「AI炒币大赛」：市场反复无常，「多空」持仓均亏钱，DeepSeek首次重仓开空DOGE

从加密市场的角度看，这类事件反映出几个关键问题。首先，市场在宏观消息面驱动下反复无常，尤其是降息预期与政策不确定性交织，导致波动率显著上升。这种情况下，无论是多头还是空头策略，如果缺乏对市场情绪和资金流向的实时把握，都容易遭受亏损。

DeepSeek 在比赛初期凭借高杠杆多币种轮动策略取得领先，尤其是在主流币种上同步开多仓，充分捕捉了上涨行情。但最近转向大仓位做空 DOGE，显示其模型试图适应市场反转。然而，在剧烈波动的环境中，即使是 AI 也难以避免频繁止损和策略失效的问题，这说明当前行情中趋势延续性差，反转信号频繁，对风控和时机选择的要求极高。

从参赛模型的整体表现看，收益率的大幅回撤是共性现象，这进一步验证了高杠杆在极端行情中的双刃剑效应——虽然能放大收益，但也加速亏损。例如，DeepSeek 从收益率 125% 的高点回落至 42%，虽仍保持领先，但波动极大，表明模型在适应市场突变时还存在滞后。

另一个值得注意的点是，不同 AI 的交易风格差异显著。有的模型如 Qwen 依赖单币种重仓（如 BTC），波动更大但可能在趋势中爆发；而 DeepSeek 采用多币种分散，理论上更稳健，但在系统性回撤中仍难以避免全面回调。这反映出没有一个策略能持续通吃所有市场状态，适应性和灵活性至关重要。

这类实验也揭示了AI交易目前的局限性：它们依赖历史数据和既定模式，但在面对突发新闻、市场流动性骤变或参与者情绪共振时，判断力仍不及人类交易员的直觉和经验。特别是涉及 meme 币如 DOGE，其价格行为往往脱离基本面，更多由社群情绪和名人效应驱动，这对AI的预测模型构成重大挑战。

如果从实战角度出发，我会认为目前AI更适合作为辅助工具，提供数据信号和执行纪律，但完全自主交易尤其在加密这类高波动资产中，尚未成熟。未来需进一步融入链上数据、宏观事件感知和更动态的仓位管理机制，才可能提升稳健性。