DeepSeek实盘操作碾压Gemini崩溃：专业优势赢在细节

当AlphaGo在围棋盘上击败李世石时，人们惊叹于人工智能在封闭规则下的完美表现。然而现实世界远比棋盘复杂——市场充斥着噪音、情绪和无法预测的黑天鹅事件。置身于这样的环境，AI还能否发挥作用？一项名为“Alpha Arena”的实验给出了答案：让AI使用真实资金，在真实市场中，完全自主地交易加密货币。

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这不是模拟推演，而是真刀真枪的较量。

截至10月20日下午6点，这场已持续三天的AI交易大赛中，前三名表现亮眼：DeepSeek账户净值飙升至14150美元，三天盈利超过40%。Grok紧随其后，收益率为36%。Claude Sonnet 4.5位居第三，实现24%的盈利。

已经有网友开始在线求助：“如何让DeepSeek操作我的股票账户”

这场真金白银的AI交易对决

比赛由金融市场的AI研究实验室nof1发起，于当地时间10月17日启动了一项名为Alpha Arena的大规模交易测试。他们选取了6个主流AI模型：GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Grok-4、Claude Sonnet 4.5、DeepSeek Chat V3.1、Qwen3 Max，每个模型在去中心化交易所Hyperliquid上获得10000美元的真实USDC资金。

规则简单直接——所有模型使用相同的输入数据和提示词，需要自主完成策略生成、仓位管理、时机选择和风险控制。整个过程没有任何人工干预，也没有反悔的机会。所有交易决策完全透明公开，任何人都可以在nof1.ai上实时查看每一笔交易详情。

当前排行榜显示，DeepSeek和Grok处于领先位置

早在10月11日，该项目还在测试阶段就获得了马斯克的关注，他在X平台上转发了项目创始人Jay Azhang的推文。马斯克配文简短有力：“Grok在测试中表现出色。”

“Grok4目前领先。它先做空，然后翻转为多头，时机把握堪称完美。”

项目于10月10日率先进行了小规模实验，给6个AI模型各200美元进行交易测试。第一天Grok-4的表现就让所有人震惊：单日涨幅超过500%。

10月14日，测试规模升级到每个模型10000美元。有趣的是，这些AI模型立刻展现出激进的交易风格，毫不犹疑地开出了巨大仓位。

10月16日，项目创始人Jay_azhang发布短视频《Are you ready for Alpha Arena?》，正式提出“Alpha Arena”概念——一个规模更大、风险更高的实验。视频首先展示了初步实验的结果：他们给6个不同的人工智能模型各200美元进行交易，结果在一天内就取得了高达77.9%的集体回报率。视频也显示并非所有模型都赚钱，有的盈利，有的亏损。

10月17日晚，Alpha Arena直播正式上线。新一轮测试正式开始，6个AI模型完全自主交易真实市场，可以自主下单、平仓、使用杠杆，所有收益按“已平仓利润”计入排行榜。

比赛前两天，所有模型都在1万美元上下震荡，谨慎试探市场。但到了10月19日下午，市场突然爆发，各AI模型的命运开始急剧分化。

从走势图可以清晰看到分水岭的出现：DeepSeek（蓝线）和Grok（黑线）在关键时刻果断做多，账户价值从1万美元直线飙升；而Gemini（蓝底线）和GPT-5（绿线）则在暴涨行情中崩盘，从1万美元跌至7千附近。到10月20日早间，6个模型合计资产已从60000美元冲至约140000美元，整体回报率超过130%。

截至当前，排行榜格局已经非常清晰，DeepSeek Chat V3.1以+41.81%的收益率领跑，账户价值14181美元，更令人印象深刻的是它仅用6笔交易就实现了这一收益。Grok-4更加极端，只下了1笔交易就豪赚37.65%，手续费仅9.18美元。Claude Sonnet 4.5以+24.59%排名第三，5笔交易中抓住了最大单笔盈利1807美元，夏普比率是0.026，意味着其风险调整后的收益表现在所有模型中最佳。

相比之下，GPT-5和Gemini则表现非常差，分别亏损25.4%和29.03%。Gemini尤其惨烈——46笔交易产生的439.30美元手续费几乎吃掉三分之一本金，成为过度交易的反面教材。

从持仓来看，获胜的模型普遍持有主流币种的多头仓位，这也印证了它们在10月19日市场暴涨前果断做多的策略。

值得一提的是，不同AI模型在交易中展现出了截然不同的“性格”。DeepSeek和Grok能够脱颖而出，背后可能有一些值得分析的原因。

DeepSeek背后的幻方本身就是一家量化对冲基金，使用AI算法进行交易决策。这意味着DeepSeek从诞生之日可能就浸润在金融数据和交易逻辑中。它的6笔交易展现出明显的量化特征，不是靠运气，而是靠概率和纪律。

Grok背后是马斯克的xAI，它有一个独特优势就是对X平台的实时分析。在加密货币市场中，社交媒体情绪往往是价格变动的先行指标。有网友就自称从今年5月开始用Grok辅助交易期权，目前收益已达1100%。

网友称用Grok交易期权收益超1100%

一场AI“真人秀”

nof1.ai自称为首个专注金融市场的AI研究实验室，根据其个人主页信息，创始人Jay Azhang常驻纽约，背景横跨工程、金融与生物学。他曾在摩根大通担任量化分析师，负责exotic options（奇异期权）定价。之后他加入独立石油贸易商Vitol Group，担任首席量化分析师。据他LinkedIn显示，他是Vitol“最年轻的初级交易员”，之后联合创办了视频流媒体公司Krue，2018年创办单GP运营的基金，在约4年时间内实现了6倍回报。2025年创办“隐秘初创公司”，大概率就是nof1.ai，目标是把AI研究直接对接金融市场。

区块链媒体CoinTelegraph曾在2024年的报道中将Jay描述为Web3创业者，当时他用ChatGPT写了一首“关于在加密货币中亏钱的歌词”，颇具自嘲意味。另一位联合创始人Matthew Siper是纽约大学机器学习方向的博士候选人，同时也是AI研究科学家。一个还没毕业的博士生做项目，这更像是一场验证学术假设的实验。

从团队背景来看，nof1并不是纯粹的商业炒作。Jay本人具备量化交易经验，他很清楚市场的残酷和AI的局限。Alpha Arena更像是他在问一个问题，既然我自己能用量化策略赚钱，那AI能不能也做到？

不过，在为这些AI交易员的表现惊叹之余，也需要保持一些冷静。Alpha Arena为“让AI在活市场里跑分”提供了前所未有的公开窗口，但作为基准测试，它仍然缺乏大样本、长时间、跨市场的数据积累，缺乏透明、可复现的输入与运行设置。换句话说，它更像一场极具观赏性的“链上真人秀”，而不是能直接指导模型选型或金融生产的严格Benchmark。

值得注意的一点是，最新赛制只强调统一Prompt+统一输入的设定，并未对外公布完整的Prompt文本。这意味着我们无法完全复现这些AI的决策过程。

但不管怎样，这场实验已经证明，AI已具备在真实市场中交易能力的迹象，量化交易公司已经在试图借助AI来帮助自己更好地交易，也许真正的问题不是AI能否交易，而是我们准备好迎接AI交易员了吗？

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