原文來源：okx

NOF1 推出的「AI 炒幣實盤競技場」第一賽季，終於在 2025 年 11 月 4 日早上 6 點收官，吊足了幣圈、科技圈和金融圈的胃口。

但這場「AI 智商公開測試」的結局卻有點出乎意料，六個模型總計的 6 萬美元本金，收官時只剩 4.3 萬美元，整體虧損約 28%。其中，Qwen3-Max 和 DeepSeek v3.1 雙雙獲利，Qwen3-Max 逆襲拔得頭籌；而美系四個模型則全線虧損。

有趣的是，近期 OKX 和 AiCoin 聯手搞的六個 AI 模型實盤測評，不盯著短線炒幣那套，而是把目光放在了合約網格策略上，偏偏就是這個選擇，挖出了 6 大 AI 模型的真實收益表現：在 中實現了兩種生存模式」——AI 都實現了“生存模型”——AI 都實現了“生存模型”。這意味著，AI 模型或更適合中性、系統化的網格策略，而非短線追漲殺跌。

其中，Claude 直接拿下冠軍，而之前在 NOF1 賽事裡排名第一的 Qwen3，這次反倒成了倒數第一。 GPT-5 和 Gemini 表現相對穩健，分別拿下了第二和第三；DeepSeek 與 Grok4 則「殊途同歸」，儘管策略設定不同，但最終的收益卻幾乎一致。

同樣的 AI 模型，為什麼會在兩次不同的測驗中，出現這種極大反差？這背後蘊含的邏輯，又會為策略和交易用戶帶來哪些啟發呢？

6 大 AI 網格策略實盤：Claude 拿下冠軍，全員正收益

“AI 炒幣實盤競技場”故事背景很簡單，讓六個 AI 模型各持 1 萬美元本金，在 PerpEX 18 月日左右啟動）；全程僅投餵市場量化數據，AI 需自主決定多空、槓桿、部位，且每次決策要附置信度評分。

為此，我們同樣採取極簡的設定：在統一條件下（每個 AI 投入 1000 USDT、5 倍槓桿），讓六個 AI 模型於 2025 年 10 月 24 日至 11 月 4 日期間進行實盤測試。基於 OKX 的 BTC/USDT 永續 1 小時的走勢圖，給出一個 AI 網格的參數，包括價格區間和網格數量，方向（做多、做空、中性）和模式（等差、等比）。

得到的結果是，所有 AI 模型均採用等差網格模式與中性網格策略，但在價格區間設定、網格密度等具體參數執行上差異明顯：Grok4 與 DeepSeek 區間最寬（100,000-120,000U），前者數間距為 50 個不同間距； 105,000-118,000U，同樣設 50 個網格；GPT-5 區間窄至 105,000-115,500U，且網格數量最少（僅 10 個，間距最大）；Qwen3 區間最窄網格（108,000-112,000 個網格數量。

OKX 平台行情資料顯示，該時期 BTC 價格在 10.3～11.6 萬美元區間波動，整體呈現先震盪上的挫折。也恰是這次的「V 型反轉」，成了六大 AI 的分水嶺。 這個精確範圍對分析是至關重要的，它直接印證了本次實盤測試與常規回測的核心差異，並解釋了為什麼部分 AI 模型會「失效」。

以下是實盤資料表現：

實盤冠軍：Claude

策略核心：區間適中，觸發中等，兼顧震盪與趨勢階段，較穩健

Claude 以 +618%的累計收益率奪冠，其成功關鍵在於「中寬中密」的網格策略，這套配置堪稱金標準，也正好適配了本輪 BTC 震盪行情，成為了實盤中兼顧盈利與風險控制的參考範本。

其網格區間設為 106K–116K，不像 Qwen3 那麼激進，也沒有 Grok4 那麼寬泛。在震盪上行階段，它穩步累積了收益；即便在行情急跌時，106K 的下限也能有效控制回撤，優於所有中/窄區間模型。中等區間加適中密度保證了網格利潤充足，同時在急跌中持倉浮虧侵蝕最小。

具體來看，行情上漲階段，Claude 避免了 Qwen3 在高位時出現的網格閒置，穩健地累積了 +7.90% 的利潤；在行情急跌階段，BTC 跌至約 103K 時，Claude 的利潤；在行情急跌階段，BTC 跌至約 103K 時，Claude 的利潤；在行情急跌階段，BTC 跌至約 103K 時，Claude 的利潤；在行情急跌階段，BTC 跌至約 103K 時，Claude 的利潤；在行情急跌階段，BTC 跌至約 103K 時，Claude 的利潤；槓桿下的回撤僅 1.72%，表現出極佳的風險控制能力。

可靠備選：GPT-5

策略核心：偏寬區間低密度，單次高利，以低倉位稀釋風險

GPT-5 表現累積風險

GPT-5 表現的可靠度其策略積極進取，風險偏好略高，傾向把握市場機會，但回撤管理不如 Claude。收益曲線呈階梯式上升，成長較快，但在後期（第 10 天）回檔幅度大於 Claude。整體效率較高，獲利能力約為基準的兩倍。目前來看，GPT-5 是穩健且有效率的替代策略，兼顧收益與適度風險，但回撤管理仍有最佳化空間。

此模型網格策略的核心特徵在於低密度、高單次效益。與 Gemini 相比，雖然其回撤達到 2.65%，相對略高，但由於網格數量少，總部位有限，風險得以稀釋，同時 105K 的下限為急跌行情提供了緩衝。在震盪期，該策略表現出不俗效率，累計收益達到 +8.44%。與 Qwen3 相比，GPT-5 的下限更低，使其在價格下行階段抗跌性明顯增強。這種策略透過限制總部位控制極端風險敞口，兼顧收益和安全，是追求效率且穩健的可靠替代方案。

最保守的：Grok4

策略核心：最寬區間高密度，Grok4

策略核心：最寬區間高密度，終極防禦，以零脫網保證安全

Grok4 模型是終極防禦策略的代表。與 Qwen3 相比，它完全放棄了震盪期的進攻性，換取了最高的資金安全。 100K 的下限確保在 BTC 跌至 103K 時零脫網，高密度網格進一步攤薄了持倉風險，使絕對回撤僅 0.97%。與 DeepSeek 相比，雖然兩者效率接近，但 Grok4 的收益曲線最平滑、回撤最低，使其成為最保守、最穩健的選擇，尤其適合追求資金安全的用戶。

此外，還有「穩定防禦的 DeepSeek」，其策略核心是－最寬區間中密度，防禦優先，兼顧效率與零脫網。以及「突出表現的 Gemini」其策略核心是－偏寬區間高密度，高頻微利，以廣覆蓋攤薄風險。

值得注意的是，DeepSeek 模型與 Grok4 擁有相同的最寬區間，最終收益幾乎相同，驗證了「區間優先於密度」的邏輯：在零脫網防禦下，中密度帶來的效率差異被抵消，區間寬度決定了抗跌能力，而密度主要影響功率曲線平滑度，而密度主要影響。

而 Gemini 模型則展示了高密度策略在中寬區間內提升抗回撤的優勢：與 GPT-5 相同下限下，高密度網格廣泛分佈倉位，有效攤薄急跌風險，回撤僅 1.41%，明顯優於 GPT-5 的 2.65%，說明高效度高強度，是高功率提升

六個 AI 模型網格策略優劣勢總覽（註：Qwen3 詳細策略特點，將在下一部分介紹）：

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模型實現「群體生存」並拿到正收益，是基於一個紮實的邏輯：在以震盪上行為主導的行情中，所有模型都成功利用了策略的「波動即利潤」特性積累了足夠的安全利潤墊，即使在極端風險（急跌）發生時，這一利潤墊也足以抵禦浮虧的侵蝕，從而確保了所有模型的最終收益都保持了所有模型的最終收益。

「跌落神壇」背後：短線炒幣冠軍 Qwen3，在合約網格中成了倒數第一？

先來複盤在 NOF1 推出的「AI 炒幣實盤競技場」第一賽季的結果：華語模型 Qwen3 和 DeepSeek 雙雙盈利，Qwen3 逆襲拔得頭籌；而美系四個模型則全線虧損。

這說明，高頻交易往往存在更高風險：過度交易帶來的高額手續費侵蝕淨值，而低勝率本身並不可怕，關鍵在於風險管理；事實證明，即使複雜 AI 策略層出不窮，簡單持有比特幣（HODL）仍可能跑贏大多數模型。

看點之一是，兩次實驗結果呈現的巨大反差： Qwen3 在最後階段反超 DeepSeek 拿下短線炒幣冠軍，但卻在網格策略裡“跌落神壇”，成了倒數第一壇，為什麼？

在本次策略實驗中，Qwen3 的表現是本次測試的「最大教訓」。它在測試期間曾創下最高月利潤高峰+41.88% 和最高單日收益 65.48U，但後期遭遇 8.12% 的巨大回撤，使最終累計收益僅為 22.51U，排名倒數第一。

其策略核心為：窄區間高頻套利，激進集中，僅適配中樞震盪。行情上漲階段，它憑藉著窄區間完美匹配中樞震盪，高頻套利，收益迅速攀升至峰值 +10.37%。

然而，對比其他模型，其 108K 的下限成為崩潰的根本原因：當 BTC 在下跌階段急跌至約 103K 時，5K U 的脫網寬度讓積累的多頭倉位完全裸露，5X 槓桿進一步放大浮虧，利潤被瞬間被撤迴，第 10 天被撤回為所有型號。這充分說明，窄區間策略雖然在震盪期可快速獲利，但缺乏防禦縱深，只適合窄幅震盪行情，面對價格偏離時極易遭受重創。

而在先前的「AI 炒幣實盤競技場」第一季中，Qwen3 贏得冠軍的核心原因在於－策略的及時調整與市場適配。在後期市場波動加劇時，Qwen3 採用簡單專注的單一 BTC 全倉策略，結合 5 倍槓桿和精準止盈止損，高效捕捉反彈機會，實現淨值爆炸式上漲，驗證了其在動態不確定環境下的魯棒性（在不同環境、不同市場波動下，系統仍能保持穩定表現、不輕快的魯棒性（在不同環境、不同市場波動下，系統仍能保持穩定表現、不輕量問題的能力。相較之下，DeepSeek 的保守多維度評估雖風險控制優秀（Sharpe 比率最高），但成長緩慢，無法充分利用 BTC 主導行情，而美系模式如 GPT-5 的過度激進則導致全線虧損。

一句話總結： Qwen3 拿下短線炒幣冠軍源自於主動適應，網格策略失敗則源自於被動參數缺陷，所以，AI 交易需搭配行情類型，避免「一策通吃」。

看點之二是，在 OKX 與 AiCoin 於 2025 年 7 月 25 日至 10 月 25 日的歷史行情回測中，六個 AI 模型在 BTC/USDT 永續合約的網格網格中都未出現脫網風險。但在本次實盤測試中，卻有多模型出現了脫網或收益劇烈波動的情況。這背後的差異說明了什麼？

回測裡看到『零脫網』，很多時候是一種假安全感。因為模型太熟悉歷史資料了，等於是被『餵熟』的。但一到實盤，行情稍微一突破歷史低點，那些沒留防線的策略就直接脫網。這也說明了，能不能活下來，靠的不是聰明的演算法，而是區間夠不夠寬、防禦夠不夠深。 別迷信「完美回測」，真正有用的策略，是能在最糟的行情裡活下來的那種。

如何跑贏大盤？兩次實驗結果帶來的啟發

本次合約網格實驗中使用的策略工具是 OKX 合約網格（AiCoin AI 網格），所有 AI 均基於該工具執行策略，確保了交易執行的一致性與公平性。這是一款支援等差、等比、中性、多空等多種模式的自動化交易工具，支援自訂價格區間、網格數量、槓桿倍數等參數。適合在震盪市中捕捉微小波動收益，透過分批建倉與平倉實現套利。

從這次實盤來看，AI 的策略能力很重要，但工具的作用同樣關鍵。 Claude 能穩住收益，不只是策略設計好，更大程度上得益於 OKX 網格工具，它能在區間裡自動買賣，順帶控制風險，讓 AI 不用擔心一波回調就被打懵。 Qwen3 雖然策略更激進，但 OKX 工具透過分批建倉和自動止盈止損，幫它在高波動中保護本金，避免虧得一塌糊塗。簡單說，AI 負責「想怎麼操作」，網格工具負責「幫你穩住、按規則執行」，兩者配合，效果比單靠 AI 要安全得多，也更容易看到收益。

AI + 網格工具怎麼用得比較順手？

• 選對網格模式：行情震盪，用「中性網格」最穩；行情有明顯方向，試試「多、空網格」，跟著趨勢走。

• 區間和格數要合理：太窄容易頻繁交易，手續費吃掉收益；太寬又可能錯過波段利潤。

• AI 給建議，但別完全依賴：AI 能算參數、指方向，但最終還是要結合市場和工具特性自己判斷。

• 先回測，再上實盤：OKX 網格工具有類比盤功能，Aicoin 有歷史回測功能，先模擬看看效果，實盤操作更安心。

高風險策略永遠是效益最不穩定的部分。只有用對策略，AI 的潛力才能真正變成實實在在的利益。沒有風控，再聰明的 AI 也可能一夜歸零。所以，別盲目追 AI，市場從不手軟，AI 也會繳學費。它只能是工具，真正撐住你的是風險管理。下一季賽季，希望看到的是更成熟、更穩健、真正懂風控的 AI 策略。

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