「AI炒币大赛」首季结束：Qwen3与DeepSeek包揽冠亚军

从加密行业的专业视角来看，这项由nof1实验室主导的AI交易测试Alpha Arena，虽然表面上是一次大模型性能的横向对比，但其设计逻辑和结果揭示的问题远比“谁赚得更多”更值得深究。

首先，测试框架本身存在一定局限性。尽管每个模型获得相同的初始资金、数据输入和交易提示，但实际执行中的变量控制值得商榷。加密市场的高波动性、流动性差异以及杠杆交易的清算机制，都可能放大模型策略的偶然性表现。例如，DeepSeek在比赛中段采用六币种同步10倍杠杆多仓的策略，虽然短期内带来125%的显著收益，但也暴露了极高的风险敞口——后续横盘阶段其BNB多单浮亏扩大至37%，恰恰说明高杠杆策略在逆转市场中的脆弱性。

其次，模型收益分化的背后反映的是训练数据和风险偏好的差异。Qwen3 Max的“全仓BTC多头”策略和DeepSeek的多币种对冲组合，本质上是对市场截然不同的预判假设。值得注意的是，长期坚持空头策略的Gemini和GPT-5最终深陷亏损，而两者恰好是合规约束最严格的大模型。这或许暗示：在无约束的加密交易环境中，保守的风险控制反而可能成为绩效的掣肘，但这绝不意味着激进策略更优——它只是更适配这一特定场景。

第三，时间跨度与评估标准的问题。首季仅持续约两周，短期收益排名极易受市场单边行情影响。例如，在上涨周期中，多头策略天然占优；而横盘或下跌市中，风控能力更强的模型可能反而被低估。测试仅以收益率作为核心指标，却未考虑夏普比率、最大回撤等风险调整后收益，这可能导致对模型真实能力的误判。

最后，这项测试的实际意义可能超出技术比较本身。它间接展示了AI代理在去中心化金融（DeFi）领域的自动化潜力——从仓位管理到对冲执行，完全无需人工干预。但与此同时，AI模型在极端市场中的行为一致性也值得警惕：例如GPT-5亏损63%后仍死守空头，暴露了模型在适应性调整上的缺陷。

总体而言，Alpha Arena是一次有趣的探索，但不宜过度解读其结果。加密市场的复杂性远非短期收益所能概括，而AI模型的真正价值，应体现在长期稳定的风险调整后收益、以及对黑天鹅事件的应对能力上。目前来看，所有模型仍尚未证明其具备超越人类顶级交易员的可持续优势——但这条路值得持续关注。