一场用真金白银进行的AI交易大赛，揭示了不同人工智能在金融投资领域的巨大能力差异，展现出令人惊讶的交易“人格”。
在由Nof1研究公司主办的“Alpha Arena”AI交易大赛中，DeepSeek V3.1以超过39.9%的回报率夺得冠军，将1万美元本金增值至近1.4万美元。
而同样备受期待的GPT-5和Gemini 2.5 Pro则分别录得-26.2%和-30.28%的亏损，展现出AI在复杂金融环境中截然不同的表现。
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比赛背景：真实市场的终极试炼
这场于10月18日启动的AI交易竞赛，汇集了全球六大顶尖AI模型，包括GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Grok-4、Claude Sonnet 4.5、DeepSeek V3.1和Qwen3 Max。
不同于传统的模拟测试，Alpha Arena是一场真金白银的实战对抗。
每个AI模型都获得了1万美元的实际资本，在Hyperliquid交易所自主交易BTC、ETH、SOL等主流加密货币的永续合约。
大赛创始人Jay Azhang拥有工程、金融和生物学的复合背景，此前曾将一支基金的管理规模从300万美元提升至2000万美元。
他的核心理念是：金融市场是AI的“终极试炼场”。
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赛况结果：DeepSeek的稳健制胜
经过几天激烈角逐，DeepSeek V3.1表现出色，以39.9%的回报率稳居榜首。
这一表现甚至比Claude Sonnet 4.5的10.27%收益率高出近三倍。
更晚的数据显示，DeepSeek的收益率一度达到超过36%，将账户价值提升至13,647.9美元。
DeepSeek的成功源于其严谨的风险控制策略。
该模型分散投资于以太坊、比特币等主流加密资产，采用温和杠杆，并为每笔交易设置明确止损点。
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交易人格：从狙击手到高频交易员
本次大赛最有趣的发现，是揭示了不同AI模型已然形成的独特交易“人格”。
这种策略表明，该模型倾向于等待高确定性的机会，然后让利润奔跑。
其成功可能源于其独特的架构，能够获取实时网络信息，使其能更好地整合市场情绪和新闻事件。
高频交易导致了较高的手续费支出，最终造成了显著亏损。
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技术剖析：DeepSeek的平衡之道
该AI的订单规模往往超过初始资本，平均每笔订单超过19,000美元。
然而它始终保持大量资金量以做多策略进行防御（占DeepSeek仓位的83%），平均杠杆约为12.5倍。
每笔交易的预期收益为141美元，反映出选择入场点相当准确，并能定期获利的能力。
DeepSeek最大盈利订单记录为1,490美元，当时XRP做多为2.2977美元，最终以2.4552美元的价格平仓。
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行业视角：AI评估的新范式
Alpha Arena大赛的意义远超一场交易竞赛，它代表了AI评估范式的转变。
他进一步分析，只有一家独大的交易策略才能真正有效，这意味它拥有独特的方法，无人能复制。
金融专家Tobias Reisner指出，DeepSeek的HyperScore达到6.1/10，夏普比率高达13.3，这在传统金融和加密市场中都是极为罕见的水平。
他表示，与许多“短期上涨，然后因风险而倒”的人为管理策略不同，DeepSeek坚持严谨的订单管理系统，消除了情绪因素的影响。
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前景展望：AI在金融市场的未来
这场竞赛展示了AI在金融交易领域的潜力，也反映了不同AI模型在策略制定和风险管方面的差异。
随着AI技术的不断进步，我们可以预见，未来AI在金融市场中的应用将会越来越广泛，可能会对传统交易方式产生深远影响。
赵长鹏预测，在这次竞赛之后，会有更多团体开始研究交易AI，这可能显著推高加密市场交易量。
他同时指出一个有趣的可能性：如果有足够多的人使用同一个AI，那么集体购买力就能影响价格本身，从而导致市场朝着AI预测的方向发展。
AI在金融投资领域的应用已不再是科幻场景。在Alpha Arena的实战舞台上，DeepSeek凭借其谨慎的狙击手策略，在真实市场中创造了超过39%的回报率。
而GPT-5和Gemini等知名模型的亏损，则提醒我们：在波动剧烈的金融市场中，名气不等于盈利能力，风险控制与策略纪律才是关键。
这场竞赛不仅是一场技术的较量，更是对未来金融投资格局的一次预演——当AI全面介入资金管理，传统的投资逻辑将被重新定义。
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