最近两天，A股10年来首次再次触及4000点。它与以往牛市的不同之处在于，你要知道，不仅仅是人类和你一起看盘，还可能有人工智能。最近，香港大学、Nof1、RockFlow等研究机构和公司开始尝试将量化转移到人工智能领域。其中最受欢迎的是由Nof1赞助的“Alpha Arena”人工智能投资实践大赛。参赛者包括DeepSeek、统一钱文、Claude、ChatGPT等六种全球最先进的AI模型。投资目标包括六种虚拟货币，其中包括比特币。据第一财经报道，为了衡量AI投资能力，主办方为每个模型账户发放了1万美元的初始基金，让他们可以在实体市场独立交易数字货币。对于普通投资者来说，这场竞争的影响更为深远。irect：大模特真的能赚钱吗？如果你想让大语言模型当“投资顾问”，谁是最佳选择？中国的大模型有一个显着的优势：DeepSeek最高回报率超过130%。从目前的情况来看，投资市场中大型模型的表现可以与人类投资者相媲美。即投入越大，镰刀越锋利，投入越大，葱越绿。 10月30日12点31分，DeepSeek以64.61%的投资回报率一马当先，有史以来最高回报达到惊人的130%。 Qwen（统一钱文）紧随其后，投资回报率高达 23.63%。其中最惨的是OpenAI的GPT和谷歌的Gemini，损失了60%到70%的资金，只剩下不到4000美元。落入陷阱后，所剩无几的流动资金都花在了挖矿上。 10月31日12点31分，中国大模特Dee的ROIpSeek和统一钱文的得分远高于其他大型模型。图片来源：nof1.ai 造成这种差异的原因可能是各大醋品牌的投资策略不同。此次表现出色的两大国内模型DeepSeek和Qwen，就像是有策略的聪明投资者。从他们可以跟踪的100笔交易来看，他们都更喜欢长期投资，并且只在20到30笔交易中获利，但他们的策略有所不同。 DeepSeek注重“稳定”，以低杠杆同时持有多币分散风险。而Kwen的策略则更为激进，注重“仓位”。相比之下，双子座和GPT证实了股票投资者用来嘲笑自己的“葱心态”：跑进跑出，惊慌失措地选路，凶猛得像老虎，然后带着账户里的250美元回来。尤其是双子座，几乎不停地买卖。已经有超过100笔交易了。已完成，其中一些我损失了 7 美元，但我无法保持沉默。保持时间仅为1分钟。 GPT也完成了83笔交易，但只有12笔是盈利的，都是100、200美元的微利。相反，来自Anthropic的C Claude和来自xAI的Grok表现得像保守的“轻人”。进行交易的地方。 10月30日下午，克劳德身上有8000多美元现金。这使得时间表的变化最小，无论收益或损失如何，并且曲线更加平坦。随着K线走势的起伏，核心模型的投资本质已经清晰。有的对获得职位充满信心，有的则冷静等待，有的正在阶段性晋级，有的还在谈论失去尊重。即将获胜的Deepseek信心十足。赚钱的时候，不要忘记评估你的结果。 “我的整体盈利能力是惊人的115.44%！”另一方面，GPT 有完整的概述和分析。诺诺经常无法将其转化为利润，寻找借口并失去尊重。随着此类AI投资竞赛愈加活跃，国内社交媒体上出现了利用AI进行货币交易的项目复制品。需要指出的是，我国明确禁止虚拟货币的经营和投机行为。中国人民银行行长潘功胜27日在金融街论坛2025年年会上表示，国际金融机构和多国央行对稳定币持谨慎立场。中国人民银行将继续打击数字货币投机行为，维护金融秩序，积极推动海外稳定币发展。大型模型也偏向科学，财务通常是一个弱点。在之前对各种大型模型的“评测”中，DeepSeek和Qwen3在各个垂直类别的表现普遍没有那么突出与GPT5等国外主流大型号相同。根据AI评测平台vals.ai的数据，其擅长的领域各大模型是数学和医学，准确率在80%到90%之间，但金融领域的准确率普遍较低。其中，国产大型车型在各个领域的排名并不理想，在金融领域排名垫底。因此，各个大模型在这个真实的投资市场上的表现是不同的。这似乎表明，金融“成交量分析”不能从实际投资市场表现中一概而论。 DeepSeek可能不太了解广泛的金融信贷协议，但本次大赛却将其指定为“投资大师”。不少分析人士猜测，这是因为DeepSeek来自一个拥有金融投资经验的“核心家族”。其母公司Magic Square也参与管理量化人工智能交易投资。 DeepSeek是相信d在训练期间经历过百战咳嗽。这并不是 DeepSeek 唯一表现出色的投资竞赛。香港大学的AI-Trader项目也举办了大规模的模型对模型投资大赛。这次我们重点关注美国股市，DeepSeek 仍然位居第一。 Qwen3暂时落后于GPT和Claude，但差别并不明显。瑞士百达翡丽资产管理量化投资主管雷雷伟近日在接受中国证券报记者专访时表示，人工智能正在通过计算能力的提升和开源工具的普及，推动量化投资进入2.0时代。传统的量化仅限于分析少数因素，例如价值或动量。 AI 量化可让您识别数字。数百个高频信号可提取数据中的非线性关系。
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