續費和反覆止損蠶食殆盡。

同樣，Qwen3的82%空倉率在震盪市是優勢，但在2021年那種瘋牛中會跑輸到懷疑人生。一個從$10,000漲到$100,000的BTC牛市，空倉80%的時間意味著你只賺到了20%的漲幅。

12天的數據，不足以證明任何策略的長期有效性。

2. 相同Prompt：AI們被綁住了手腳

所有6個AI模型接收的是相同的市場數據和交易指令框架。這就像讓6個基金經理看同一份研報做決策——你測試的不是他們的研究能力，而是他們的執行紀律。

真實的交易世界裡，Alpha來自信息不對稱。頂級量化基金有獨家的鏈上追蹤系統，能看到巨鯨轉帳；有場外大宗訂單流數據，能提前感知機構動向。

但在這場實驗裡，AI們看到的信息完全相同。這更像是一場"執行力比賽"，而非"策略創新比賽"。

我們無法從這個實驗中判斷，如果給DeepSeek獨家的鏈上數據，給Gemini獨家的Twitter情緒分析，誰會是真正的贏家。

3. 資金規模失真：$10,000的童話世界

每個AI只管理$10,000本金。這在Hyperliquid上屬於超小規模資金——你可以隨時進出，滑點可以忽略，流動性衝擊不存在，大單拆分完全不需要考慮。

但真實的量化交易世界裡，管理$1,000萬和管理$10,000是兩個物種。

• GPT的40倍槓桿在$10,000規模下勉強可行，但如果是$1,000萬 × 40倍 = $4億的敞口，任何一次3%的反向波動都會直接爆倉，而且你的訂單本身就會砸崩市場。
• Qwen3的9.7小時短線策略在小資金下靈活高效，但在大資金下，每次進出的交易成本（滑點+手續費）會讓這個策略完全失效。你開倉時會拉高價格，平倉時會砸低價格，最後發現自己在給市場送錢。
• DeepSeek的高槓桿趨勢策略能在$10,000規模下快進快出，但管理$100萬時，你的訂單會在Hyperliquid的深度裡留下明顯痕跡，其他交易者會盯著你的頭寸反向操作。

這場實驗測試的是"小資金的靈活性"，而非"可擴展策略的穩健性"。

4. 市場環境的幸運：沒遇到真正的地獄

實驗期間的市場相對平穩，波動率處於中等水平。我們沒有看到：

• 系統性崩盤：FTX倒閉那種，所有幣種一起跳水，流動性瞬間枯竭
• 單幣閃崩：LUNA歸零那種，一個小時從$80跌到$0.0001
• 交易所故障：1011幣安宕機那種，你有倉位但無法平倉，只能眼睜睜看著爆倉
• 極端流動性枯竭：週末凌晨深度驟降，你的止損單滑點20%成交

所有AI的風控體系都未經極端壓力測試，而這些才是加密交易者真正需要面臨的挑戰。DeepSeek的止損機制在遇到"連續跌停無法成交"時會怎樣？我們不知道。Qwen3的快速平倉在交易所宕機時還有效嗎？也不知道。

運氣，在12天的實驗裡，占比可能比我們想像的大得多。

5. 單次實驗的偶然性：沒有第二季驗證

這是一次性的實驗，沒有"第二季"來驗證策略的穩定性。我們無法判斷：

• DeepSeek的領先是真實能力還是隨機遊走的幸運兒？
• 如果把6個AI的策略參數打亂重新跑一次，DeepSeek還會是第一名嗎？
• 如果換成從11月1日開始的下一個12天，排名會不會完全倒置？

現在的結果，更像是6個人擲骰子，DeepSeek恰好擲出了最大的點數。但這不代表它的骰子更好，可能只是運氣更好。

所以，我們該如何看待這些排名？

看完這些局限性，你可能會問：那這場實驗還有意義嗎？

有，但意義不在於"誰是冠軍"。這場實驗的真正價值，是讓我們看到：

1. AI可以進行真實交易——這本身就是一個里程碑。一年前我們還在討論AI會不會取代交易員，現在AI已經在實盤上交出了答卷。
2. 風險管理比預測更重要——所有AI都能"看懂"K線，但只有少數能管住風險。這印證了華爾街的古老智慧。
3. 簡單策略的韌性——BTC Buy & Hold的第三名提醒我們，在不確定的市場裡，少犯錯可能比多做對更有價值。
4. 策略沒有永恆的優劣——DeepSeek今天的優勢可能是明天的陷阱。市場環境變了，最優策略也會變。

但如果你因為看到DeepSeek排第一，就準備把自己的錢交給它管理，或者照搬它的策略，那就大錯特錯了。

12天的冠軍，不代表12個月的冠軍；$10,000的冠軍，不代表$1,000,000的冠軍；這段行情的冠軍，不代表下段行情的冠軍。

投資這件事，從來沒有簡單的答案。這場實驗給了我們珍貴的數據，但數據背後的局限性，可能比數據本身更值得深思。

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撰稿：Riffi / WolfDAO( X : @10xWolfdao )