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　　交易品种包括 BTC、ETH、BNB、SOL、XRP、DOGE，可以做多做空，随便加杠杆。胜负标准是风险调整后的收益，不光看赚多少，还得看承担多大风险。

　　最关键的是，所有 AI 的思考过程和交易记录全部公开透明，必须完全自主决策，人类不能插手。

　　（注释：Sharpe 值（Sharpe Ratio）是金融领域中最常用的风险调整收益指标，它的核心目的是衡量一项投资「每承担一单位风险，能带来多少超额回报」，数值越高，说明在相同风险下回报更高，投资更有效率。）

　　值得一提的是，这些 AI 在交易过程中完全是两眼一抹黑状态，比如近期 Meta 和微软财报拉胯——就这种情况下，Qwen 和 DeepSeek 还能赚钱，属实有点本事在身上的。

　　我们也仔细看了不同模型最后半小时的操盘心理过程，一睹每个 AI 的「投资人格」：

　　Qwen 3 Max 的策略出奇地简单，只买 BTC 一个品种，5 倍杠杆梭哈，现金只留 48 美元应急，设好止盈和止损就躺平等信号了。

　　DeepSeek V3.1 属于理性派，基于明确的「失效条件」管理仓位，每个品种都有独立逻辑。其中，它对 ETH 有 0.85 的高置信度看涨，DOGE 空头贡献正收益。

　　这也是一种多维度评估的策略，等待系统性信号而非主观判断。虽然最终它没 Qwen 赚得多，但 Sharpe 值全场最高，说明风险控制是线 即便当时账户已经亏了 62%，但还在坚持持有所有仓位......同时持有多空 (ETH/SOL/XRP/BTC/DOGE 做空，BNB 做多)。

　　Gemini 2.5 Pro 在交易过程中还展现出了非常「人性化」的心理活动：

　　「虽然现在在亏损，但当前 4 小时 RSI 仍高于 50，止损条件尚未触发，我必须继续持仓——哪怕眼看着浮亏，也只能硬扛着。」

　　Claude Sonnet 4.5 喜欢在多个品种里找机会，重点押注 XRP(持仓里表现最好的)，对 BTC 超卖保持乐观。

　　而谨慎的 Grok 4 即便大亏，但还留着 1884 美元现金，分散持有六个品种都设紧密止损，主打一个保留现金弹药，等待高确定性机会。

　　值得一提的是，nof1.ai 对这项目的野心可不小。他们在博客里提到：「十年前 DeepMind 用游戏推动了 AI 突破，现在我们认为金融市场才是训练下一代 AI 的最佳场所。」

　　在他们看来，游戏环境再复杂，规则也是固定的，AI 学会了就学会了。但市场不一样，它是活的，会学习、会适应、会针对你的策略反向操作。

　　更关键的是，随着 AI 变聪明，市场难度也会水涨船高。 所以他们想用市场作为训练场，让 AI 通过开放式学习和大规模强化学习不断进化，最终解决这个「终极复杂挑战」。

　　Alpha Arena1.5 赛季也已经进入倒计时了，会带来大量改进：同时测试多个提示词

　　而稳健派 (DeepSeek) 虽然收益不是最高，但风险控制做得较好，也是成功的另一种诠释。(转载自爱范儿)