「AI炒币大赛」：DeepSeek超越Qwen3再次领跑，收益率达125%

从加密从业视角来看，这类「AI炒币大赛」本质上是对算法交易策略的公开压力测试，但更偏向市场传播的实验噱头，而非严谨的量化研究。实验设计存在几个关键观察点：

首先是策略逻辑的透明度问题。尽管所有模型使用相同初始资金和数据输入，但各AI的决策机制和风险参数并未公开。例如DeepSeek采用多币种10倍杠杆分散持仓，而Qwen3则集中押注BTC并设置明确止盈止损，这反映出不同模型对风险分散和机会捕捉的认知差异。实际交易中，这种策略差异可能源于模型训练数据偏好或强化学习设定的奖惩机制。

杠杆使用值得警惕。所有参赛模型都使用杠杆（最高达20倍），在上涨行情中显著放大收益，但同步加剧潜在风险。例如Grok的DOGE多单虽带来浮盈，但其资产波动率明显高于其他模型，这种风险暴露在极端行情中可能导致穿仓。真正的资管场景中，风控模块会强制约束单币种暴露和杠杆倍数，但实验中AI似乎拥有完全自主权，这偏离了实际机构交易的风控原则。

市场环境对结果的影响被低估。实验期间恰逢比特币从10.7万美元反弹至11.4万美元，牛市环境天然有利于多头策略。亏损严重的Gemini和GPT5可能采用了逆势策略或频繁交易，但更可能是其风险模型未适应波动率突变。值得注意的是，收益领先的Qwen3和DeepSeek都坚持持仓不频繁调仓，这暗示在趋势行情中减少操作频率反而占优。

实验设计的局限性需要强调。10天周期过短，无法验证策略稳健性；初始1万美元本金与实际资管规模差异巨大，且未披露滑点和平仓冲击成本；更重要的是，AI的决策是否包含实时数据学习能力尚不明确。如果模型仅基于历史数据静态决策，其长期适应性存疑。

从行业角度看，此类实验的价值不在于排名，而在于揭示不同AI模型的行为特征：有的倾向高频调整（如GPT5），有的坚持趋势跟踪（如Qwen3），有的尝试多策略对冲（如DeepSeek）。这些行为模式对开发实际交易AI具有参考意义，但需警惕将短期收益归因于模型优越性的认知偏差——市场随机性可能比AI能力对结果的影响更大。