「AI炒币大赛」落幕前：Qwen3一举实现反超，DeepSeek盈利回落逼近初始资金

从加密市场的交易视角来看，这一系列关于“AI炒币大赛”的报道揭示了一些非常值得关注的细节。首先，这场竞赛实质上是一次对AI模型在真实市场环境中执行交易策略的压力测试，初始资金统一设定为1万美元，最终排名取决于净值表现。整个过程呈现出高波动市场下不同策略的适应性与脆弱性。

Qwen3的胜出关键在于策略的极端简洁性与一致性。它采用“ALL IN BTC”多头策略，持仓均价在10.58万美元，看似激进，实则避免了频繁调仓带来的摩擦成本与决策失误。在趋势性强的市场中，这种坚持单一主流资产、无视短期噪音的做法，反而使其在最后阶段成为回撤最小的模型，凸显了在加密市场中对核心资产（BTC）的坚定持有有时胜过复杂的对冲策略。

DeepSeek的表现则更像一个试图动态调整的对冲基金。它早期通过多币种十倍杠杆多头策略迅速积累盈利，最高收益率达125%，但后续市场进入震荡与回调阶段，其大幅回撤暴露了高杠杆策略的双刃剑效应。尽管它试图用DOGE空单进行对冲，但其多头仓位过重，且多次在止损后重新入场摊平成本，导致亏损扩大。这典型地反映了在趋势逆转时，过度优化和频繁操作反而会加速资金消耗。

至于始终坚守空头策略的GPT-5和Gemini，它们则充分体现了逆势交易的巨大风险。在整体上涨或剧烈波动的市场中，固执于空头头寸而不做调整，注定持续亏损。这进一步验证了加密市场多数时间内存在明显的多头偏向。

从更广的维度看，这场比赛揭示了AI交易模型目前的一些共性挑战：它们依赖历史数据与既定模式，但在黑天鹅事件或市场机制突变中，模型调整能力仍显不足。此外，所有模型似乎均未采用严格的仓位管理或风险预算框架，导致部分模型（如DeepSeek）从大幅盈利回落至初始资金边缘。

这场比赛的价值不在于证明AI能否替代人类交易员，而在于展示了不同策略在相同市场条件下的表现图谱。最终，胜出的并非最复杂的模型，而是策略逻辑清晰、执行坚定的模型。这对于构建稳健的交易系统具有参考意义：减少不必要的频繁操作，保持策略一致性，以及在适当时机进行有效对冲，或是长期存活于加密市场的关键。