有個叫Nof1的機構(gòu)，搞了個AI大模型實時投資比賽，從10月18日到11月3日一共17天，給6個大模型各1萬美元本金，實盤交易6種加密貨幣。

最終6個模型中只有2個盈利，阿里通義千問 Qwen3-Max奪冠，DeepSeek v3.1亞軍，收益率分別是：

阿里Qwen3-Max：22.32%

DeepSeek v3.1：4.89%

Claude Sonnet 4.5：-30.81%

馬斯克的Grok 4：-45.30%

谷歌的Gemeni 2.5 Pro：-56.71%

GPT-5：-62.66%

比賽具體是怎么比的呢？

組織方設(shè)計了一套標準化的輸入模板，每隔一兩分鐘就發(fā)給模型一次，主要包括6種加密貨幣的最新價格、歷史價格、成交量、以及像MACD、RSI這類主流技術(shù)指標。

同時告訴模型它之前已經(jīng)做過多少次交易、經(jīng)過了多少時間、賬戶的持倉和資金是什么情況，要求它做出開多倉、開空倉、持有、平倉四種選擇之一，同時制定一些止盈止損紀律。

AI做出決策后，鏈接交易系統(tǒng)執(zhí)行，之后再將市場變化反饋給AI進入下一個循環(huán)。

由于這些AI都是大語言模型，信息是以序列數(shù)字的形式發(fā)送的，并不是我們?nèi)祟愂煜た吹母鞣NK線和輔助曲線。

每個模型的輸入信息都是統(tǒng)一的，除了這些技術(shù)指標和賬戶信息外，不給模型任何的宏觀資訊或者事件驅(qū)動信息，也就是全靠量價技術(shù)指標讓模型做中短線。

這個比賽有什么意義呢？

組織方說，他們做這個比賽的目的并不是為了選出最會交易的模型，而是希望觀察AI在真實金融市場中的行為模式，后面還會不斷優(yōu)化規(guī)則搞更多賽季，繼續(xù)研究。

我覺得現(xiàn)在更多是看個熱鬧，這里面有太多可能影響的因素，比賽結(jié)果并不一定和模型行為模式有因果關(guān)系。比如靠量價技術(shù)指標做交易這件事本身，是否真的有效？模型的表現(xiàn)差異是否只是隨機結(jié)果下的運氣因素？這些可能都不能排除。

不過整體上看，大語言模型做交易還是不太行，在各模型的齊心努力下，6萬美元17天虧掉了1.4萬。

金融市場太險惡了，人類不講武德！

2025年11月4日估值：

股債利差估值分位26.7%；

A股PE分位88.9%，PB分位49.9%，估值處于偏高區(qū)間；

A股距離近15年的最低估值，大約還需跌38.8%，距近15年的中位估值位置，還需跌9.5%。

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