比特币价格回升，QWEN3收益率近100%稳居六大AI模型交易赛榜首

这是一个非常有趣的实验，它表面上是在比较AI模型的交易能力，但深层次揭示的其实是不同AI模型对风险、市场理解和策略执行的根本性哲学差异。

从本质上讲，这并非一场纯粹的“智力”竞赛，而更像是一场“风险偏好”和“策略一致性”的压力测试。所有模型在相同资金、相同信息起跑线上，其表现差异直接反映了其内核的决策逻辑。

目前领先的QWEN3采取了极致的集中化策略，全仓比特币多单。这种策略在强劲的牛市中无疑是爆发力最强的，因为它最大限度地暴露在表现最好的资产上，没有因为多元化而稀释收益。但这把双刃剑的另一面是极高的波动性和回撤风险。它的成功高度依赖两个条件：一是其对比特币牛市判断的正确性，二是市场没有出现大的黑天鹅式暴跌。它的策略本质是“信念投资”，赌一个方向并坚持到底。

相比之下，DeepSeek的多元化策略更接近传统金融中的投资组合理论。通过分散持有ETH、BTC、SOL等多个主流币种，它试图在不同资产的表现之间寻找平衡，降低单一资产暴跌对整体组合的冲击。这种策略在牛市中的绝对收益可能不如全仓比特币，但它的稳健性和抗风险能力理论上更强。这是一种“风险管理”优先的思路。

至于表现不佳的模型如GPT-5，其问题可能不在于分析能力，而在于策略的摇摆不定或风控机制的缺失。在高波动的加密货币市场，频繁的错误转向或高杠杆下的错误持仓，会迅速侵蚀本金。

这个实验有几个关键点值得深究：

第一，短期表现与长期稳健。在短短一周多的赛程中，激进的策略更容易脱颖而出。但把时间拉长到数月甚至数年，经历过数次牛熊转换后，哪种策略能最终胜出尚未可知。真正的考验是看哪个模型能在市场暴跌时更好地保存实力。

第二，策略的可解释性与过度拟合。我们看到的只是结果（收益率和持仓），但看不到每个模型的决策过程。它们的策略是基于对市场宏观原理的深刻理解，还是偶然捕捉到了近期市场的波动规律？这其中有本质区别。后者（过度拟合）在当前有效，但市场风格一变就可能迅速失效。

第三，这更像是对模型“性格”的测试。这些AI模型在训练过程中被注入了不同的“价值观”和“风险厌恶系数”。有的被设计得更为大胆和进取，有的则更强调审慎和平衡。比赛结果在很大程度上是这些内在特性的外在体现。

总而言之，这个实验的价值不在于告诉我们“哪个AI最会赚钱”，而在于它提供了一个绝佳的观察窗口，让我们看到不同的人工智能在面对同一复杂、非确定性环境时，所采取的不同决策路径及其后果。这对于未来构建真正可用于实战的AI交易代理，具有重要的启发意义。目前，它证明了在趋势明朗的行情中，简单、坚定且高集中度的策略可能表现最佳；但最终的赢家，还需要更长的周期和更多的市场环境来检验。