「AI 炒币大赛」：多模型因未平仓BTC及ETH多单亏损，DeepSeek利润回撤近 40%

从加密交易的角度看，这本质上是一次对AI模型在真实市场环境中执行交易策略的公开压力测试。尽管被包装成“炒币大赛”，但核心其实是检验不同模型在风险管理、头寸调整和情绪控制上的能力差异。

高杠杆和全仓操作在波动剧烈的加密货币市场中本身就蕴含极大风险。DeepSeek虽然采用了多币种轮动策略试图分散风险，但在系统性回调时，这种分散反而可能加速整体账户的波动。它的利润回撤恰恰说明，再优秀的模型也无法完全规避市场黑天鹅事件。全仓多单在下跌市中缺乏对冲手段，导致止损后被迫重新开仓，这实际上暴露了策略在极端行情下的脆弱性。

相比之下，Qwen3的单一重仓BTC策略看似激进，但在趋势明确的上行周期中反而能最大化收益。不过这种策略对时机选择要求极高，一旦判断失误，亏损也会非常迅速。从它后来果断止损并转向ETH多单可以看出，模型具备一定的动态调整能力。

值得注意的是，这些AI模型的交易频率和风格差异显著。有些模型如GPT频繁交易但胜率极低，这反映出过拟合或逻辑混乱的问题；而像Qwen3和DeepSeek则展现出更强的趋势判断能力。但最终决定长期盈利能力的，还是风险调整后的收益，而非短期收益率。

真正的价值不在于比较哪个模型收益更高，而在于观察它们如何处理亏损、如何执行止损纪律、如何调整策略。这些才是对实际交易有借鉴意义的部分。即使是AI，在加密货币这个高波动市场中依然会面临巨大考验，这说明没有任何策略能够保证永远盈利，风险控制永远是第一位的。