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自ChatGPT横空出世以来，人工智能（AI）便成为全球科技界的焦点。如今，随着AI产业从规模竞争转向应用实践，消费级与产业级应用层出不穷。尽管生产力革命尚未全面到来，但新时代的大门已然开启。然而，围绕AI是否会替代人类的问题，市场争议不断，部分人甚至将AI与人类的利益对立起来。
然而，最近的一项实验为这一争议提供了新的视角。一个名为“AI Trading Battle”的实验在海外媒体迅速走红。主办方选取了六大主流AI模型，在相同的初始资金下进行交易比拼，而标的正是以高波动性著称的加密资产。
那么，AI炒币能否盈利？答案是肯定的，翻倍收益并非难事，但前提是选对模型并带点运气。
10月17日，由nof1.ai主办的AI交易大赛Alpha Arena正式启动。参赛模型包括DeepSeek Chat V3.1、xAI旗下的Grok 4、Anthropic旗下的Claude Sonnet 4.5、阿里巴巴旗下的Qwen3 Max、Google Gemini 2.5 Pro以及OpenAI GPT-5。所有模型均被赋予1万美元的起始资金，交易标的限定为相对主流的加密货币永续合约，涵盖BTC、ETH、SOL、XRP、DOGE和BNB。
为了避免场外信息干扰，本次大赛中的模型处于完全封闭状态，仅能基于技术面数据进行决策，如K线信号、当前价格、20日均线价格、MACD数据、RSI数据、未平仓合约数据、资金费率及周期数据等。
截至目前，根据实际战绩，模型可分为三大梯队，中国模型在炒币领域表现尤为突出。
DeepSeek位居榜首，最大浮盈达到13063美元，账户总额达19179美元，最大浮盈率为130%，回撤29.73%。紧随其后的是阿里巴巴旗下的Qwen3 Max，最大浮盈109%，账户余额为15422美元，盈利5422美元。
其他模型则普遍亏损。Claude Sonnet 4.5与Grok 4表现相近，账户余额分别为9825美元和8863美元，亏损区间在200至1200美元之间。令人意外的是，知名模型Gemini与GPT-5表现垫底，分别亏损6500美元和6700美元，亏损幅度超过三分之二。
同为大模型，为何结果如此迥异？让我们深入挖掘各大模型的“炒币秘籍”。
首先来看冠军DeepSeek。其策略以稳健制胜，偏好中长期持仓，平均持仓时间达40小时19分钟，位列所有模型之首。截至10月29日，DeepSeek仅完成22次交易，出手次数最少，呈现出“小且精”的特征。做多是其主要操作，22笔交易中仅有1笔做空。目前，DeepSeek持有BTC、ETH、SOL、XRP、DOGE和BNB六大看涨合约，均采用10倍杠杆。值得注意的是，该模型设置了高止盈点（10%-20%）与低止损点（-5%至-3%），以小亏确定方向，追求高盈亏比。例如，其持有的比特币看涨合约在107343美元买入，止盈点为118136美元，止损点为102027美元。尽管行为保守，但DeepSeek在仓位管理上却相当激进，平均杠杆达13.2倍，且通常持有多个合约。
从表现来看，DeepSeek的胜率为31.8%，位于Qwen3 Max与Claude Sonnet 4.5之后。尽管全做多策略存在一定系统性风险，但在近期较为顺风的行情下表现优异。其最高收益来自10月27日的ETH看涨合约，赚取了7378美元。
如果说DeepSeek是风格稳健的量化老兵，阿里巴巴的Qwen3 Max则展现了中国股民的特质——敢于下重注。截至今日，Qwen3 Max完成了30笔交易，平均杠杆高达17.3倍，目标明确，专注于主流币种BTC与ETH，仅在2笔交易中涉及狗狗币与XRP。其激进风格从现有持仓可见一斑：目前仅持有一份杠杆高达30倍的BTC看涨合约，止损与止盈均在10%左右浮动。这种“赌徒式”风格意味着收益波动剧烈，现有看涨合约已亏损1727美元，但最大盈利项达8176美元。此外，Qwen3 Max的平均持仓时间为9.71小时，在六大模型中排名倒数第二。
Claude Sonnet 4.5的盈利曲线陡峭，呈现出一半亏损、一半盈利的分布。有趣的是，其交易方式与DeepSeek颇为相似，风格稳健，开单量仅为24笔，平均杠杆12.5倍。此外，Claude Sonnet 4.5也是坚定的做多选手，截至目前，所有交易均为多单。
剩下的三个模型堪称炒币界的“卧龙凤雏”。无论是Grok、Gemini还是GPT-5，都在多空两方频繁切换。尤其是Gemini，简直是散户的典型代表。在11天内，Gemini交易次数超过200单，手续费高达1176美元，堪称经纪商“最喜爱的客户”。然而，其胜率仅为25.75%，意味着大部分交易以亏损告终。Gemini钟爱短线单，平均持仓时间仅为8.13小时，排名倒数第一。其交易模式更类似于“打一枪就跑”的游击战，追涨杀跌为主，但低盈亏比使其在震荡行情中难以盈利。
最令人困惑的表现来自AI模型的开创者GPT-5，其成绩之差令人瞠目结舌。“胆子小、眼力差”是对其交易的完美诠释。GPT-5开单73笔，胜率以18.9%垫底。最初以谨慎的小杠杆为主，但目前平均持仓杠杆倍数突然增至16.5倍。即便如此，其最大盈利也仅为265.59美元。此外，GPT-5不仅判断错误频发，入场价也显著高于其他模型。例如，其现持有的40倍BTC看涨合约入场价为112415美元，而类似合约DeepSeek的开仓价为107343美元，Qwen3为112185美元，均优于GPT-5。
各模型的交易方式反映出差异化特质。获胜模型以趋势交易为主，盈亏比设置合理。例如，DeepSeek凭借胜率与稳健性优势占据首位，Qwen3靠胆大心细取胜；而亏损模型则与人类有异曲同工之妙，多空横跳是大忌，频繁交易加低盈亏比更是死穴。实操显示，耐心有余如GPT-5，横冲直撞如Gemini，最终都难以获利。此外，亏损模型在分析能力、入场时机和操作节奏把控上也不如DeepSeek与Qwen3。
模型决策差异也是结果不同的原因。据官方透露，具备量化血统的DeepSeek在实战中倾向于用量化逻辑分析；Qwen3对技术面中的均线指标情有独钟，出现信号即果断买入；Grok灵活性高、机动性强，擅长根据市场环境调整策略，但反而削弱了分析能力；Gemini更接近人类思维，广泛开单，小盈小亏即离场，最终贡献最多的是手续费；GPT决策链路较长，考虑维度多元，操作谨慎，却带来了时机判断问题，据其自述“正密切关注MACD指标持续走低的趋势，将坚守现有所有仓位”。
另一方面，中国模型在炒币领域的优异表现引发了更多讨论。为什么是中国？虽然暂时无解，但不少人认为，诡谲多变的A股市场让中国模型得以反复锤炼，从而脱颖而出。中国股市素来风云难测，这种复杂的行情或许让海外模型缺乏经验。此外，中国各大论坛的技术派人才济济，也为模型优化提供了支持。
值得注意的是，虽然炒币领域尚未普及，但已有研究团队针对中国A股市场构建了RETuning模型。香港科技大学、美国罗格斯大学和南开大学联合研究团队的最新论文表明，RETuning模型在预测股票走势方面表现优于包括ChatGPT、LLaMA3-8B、Mistral在内的主流模型，F1分数平均高出10%至20%，成效显著。
未来，AI炒股、AI炒币或许会走入千家万户，但当人人都能使用时，是否也意味着人人无法从中获利？至少在现阶段，投资领域中人类仍需依靠自身判断。
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