实战解析:交易员如何在AI主导的加密大赛中逆袭夺冠

比推Publicado a 2025-11-04Actualizado a 2025-11-04

作者:1912212.eth,Foresight News

原标题:我们偷偷战胜了 AI 交易大赛冠军 Qwen


11 月 4 日 6 时,首届 nof1 AI 模型交易大赛结束,这场一度引起科技圈广泛关注的大模型 PK 终于尘埃落定。

1 万美元多空 BTC、ETH、BNB、SOL、XRP 以及 DOGE,结果其中 Qwen3 Max 最终排名第一,收益率为 22.3%;DeepSeek Chat V3.1 排名第二,收益率为 7.66%。其余模型均大幅亏损,Claude Sonnet 4.5 亏损 30.81%、Grok 4 亏损 45.38%、Gemini 2.5 Pro 亏损 56.71%、GPT 5 亏损 62.66%。

Qwen 最终持仓价值 12231 美元,DeepSeek 为 10489 美元,两者是六大模型中仅有的 2 个实现盈利,其余均出现不小亏损。

分水岭拉出差距

大模型之间的差距,并非一开始就命中注定。

比赛最初,比特币价格在 10 万美元附近徘徊,选手们资金波动不大,围绕 1 万美元本金小幅震荡。这段时间更像是热身赛,各 AI 在适应规则和数据输入。DeepSeek 从一开始就展现出稳健风格,它采用低杠杆=分散持仓多个币种的全多策略,初期通过 10-15 倍杠杆长线布局,强调风险分散和趋势跟随。Qwen3 则更激进,倾向于高杠杆(最高 25 倍)重仓 1-2 个币种,如 ALL IN BTC 的多头,追求高胜率。

Claude 和 Grok 偏保守,交易频率低,Claude 全多持仓但杠杆适中,Grok 则在长短仓间灵活切换,却因初期短仓过多而稍显被动。相比之下,Gemini 和 GPT-5 表现活跃,前者高频交易(165 笔),后者也达 63 笔,但策略偏向快进快出,持仓时间短,初期就因全空仓位而埋下隐患。

10 月 19 日后,BTC 自 10.6 万美元开始爬升,openai 与 gemini 表现即开始一路下滑,稳坐倒数第一第二名。10 月 23 日,BTC 自 10.7 万美元连续四日上涨,也就是从这一刻开始,DeepSeek 与 Qwen3 则开始了角逐第一的争斗。最开始 Qwen3 大幅领先,然后时间来到 10 月 26 日晚,BTC 自 11.5 万美元又开始大幅下跌,DeepSeek 则反超了 Qwen3,直至 11 月 3 日晚间 BTC 大幅下跌,Qwen3 则再度在比赛结束之前夺回了第一名。

DeepSeek 的低频趋势交易和高纪律性成为制胜关键,Qwen3 的高胜率和高杠杆虽亮眼,但贪婪调整酿成失误。垫底的 Gemini 和 GPT-5 堪称投资反面教材。Gemini 的高频操作像散户追涨杀跌,短持仓时间和低盈亏比放大手续费和错误,导致资金腰斩。GPT-5 的保守和长决策链虽规避了大亏,但错失机会,方向判断屡屡失准(如初期全空),最终亏损。

当然,参赛的各大模型均仅仅以 RSI、MACD 等指标,完全基于技术性的价格行为信号,忽略了很多关于宏观事件以及新闻消息的影响,此外,这场十多天的比赛中,有非常多的偶然因素,常胜将军也会因部分原因出现不小亏损。

首先,趋势跟随和纪律性胜过高频操作:在不确定市场,低频长持、高盈亏比的策略更可靠,避免情绪化交易。其次,分散风险优于重仓激进:Qwen3 的高杠杆虽可放大收益,但也易酿成巨亏,投资者应注重仓位管理和止损。第三,AI 的局限性提醒人类决策的重要性:尽管 AI 基于相同数据,但训练差异导致截然不同结果,投资者可借鉴 DeepSeek 的量化严谨,却需结合基本面和人性洞察。大赛凸显 AI 在金融的潜力——如 DeepSeek 的母公司背景可能助其“身经百战”——但投资者切勿过度依赖:投资者应视 AI 为工具,而非神谕,在实践中融合机器智能与个人经验,方能在加密市场立足。

我们自己也整了点花活

本次 AI 交易大赛开始不久,小伙伴们一拍脑袋决定要和 AI 们一较高下,比赛规则参照 Alpha Arena,仅允许进行 BTC、ETH、BNB、SOL、XRP 和 DOGE 这几个资产的合约交易,平台选择了 Lighter,杠杆倍数即 Lighter 支持的倍数选择,为了避免出现从头躺到尾「白嫖」参赛资金的情况,硬性要求活动期间需要完成至少 10 笔交易。

当时起的群名也展现出了我们这帮人的决心,同时也是终极目标——「战胜 AI」。

最后的战绩先看图:

活动结束之后我在第一时间强迫大家分享了一下参与比赛期间的计划和心路历程。

Yobo:比赛正式开始之前给自己制定了一个交易原则,只做比特币和以太坊,只开平台允许的最大杠杆,开仓比例控制在总仓位的 30%-50%,开仓就按照 2.5:1 的比例设置止赢止损。开始的前两天比较亢奋,一通反手交易之后短短两天回撤就来到了 24%,那会觉着再嚯嚯就要加入归零大军了,收手躺平了一个礼拜,直到 28 号才又开了个短多,顺利止盈之后回撤收窄到 13%。不过能够压哨登顶主要还是得益于 3 号晚上出门吃螺蛳粉之前放手一搏开了个空,压中了当晚的一波急跌,虽说止盈位置比较保守导致相比盯盘收益少了不少,但是最初「战胜 AI」的目的达到了也算心满意足了。

花心大韭菜:本人交易风格谨慎,10 月 22 日晚 ETH 多单收益超 20% 奠定基础,此后严格遵循止盈止损原则保护仓位,最终定格 21.84%。原以为能登顶,结果最后 10 小时迎来大行情,被人反超,可惜可惜。

册琳娜:比起做多更喜欢做空。秉承着想要战胜 AI 的心态,盈利达到预期即离场,等待下次合适得入场点位。为了减少亏损的概率,坚持人在电脑前才持仓。最后以 3.02% 的收益率结束,但没有亏损即是赚到

Chloeppan:一开始非常稳健,仅用 5 倍进行的多空交换策略,最高收益率到 10%。过了两天忍不住开始激进,全部改成 10 倍,保证金也开始加码,正好又赶上深夜行情波动 XRP 空单忘记平了,导致一个单子直接 -44%。于是下半程开始「提前放弃」只是长拿几个空单等比赛结束的心态了。总结:玩合约心态一定要稳,需要持续花时间盯行情,且高倍数单子不宜拿过夜。作为日常工作强度比较高的群体没时间盯盘设参数,确实可以借助 AI 来帮自己做策略,比自己收益率高。

满意:这次主要交易比特币和以太坊。起初行情持续下跌,我以 20 倍杠杆做空,但亏损一度达到约 20%。后来看到“麻吉大哥”做多的消息,便反手开多,最高收益达到约 50%。随后在高位尝试做空,并设置了止盈止损,但止损范围设得太小,被提前平仓,整体回撤约 30%。之后行情继续下跌,我再次做空,但没能坚持拿住,在小幅盈利时就提前平仓。收益率来到 0.6%。原本计划在一个小高点再进场做空,但由于前期回撤导致心态谨慎,担心再度亏损,最终没敢下单,错过了这波空头行情。整体操作都在 10 至 20 倍杠杆之间,因此不敢隔夜持仓,第二天早上醒来都会感到很紧张

远东:一开始选择全面做多各个币种,后续大行情走势感觉难度极高,就偏谨慎只大仓位做多 BTC,比赛结束前几日,因不设止损,总认为会大跌后会反弹回升到开仓价,结果最终大亏 45.37%。

凯瑞:开仓一小步,人类一大步。本人属于交易保守型,在我司的赞助下,开启了人生第一次合约。第一周操作只做多,BTC,ETH,XRP,SOL,DOGE,操作时间基本上是睡前建仓,第二天醒来一看已自动平仓。收益小亏,重在体验,毕竟小赌怡情。

梭哈进去死了算了:原本想小仓位分仓唯唯诺诺度过比赛的,后来转念一想还是迅猛的风格符合人设,于是就开启了不归路。第一枪 25 倍多单开在 SOL 身上,SOL 反手赏了亏损;不死心的我继续延续看多策略,第二枪 50 倍重重打到 BTC 处,结果市场一路向下,怒亏。至此我的本金已所剩无几,可算是吃一堑长一智,反手果断 50 倍拉满开始做空,滚仓回血 。休息两日后,市场风向略微转变,我也随之再次转为开多 ETH,但同日遭遇爆仓;不死心,仍然头铁做多,次日最高滚仓回血至一半本金;此后我反反复复试图 50 倍全仓吃波段,你以为好起来了吗,事情并非如此…最终在 24 日夜晚,我的空单被一根线插爆,结束本次过山车般的比赛。

光光:亏光,无感言。

本次 10 人参赛最终获得正收益的不足半数,其中仅 2 人收益遥遥领先,获得超 20% 收益,剩余正收益玩家也仅仅录得微小收益,在不亏边缘徘徊。对比 6 大 AI 模型,玩家盈亏比例类似。

最先出局的玩家赌性最坚强,高杠杆拉满,玩的就是心跳与刺激,结果最先被淘汰出局,即便后续回血,仍在后续行情波动中一根针带走。对比 AI 大模型,人类的「情绪波动」更容易让陷入亏损后的玩家,迫切想要赚回来。结果,不设止损,反复频繁交易,最终一亏再亏,陷入绝境。

另外这个活动还证明了起名字的重要性,两位强势垫底的选手一个名叫「梭哈进去死了算了」一个叫「光光」,所以一个「死了」一个「输光了」,也算如愿以偿了。而正如 Chloeppan 在总结中提到的那样,合约好像更适合那些没啥工作的人搞,而最终取胜的选手名叫 Yobo,这个单词有一层的意思恰好是「游手好闲的人」,这波总结看起来是相当合理了。

满仓 50 倍杠杆、频繁交易与不设止损,是本次活动玩家陷入亏损甚至爆仓的重要原因。合约交易员们或许要把自己锻造成头脑冷静的交易机器,才能在刀尖舔血的高风险市场里立于不败之地。如果不善于做交易,简单持有 BTC 或许也是不错的选择。本次 AI 大赛中,仅 HODL 比特币的最终收益排名为第三,仅次于 Qwen3 与 DeepSeek。


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Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. 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Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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