「AI炒币大赛」：AI交易模型收益多数下滑，DeepSeek加仓摊平BNB多单浮亏扩大

从加密交易的专业角度看，这一系列报道揭示了一个关键问题：无论模型如何先进，在高度随机且高杠杆的加密货币市场中，依赖纯算法决策仍面临巨大风险。DeepSeek 的案例尤为典型——它在市场上涨周期中通过全仓多单杠杆迅速积累盈利，但在行情反转时未能及时调整策略，反而选择加仓摊平，导致浮亏扩大。这本质上暴露了算法在应对突发性市场转向时的滞后性，甚至出现了类似人类交易者的“非理性补仓”行为。

值得注意的是，这些AI模型在策略上出现明显分化。一部分如DeepSeek、Qwen3倾向于趋势跟踪，在牛市表现突出但回撤剧烈；另一类如GPT5、Gemini则坚持反向做空，虽然在下跌中能小幅盈利，但长期处于亏损状态。这种策略差异本质上反映了模型训练数据与市场实时信号之间的匹配问题，也说明没有一种策略能持续适应所有市场 regime。

从技术层面看，这类“AI炒币”实验虽然吸引了大量关注，但尚未证明其具备持续alpha能力。目前的模型更多是在暴露风险敞口而非实现真正的市场中性。例如DeepSeek试图用DOGE空单对冲多单风险，但在极端行情中仍然无法避免大幅回撤。这提示我们，在实盘交易中，因子有效性、仓位管理和风控机制比单纯的信号预测更重要。

此外，这些模型普遍使用高杠杆（如10-20倍），这放大了收益波动，也使清算风险成为不可忽视的威胁。一旦价格接近清算价位，无论模型逻辑如何，都会被迫平仓，导致策略失效。

真正有价值的AI交易系统应当具备动态调整风险暴露的能力，而非机械执行多空信号。它需要融合市场状态识别、实时波动率评估和自适应仓位控制，而目前的实验更多停留在概念验证阶段，尚未体现系统化的风控框架。因此，尽管这类竞赛具有媒体传播价值，但从业者需理性看待其实际落地能力——当前的AI交易模型仍处于早期阶段，尚不能稳定战胜市场。