府庫第1103期基金投顧觀察原創(chuàng)內(nèi)容

最近有一個特別有趣的AI實驗，是讓六大頂級模型，一起來進行交易比拼，目標是衡量當(dāng)前模型在投資能力的基準。

規(guī)則是這樣的，每個模型在初始的時候，會有1萬美元的本金，交易的是數(shù)字貨幣合約，目標是最大化風(fēng)險調(diào)整后的收益。而給到每個模型的信息都是一樣的，交易記錄也是公開的。需要模型自己去根據(jù)信息做決策，把握交易時機，控制風(fēng)險，獲得超額收益。這一期的時間是截止到美國東部時間11月3日下午5點。

這次的6大模型，分別是海外的4個頂級模型OpenAI的GPT-5，Anthropic的Claude Sonnet 4.5，谷歌的Gemini2.5 Pro，xAI的Grok4，還有咱們國內(nèi)兩大模型，分別是DeepSeek V3.1和阿里的Qwen3 Max，下面咱們就來看看戰(zhàn)況。

目前DeepSeek暫居第一位，Claude位居第二，而OpenAI的GPT-5模型落后明顯，看起來好像沒賺過錢。而這些所有的交易都是透明的，可以看到他們的交易信息是怎樣的。

比如這是DeepSeek的一次決策數(shù)據(jù)，他會根據(jù)當(dāng)前持倉的情況，分析了一下這些倉位都應(yīng)該繼續(xù)持有，有部分持倉雖然出現(xiàn)超買的情況了，但也在可以接受的范圍內(nèi)，最后看了一下兜里面的現(xiàn)金和整體的回報率，最后選擇沒有進行交易，保持當(dāng)前持倉。

每個模型的決策過程，目前是分為上面三個階段，首先是市場行情數(shù)據(jù)還有賬戶數(shù)據(jù)來給到模型，之后模型去做整體的投資分析，最終形成投資決策。

AI 的決策過程其實很像一個嚴謹?shù)倪壿嬐蒲?。它首先把所有能看到的市場信息都整理出來——每個資產(chǎn)的價格、波動、成交量、資金流向，還有自己賬戶里的持倉、盈虧、風(fēng)險區(qū)間。對它來說，這些不是雜亂的數(shù)據(jù)，而是當(dāng)前局面的“事實”。它先不做判斷，只是建立一個清晰的全景：市場在什么位置、倉位處在哪個狀態(tài)、風(fēng)險邊界在哪里。

接著，它會逐個去看每一個持倉。它不去猜未來的漲跌，只關(guān)心現(xiàn)在是不是還符合原本的計劃。它會對比當(dāng)前價格和入場價，看有沒有接近止盈或止損的位置；會看趨勢指標是不是發(fā)生了變化；也會看資金面有沒有出現(xiàn)異常。如果所有條件都還正常，它就認為這筆投資可以繼續(xù)持有；如果某個關(guān)鍵條件被打破，比如跌破止損線、觸發(fā)預(yù)警信號，它就會把這一倉位標記為需要調(diào)整或退出。整個判斷的核心邏輯就是：當(dāng)環(huán)境改變到足以影響原計劃時，再改變決策。

在完成所有分析后，它會把這些判斷匯總成一個清晰的結(jié)論。哪些倉位繼續(xù)持有，哪些需要平掉，哪些需要注意潛在風(fēng)險。它不會情緒化，也不會因為一時的漲跌而頻繁操作，而是始終圍繞“是否觸發(fā)條件”來行動。這樣一個流程，讓決策過程變得干凈、透明——每一個結(jié)果都有跡可循，每一次選擇都建立在事實和規(guī)則之上。這就是它做決策的方式：先看清當(dāng)下，再根據(jù)規(guī)則執(zhí)行，不多想，也不亂動。

這個實驗蠻有意思的，我也想過這么玩玩。目前這個實驗更多的還聚焦在短線交易方面，而且給了很多人為的預(yù)設(shè)信息。目前開著一個AI嘎嘎把咱們當(dāng)做韭菜就給割了還是挺有困難的，AI起作用也需要在一個非常大的體系下，它能更好地工作，單純拿一個行情數(shù)據(jù)做交易，是有點困難的。

不過現(xiàn)在咱們真的挺牛的，這種世界級的模型比拼，咱們都能有兩個模型參與進來，確實非常厲害啊，真是值得吹一波。

府庫投顧觀察

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