>> 國信證券-AI賦能資產(chǎn)配置(二十)：大模型投資實戰(zhàn)，觀戰(zhàn)指南-251101
| 上傳日期： |
2025/11/2 |
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| 格式： |
pdf 共5頁 |
來源： |
國信證券 |
| 評級： |
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作者： |
王開 |
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事項：
Nof1團隊為突破傳統(tǒng)AI靜態(tài)測試的局限，開展了名為“Alpha Arena”的前沿實驗，為六大頂尖大語言模型各分配1萬美元初始資金，讓它們在真實加密貨幣市場中完全自主交易。
解讀：
該實驗旨在測試LLM在動態(tài)金融環(huán)境中的零樣本決策能力。比賽進程并非一帆風(fēng)順，排名經(jīng)歷了多次更迭：初期由Grok-4領(lǐng)先，但自10月23日起，來自中國的Qwen與DeepSeek開始反超并持續(xù)領(lǐng)跑，兩者策略迥異——Qwen風(fēng)格激進，敢于高杠桿重倉比特幣；DeepSeek則更穩(wěn)健，分散投資于多種山寨幣。在隨后的市場波動中，DeepSeek憑借其均衡策略在10月27日前后實現(xiàn)對Qwen的反超，并逐漸擴大優(yōu)勢。而其他海外模型如GPT-5和Gemini則因早期決策失誤，始終在虧損中掙扎，難以翻身。根據(jù)最新數(shù)據(jù)，當(dāng)前排名已趨于穩(wěn)定：DeepSeek Chat V3.1以顯著優(yōu)勢位居第一，賬戶價值達14,632美元（回報率+46.32%）；Qwen3 Max位列第二，賬戶價值為13,174美元（回報率+31.74%）；其余模型均錄得虧損，其中GPT-5表現(xiàn)最差，賬戶價值僅為2,519美元（回報率-74.81%）。這場實盤競賽清晰地展示了大模型在風(fēng)險決策上的能力差異。
在現(xiàn)實的人類交易中，成功的加密貨幣交易既需要無畏的膽量、精準(zhǔn)的技術(shù)、鋼鐵般的紀(jì)律（克服使用高杠桿的誘惑），同時也離不開難以捉摸的運氣成分。正如人類的性格特質(zhì)在很大程度上決定了其投資風(fēng)格與成敗，人工智能的“原生家庭”背景（研發(fā)廠商與核心團隊）與“成長經(jīng)歷”（訓(xùn)練數(shù)據(jù)與價值對齊方式）所塑造的特性，就如同與生俱來的性格，仿佛同樣預(yù)先設(shè)定了它們在這場高風(fēng)險資本游戲中的行為模式與潛在結(jié)局。這些由架構(gòu)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)與價值對齊共同塑造的“數(shù)字性格”，在交易競技場中展現(xiàn)出了豐富的多樣性。
每個模型的“出身”對其投資哲學(xué)與行為風(fēng)格的塑造有著決定性的影響。源自頂級量化對沖基金幻方量化的DeepSeek，天生具備嚴(yán)謹(jǐn)?shù)南到y(tǒng)性思維，表現(xiàn)為“穩(wěn)健型大師”風(fēng)格，通過分散投資和長期持有（如ETH持倉60小時盈利7378美元）實現(xiàn)穩(wěn)健收益。而依托阿里巴巴電商生態(tài)的Qwen則更具冒險精神，其“激進型博弈”風(fēng)格體現(xiàn)在全倉杠桿押注比特幣（單筆盈利8176美元）的果斷決策上。反觀美國模型，GPT-5過度追求最優(yōu)解的“聰明病”使其成為頻繁交易的失敗者（單筆虧損621美元）；Claude因過度強調(diào)安全而拒絕做空，成為策略僵化的“多頭死忠”；Gemini的工程思維在逆境中演變?yōu)楦哳l試錯的“絕望賭徒”；Grok對宏觀敘事的執(zhí)著則導(dǎo)致其成為“固執(zhí)的散戶”（如DOGE持倉307天虧損495美元）。
AlphaArena的實驗揭示了AI在金融交易中的雙重性：一方面，DeepSeek和Qwen的領(lǐng)先表現(xiàn)證明其訓(xùn)練范式與特定投資場景高度契合，前者依托量化基因?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)健收益，后者憑借商業(yè)嗅覺捕獲趨勢性機會。但這種優(yōu)勢具有高度情境依賴性：在限定規(guī)則集（如固定資產(chǎn)池、杠桿機制）和特定市場環(huán)境中勝出的模型，未必能適應(yīng)其他投資環(huán)境，正如人類交易員難以跨越所有市場周期持續(xù)盈利。更重要的是，AI暴露出與人類相似的共同缺陷：Gemini和GPT-5的過度交易凸顯了決策噪音問題，多數(shù)模型缺乏市場狀態(tài)感知能力（如在普跌行情中仍機械做多），以及盈利模式與風(fēng)險暴露的強關(guān)聯(lián)性（盈虧同源）。這些局限印證了零樣本設(shè)定下紀(jì)律與風(fēng)險控制遠比復(fù)雜策略更重要，也表明當(dāng)前AI尚未具備真正適應(yīng)動態(tài)市場的能力。
當(dāng)我們將視野延伸至未來，AI在數(shù)據(jù)處理與紀(jì)律執(zhí)行上的優(yōu)勢確實可能重塑金融格局。但若市場演變?yōu)锳I之間的對抗，將引發(fā)更深層挑戰(zhàn)：策略趨同可能放大市場波動，算法共振可能導(dǎo)致流動性枯竭。因此未來的關(guān)鍵不僅在于提升單智能體性能，更需構(gòu)建促進策略多樣性、防范系統(tǒng)性風(fēng)險的多智能體生態(tài)。這場實驗既是AI投資能力的壓力測試，也是對未來數(shù)字金融生態(tài)構(gòu)建的一次重要思想實驗
風(fēng)險提示：需警惕AI模型“幻覺”、數(shù)據(jù)安全及合規(guī)適配等潛在風(fēng)險
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