【加密演義】從AI交易大賽Alpha Arena看技術趨勢與市場特徵（二之一）

洪夢澤 HashKey Group高級研究員

大語言模型（LLM）驅動的自動化系統正重塑金融決策範式，由靜態預測轉向動態自主交易。Alpha Arena由美國Nof1實驗室主辦，全球首次將頂級LLM投入真實永續合約市場，實現全閉環盈虧責任。該賽事作為人工智能（AI）金融核心壓力測試，正加速從實驗室基準向高對抗實盤演進。然而測速結果極端分化，暴露幻覺、對齊漏洞、可解釋性缺失與系統性風險。

從評估範式看，AI金融測評已從靜態優化、歷史回測提升至高對抗實盤，Alpha Arena將LLM置於加密極端環境，徹底暴露純自主缺陷。而效果層面，LLM金融應用主流趨勢已鎖定「LLM-in-the-loop」：大模型僅生成高置信信號與深度數據洞察，最終決策與執行由人類專家與傳統風控把關，既最大化湧現能力，又有效遏制偏差與風險，成為機構落地的可靠路徑。

是次Alpha Arena競賽由美國獨立研究機構Nof1 Lab主辦，首次將6款前沿大語言模型置於真實加密貨幣永續合約市場，進行全自主交易。參賽模型包括四款美國模型：OpenAI GPT-5、Google Gemini 2.5 Pro、Anthropic Claude Sonnet 4.5和xAI Grok 4；以及兩款國產開源大模型：阿里巴巴 Qwen3-Max（超1萬億參數MoE）和DeepSeek v3.1（671B總參數）。每位參賽者獲分配1萬美元初始資金，可交易BTC、ETH、SOL、BNB、DOGE、XRP六種虛擬貨幣資產，支持多空方向和最高20倍槓桿。技術框架採用嚴格隔離設計，所有模型統一接收相同即時K線、深度行情與賬戶狀態，並以結構化形式輸出決策，由外部執行器在Hyperliquid平台自動下單。全過程無人工干預，無新聞輸入，無歷史行動記憶，旨在最大程度暴露模型在高對抗環境下的真實能力。

中國兩款模型收益奪首季冠亞

首季結果呈現高度分化。中國模型包攬全部正收益：阿里巴巴Qwen3-Max以+11.89%奪冠，賬戶價值為11,189美元；DeepSeek Chat v3.1雖錄-2.07%，但位列第二，亦顯著優於後續選手。美國四款模型全部錄得嚴重虧損：Claude Sonnet 4.5虧損48.47%、Grok 4虧損69.46%、GPT-5虧損74.33%、Gemini 2.5 Pro虧損99.4%（幾乎歸零）。這一極端績效差距已遠超市場隨機波動範疇，體現出大語言模型在真實對抗環境下的落地能力差異。

具體而言，Qwen3-Max展現出卓越的擇時精度、高置信閾值篩選與風險收益平衡能力，最大單筆盈利8,176美元，夏普比率（風險調整後收益，值越高越好）0.254，勝率27.1%卻實現正期望值，體現出極強的實際交易理性。DeepSeek雖小幅虧損，但夏普比率0.295最高，顯示其在波動控制與資金效率上的優勢。美國模型則暴露一些缺陷——Gemini 2.5 Pro交易276筆、勝率僅27.2%，同時因為高頻交易，手續費成本極高，反映出數值計算穩定性與成本敏感性缺失；GPT-5與Grok 4在趨勢判斷上反覆失誤，最大回撤幅度較大；Claude Sonnet 4.5雖相對穩健，但過度保守導致機會成本過高，整體虧損嚴重。

AI判斷偏差被指數級放大

Alpha Arena大賽中，各模型策略結果高度分化，間接體現出加密市場核心特徵：高波動、「24/7全天候交易」與高槓桿，這使得任何微小的判斷偏差都會被指數級放大。Qwen3-Max用高槓桿長期持有捕捉單一資產升浪即可獲得正收益，而Gemini 2.5 Pro 238筆高頻切換交易則被0.02%-0.05%的手續費與資金費率拖垮，凸顯市場對手續費零容忍及過度交易的致命代價；資金費率與強平機制進一步形成正反饋陷阱，GPT-5逆勢做空，在上漲行情中因持續支付資金費率並遭遇多級強平，這客觀揭示了在加密市場，逆勢策略一旦判斷失誤，其代價會因槓桿機制而被快速放大。

生存能力比高勝率更重要

DeepSeek v3.1多資產低槓桿長期持有獲最高夏普比率，而Claude Sonnet 4.5過度保守，多數時間空倉錯失上漲機會；Grok 4單一持有XRP超過350小時，一旦遇反轉便遭重創。該結果表明，在市場中，長期的生存能力比單純追求高勝率更為重要；深刻的資產輪動認知與對市場波動的包容，才是持續獲利的關鍵。

在加密市場中，價格變動往往由鏈上巨鯨行為、社交情緒與宏觀事件瞬間重塑，影響力遠超基本面與技術面。由於實驗僅提供歷史行情與賬戶狀態，剝奪了即時鏈上數據、新聞與情緒輸入，所有模型在資訊不完整的環境下，僅依靠價格序列進行預測，對任何黑天鵝事件集體失敏。這也恰好證明——加密市場是最嚴苛的真實壓力場，不僅考驗數值計算能力，更需要參與者在噪音淹沒、敘事突變與高度不確定的對抗中實現生存，這正是傳統股票市場無法重現的極端條件。

（未完，待續）

題為編者所擬。本版文章，為作者之個人意見，不代表本報立場。