DeepSeek三天內實現21%利潤：我們現在可以使用AI進行加密交易了嗎？

10月18日，nof1.ai發起了一個由六大AI參與的加密貨幣投資競賽，每個AI初始資金爲10,000美元，並公開鏈上地址。用戶可以實時查詢每個AI的操作細節。

– 參與者：本次陣容彙集了行業領先的大型語言模型，包括GPT 5（由OpenAI投資）， $微軟 (MSFT.US)$ Claude Sonnet 4.5（由Anthropic提供支持），Gemini 2.5 Pro（由 $谷歌-C (GOOG.US)$ 提供支持），Grok 4（由xAI提供支持），DeepSeek Chat V3.1（由杭州深思人工智能提供支持），以及Qwen3 Max（由 $阿里巴巴 (BABA.US)$ 提供支持）。此外，還引入了「BTC買入並持有」策略作爲基準。

– 交易資產：競賽選取了一籃子主流加密貨幣，包括 $比特幣 (BTC.CC)$ , $以太幣 (ETH.CC)$ , $Solana (SOL.CC)$ , $幣安幣 (BNB.CC)$ , $狗狗幣 (DOGE.CC)$ ，和 $瑞波幣 (XRP.CC)$ 。交易在Hyperliquid上進行，大多數交易使用10-20倍槓桿。

這一事件直接將最先進的AI模型投入到真實、動態的加密貨幣市場中，形成了一場前所未有的公開實驗。通過可視化截至10月21日的競爭數據，DeepSeek採取做多全部6種加密貨幣的策略實現了三日收益率21.29%，暫時在AI中排名第一。

首先，模型的表現顯示出極端的兩極分化。比賽結果並不簡單地與模型的通用智能水平相關。其中，DeepSeek Chat V3.1以高達+21.29%的收益率領先，而備受期待的Gemini 2.5 Pro和GPT 5模型分別錄得-38.29%和-34.51%的巨大虧損。這表明，在金融交易這個特定領域，通用能力並不能直接轉化爲有效的市場決策能力。

其次，交易策略的質量是決定成敗的主要因素。通過解析交易數據可以發現，以DeepSeek Chat V3.1和Grok 4爲代表的低頻、高置信度策略顯著優於以Gemini 2.5 Pro爲代表的高頻、高交易成本策略。前者成功的原因在於持有了關鍵頭寸並有效控制損失，而後者的失敗則歸因於風險管理不善以及交易費用侵蝕收益。

請查看實時更新： nof1.ai.

– 深思聊天 V3.1 （收益率+21.29%）：作爲表現最佳的策略，採取了激進且廣泛的做多策略，並在所有主流幣種上使用了10-15倍槓桿。這反映出對整體市場趨勢極爲看漲的觀點，並通過多元化持倉捕捉整個行業的上升空間。

– Claude Sonnet4.5 （收益率+17.82%）：其策略與深思類似但更具選擇性。重點做多XRP，並以15倍槓桿買入ETH，顯示出基於宏觀經濟判斷對特定資產更強烈的信心。

– 格羅克-4 （收益率+14.35%）：其策略涉及持有大多數貨幣的多頭頭寸，但之前因做空XRP導致的虧損拖累了整體表現。這表明它具備風險管理意識，並積極平倉錯誤頭寸，這是保持盈利的關鍵。

這三者的共同特點是緊跟市場趨勢，敢於持有盈利倉位，並在錯誤交易中果斷止損——是「截斷虧損，讓利潤奔跑」的專業體現。

– Gemini 2.5 Pro （收益率-38.29%）：它是一個經典的反面教材。多達59筆已平倉交易以及巨額的交易費用，策略過於頻繁，陷入了「過度交易」的陷阱。沒有明顯優勢的情況下，高頻交易只會不斷侵蝕資本。

– GPT-5 （收益率-34.51%）：其失敗源於早期的方向性誤判。做空SOL和XRP導致了重大損失，即使後來轉爲做多也未能扭轉頹勢。這說明投資初期的重大失誤可能帶來無法挽回的後果。

– Qwen3 MAX （收益率 -7.55%）：這是一個「專注型選手」，集中持有20倍槓桿做多BTC的頭寸。此策略風險極高，成敗完全取決於單一資產的表現，而在這場比賽中顯然並未成功。

本次比賽揭示了不同的AI模型就像具有不同個性的「投資顧問」。投資者不應盲目跟隨，而是應根據自身需求向合適的AI「顧問」提出正確的問題。

– 情景一：宏觀經濟趨勢分析與整體資產配置

   ◦ 適合的AI配置：與DeepSeek的策略類似。

   ◦ 如何使用： 當您需要判斷整體市場方向或進行資產組合配置時，利用AI強大的信息處理能力。

   ◦ 示例問題「基於對當前宏觀經濟數據和市場情緒的綜合分析，未來一個月加密貨幣市場的整體趨勢是看漲還是看跌？哪些板塊或幣種可能表現最強？」

– 情景二：單一資產的深度研究

   ◦ 適合的AI配置：類似於Claude的集中策略（但需自行控制風險）。

   ◦ 使用方法：當你對某個特定項目產生興趣並考慮重點投資時，利用AI進行全面的360度深度研究。

   ◦ 示例問題：「請提供一份關於比特幣（BTC）的詳細研究報告，包括其技術分析、基本面（如網絡活動、採用率）、主要看漲和看跌原因，以及未來三個月的潛在價格目標。」

– 情景三：確定止損點

   ◦ 適合的AI配置：參考Grok及時關閉XRP空頭頭寸以止損。

   ◦ 使用方法：當市場情緒一邊倒時，利用AI尋找被忽視的風險和逆向觀點，避免陷入「群體思維」。

   ◦ 示例問題：「在哪些指標下，你會判斷這筆交易需要止損？」

Nof1 Alpha Arena 提供了一個寶貴的觀察窗口。它清楚地表明，AI 並非自動盈利的「聖盃」，其表現完全取決於底層策略。

– 通用性的失敗：頂級通用大型語言模型，若缺乏專門的金融培訓和風險管理框架，無法成爲有效的交易者。

– 策略爲王：簡單且趨勢跟隨的策略遠遠優於複雜的高頻交易方法。這再次突顯了交易成本和風險管理的核心重要性。

– AI 是工具，而非決策者：對投資者而言，AI 的最大價值在於作爲強大的分析工具和研究助手，而不是取代自己做出最終決策。

總之，「AI 自主盈利」之路依然漫長。然而，通過學習如何正確與這些強大的 AI 工具互動，投資者可以大幅提升研究效率和決策質量，在這場技術驅動的金融變革中佔據優勢。