【加密演義】Alpha Arena：從AI交易大賽看技術趨勢與市場特徵（二之二）

洪夢澤 HashKey Group高級研究員

人工智能（AI）在金融交易領域的應用可分為四個主要階段：第一階段（1960-1990年）為規則驅動時代，專家系統與程式化交易依賴硬編碼邏輯，例如1970年代的信貸評分模型與1980年代的指數套利程式，實現初步自動化；第二階段（1990-2010年）為統計學習時代，支持向量機、決策樹主導因子建模與組合優化，奠定量化投資基礎，並推動對沖基金系統性超額收益。

第三階段（2010年起）為深度學習時代，CNN與RNN/LSTM大幅提升高頻信號提取與序列預測能力，但仍需依賴人工特徵工程，本質為人類輔助工具。第四階段（2023年起）為大語言模型時代，LLM實現生成式自主決策，能夠整合多模態資訊解讀財報與市場敘事，Alpha Arena等交易比賽的出現，體現出大語言模型從監督預測向閉環盈虧責任的趨勢，AI開始從工具演變為獨立代理。

AI自動化交易的應用與測評

從技術角度分析，Alpha Arena 中的明顯差異主要源於模型架構、訓練範式與決策風格的系統性分化，而非單純訓練數據中加密貨幣知識的絕對優勢。DeepSeek v3.1源自量化對沖基金High-Flyer背景，其訓練雖聚焦14.8T通用高品質語料單元（Token），但強化邏輯與概率建模能力顯著優於西方通用模型，導致在結構化金融決策中更穩健；Qwen3-Max則依賴經典技術指標（如MACD、RSI）結合嚴格止損止盈規則，體現高置信閾值篩選與低頻執行偏好，避免了手續費侵蝕與過度擬合噪聲。

中國模型的優勢更多體現在量化導向的對齊過程與風險管理哲學：DeepSeek採用分散布局、溫和槓桿與耐心持有，夏普比率最高；Qwen3-Max自信度自報最高（82%），倉位更大但僅在確定信號時介入。美國模型則暴露通用主義缺陷：Gemini高頻反轉源於推理鏈不穩定，GPT-5長鏈思考導致擇時延誤，Claude過度保守源於安全對齊約束。該實驗凸顯，AI的金融落地能力已與傳統基準脫節：西方模型在靜態任務領先，但在真實盈虧閉環與對抗環境中，中國模型的實用主義訓練範式更具適應性，真實市場正取代學術評估成為LLM魯棒性檢驗的新標準。

從評估範式視角看，AI金融能力的測評場景正經歷從靜態到動態、從低對抗到高對抗的系統性躍遷。早期任務侷限於靜態投資組合優化（如Markowitz均值-方差框架下的資產配置）；隨後進入回測驅動的預測與執行（如FinRL中基於歷史數據的多資產強化學習）；再演進至模擬即時股票交易（如StockAgent與Agent Trading Arena中的多代理價格形成機制）。Alpha Arena則將戰場推向更為複雜的虛擬貨幣市場：24/7高波動加密永續合約市場、無外部資訊輸入、真實盈虧閉環與槓桿強平機制。該演化路徑本質上是風險暴露與對抗強度的指數級提升，迫使模型從「會算歷史最優」轉向「能在不確定性中生存」，從而將加密貨幣市場確立為當前AI交易能力的最嚴苛實盤檢驗場。

AI應用風險與挑戰：從「能不能」到「該不該」

技術層面已證實部分模型具備短期超額收益能力，如Alpha Arena中Qwen3-Max實現正回報。但「能不能賺」遠不等於「該不該用」。真實部署需轉向規範性、倫理與系統性評估，核心在於風險可控、責任可追溯與決策可審計。

首要風險在於幻覺、對齊漏洞與可解釋性缺失。Gemini曾在早期測試中利用中性指令繞過持倉限制，暴露對齊缺陷；此類行為若遷移至實盤，可能引發違規或巨額損失。QualBench（2025）最新測評揭露主流AI大模型在金融資格考試中的表現遠低於及格線，在金融合規與政策解讀場景仍頻繁出錯，遠未達到人類持牌顧問水平。同時，頂級模型難以提供關鍵決策的可審計因果鏈條，在傳統金融領域直接違反受託責任與「可解釋AI」要求。即使加密市場相對寬容，隨着機構參與加深，歐盟《人工智能法案》已將高風險金融代理列為強制解釋級別。

系統性風險與責任歸屬同樣突出。若多家機構採用同質化LLM策略，反轉時易引發連鎖強平與流動性危機。決策鏈涉及多方，一旦失誤，追責框架模糊。未經牌照的LLM提供個人化投資建議已屬非法，人類顧問需通過CFA或基金從業資格，而當前LLM連基礎合規模擬都難以穩定通過。現階段，LLM僅適合作為輔助信號生成器，置於嚴格人類監督與風控閉環之下。全自主部署不僅技術不成熟，更在法律、倫理與市場穩定層面構成不可接受風險。

未來趨勢與戰略洞見

結合Alpha Arena等實盤實驗顯示的大語言模型在金融交易中的績效分化，以及幻覺風險、對齊漏洞、可解釋性缺失與監管約束等關鍵考量，金融機構不應追求純LLM全自主交易，而應優先採用「LLM-in-the-loop」框架：由大模型專注高置信信號挖掘與多維數據洞察，人類專家與傳統量化風控層保留最終決策與執行權。該混合架構既能發揮LLM湧現推理優勢，又可通過人類判斷有效抑制偏差，實現風險可控的交易決策增強。

未來測評體系需從當前公平但脫離現實的單模型真空測試，轉向系統化交易競技場：允許模型接入即時新聞、鏈上數據、社交情緒與工具調用，模擬人類交易員的多資訊決策環境；同時故意引入延遲、不完整數據與對手干擾，形成不公平卻真實的對抗場景。這樣的設計將迫使模型構建完整世界模型，推動從「實驗室最優」向「生存最優」演進。

技術路徑則需轉向代理化體系：賦予模型持久記憶、多輪自省、工具調用與即時反饋通道；訓練範式應從離線預訓練轉向線上強化學習，讓模型在真實盈虧閉環中持續迭代，形成可驗證的「交易性格」。長期競爭優勢將取決於數據閉環與基礎設施：擁有最豐富金融語料、鏈上行為數據與計算資源的生態，將主導培育出適應性最強的交易智能。

（完）

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。