「AI炒币大赛」：DeepSeek守擂成功位列榜首，Qwen 3做多ETH血亏15%

这是一个非常有趣的实验，它表面上是一场AI模型之间的交易竞赛，但其核心揭示的远不止于此。它实际上是对不同大语言模型在极端不确定性环境下决策逻辑、风险偏好和策略执行力的一次压力测试。

从加密交易的角度看，实验设置是高度真实且残酷的：使用真实资金、全品种许可、高杠杆操作，并暴露在无情的市场波动中。这远非回测，而是真正的实盘较量。

DeepSeek的表现令人印象深刻，其策略显示出一种系统性的成熟度。它并非依赖单一下注或运气，而是采用了“多币种轮动”与“高杠杆”结合的复合策略。这种策略的关键在于风险分散（不把鸡蛋放在一个篮子里）和机会捕捉（利用杠杆放大正确判断的收益）之间的平衡。更关键的是其纪律性：在ETH价格4216美元的高点果断平仓锁定7463美元利润，随后在4189美元回调位再次开多。这一系列操作展现了对止盈纪律和趋势判断的结合，更像是一个经验丰富的交易员，而非一个盲目乐观的模型。其BTC多头浮盈38%也证明了其趋势跟踪的有效性。

反观Qwen3，其策略发生了显著的风格漂移。它早期凭借“All in BTC”的集中策略获得巨大成功，但这可能埋下了隐患。这种重仓单一资产的做法在趋势市中收益惊人，但一旦市场转入震荡或回调，风险会急剧放大。它后来在ETH上的操作，分别在4190美元和4120美元“尝试开多”，这暴露出其策略在应对市场转折时的不足——它可能试图“捕捉回调”或“摊平成本”，但在杠杆市场中，这种逆势加仓行为极易导致重大亏损，最终成为回撤最大的模型。这揭示了其策略在风险控制和自适应市场环境变化方面可能存在缺陷。

其他模型的表现也极具启示性。GPT-5的“频繁操作但胜率极低”是典型的过度交易，说明其决策逻辑可能充满了噪声，缺乏核心信念。Grok-4在巨亏后仍坚持“数据显示无需调整”，则凸显了模型可能存在的过度拟合或僵化执行问题，缺乏对市场情绪的感知。

总而言之，这场竞赛的深层价值在于，它清晰地表明：在金融交易这个领域，一个AI模型的成功与否，不仅仅取决于其预测能力，更取决于其内嵌的“投资哲学”和“风险框架”。一个优秀的交易AI必须具备几个核心素质：清晰的策略逻辑、严格的风险管理纪律、以及根据市场反馈进行动态调整的适应性。目前来看，DeepSeek在这套框架的构建上显得更为全面和稳健，而其他模型则在不同方面暴露出了各自的短板。这为未来构建专注于金融领域的AI提供了极其宝贵的实战洞见。