当AI入场金融圈：谁是真正的“投资之王”？
10月17日开始，一场只有6万美元的投资吸引了众多媒体和业内人士的注意。
在这场被称为“Alpha Arena”的AI实盘投资赛中，六个顶级模型各自拿着1万美元，展开了少见的“算力厮杀”。他们不是人类分析师，却同样盯着K线、监控波动、计算盈亏。
简单说，现在的阶段性结果令人意外：表现最亮眼的并非美国的OpenAI或Anthropic，而是来自中国的 Qwen3 和 DeepSeek 。
中国大模型一骑绝尘的背后，是无数人的遐想——难道下个时代，我们真要靠AI来投资了么？
比赛结果：榜首易主，中国AI暂居前列
Alpha Arena 是目前备受关注的 AI 实盘加密资产交易实验。每个参赛模型都获得 1 万美元初始资金，在真实市场环境中独立进行交易决策。
根据多篇公开报道，在部分阶段性榜单中，Qwen3 与 DeepSeek 的收益表现领先。
Qwen3 在部分时间段内收益率超过三成；DeepSeek 紧随其后，位列前二；
来自美国的 Claude 3.5 与 GPT-4o 表现相对平稳，部分时间点收益有限；
其余两位参赛者——Gemini 3.0 与 Mistral Large 在行情波动中出现一定亏损。
需要说明的是，Alpha Arena 的赛况是动态变化的，不同时间点的排名可能存在波动。总体来看，中国模型在多个阶段展现出较强的收益能力和风险控制水准。
Qwen3 &DeepSeek：冷静的计算者和逻辑大神
Qwen3 是国内通用大模型的代表之一，其交易逻辑以稳健著称。根据公开的阶段性数据，Qwen3 在高波动资产交易中倾向于分步止盈、控制风险，整体收益曲线平稳。
这种策略在早期并不显眼，但随着市场波动扩大，其“低波动、高确定性”的优势逐渐显现。业内分析认为，这种风格更接近传统量化基金的“稳健复利”逻辑：少冲动、重纪律。
Qwen3 的优势在于风险控制与稳定回报 ，但其反应速度相对保守，对极端行情的适应需要时间。这让它的收益上限受限，但稳健度极高。
与 Qwen3 形成对比的，是 DeepSeek。
该模型以结构化推理能力著称，在实盘交易中被认为能快速响应市场变化。部分阶段中，它在市场波动前后实现了较好的仓位调整，收益表现突出。
不过，也有报道指出，DeepSeek 的策略较为激进，在某些短线行情中出现回撤。这说明其算法偏重短期信号识别，优势在于反应速度，风险在于波动扩大时的决策一致性。
尽管如此，DeepSeek 的亮点在于，它展现出 AI 对非结构化信息（如舆情与市场情绪）的理解能力。这为未来 AI 投资策略提供了新的方向。
美系模型：稳健但反应滞后
相较之下，美系模型的风格偏向稳健与防守。GPT-4o 更注重基于历史数据与统计特征的分析，其交易频率较低，追求高置信度决策。Claude 3.5 则更强调组合分散与风险平衡，在高波动市场中显得保守。
这种风格适合成熟市场的长期投资逻辑，但在加密资产等高波动场景中，反而可能错过行情节奏。部分评论认为，美系模型在实盘投资中更像“分析顾问”，而非“主动操盘者”。
Gemini 3.0 与 Mistral Large 在本次比赛中表现相对平淡。Gemini 拥有多模态理解优势，但在交易决策方面仍依赖历史数据训练，其应对实时行情的能力有限。
Mistral Large 则在部分阶段的表现落后，业内分析认为，这与其数据训练偏向语言与推理任务有关，尚未完全优化金融交易逻辑。
这两家模型的表现表明，AI 投资的核心竞争力不仅是算力，更在于实时性的数据处理与市场反馈机制 。
AI投资的崛起：从辅助到独立
Alpha Arena 展示了一个趋势：AI 不再只是辅助分析，而是可以独立执行投资决策。AI 能够快速提取市场特征、整合多源数据，并持续迭代策略。
不同于人类，AI 没有情绪波动，也不会受短期收益影响。但它同样缺乏直觉，对极端行情的非理性变化反应迟滞。部分阶段中，一些模型在行情剧烈反转时出现被动调整，反映出AI在“情绪识别”与“恐慌规避”上的不足。
可以说，AI 投资的优势已在比赛中显现：
首先就是速度。 AI 能在极短时间内处理行情波动，实现快速判断与执行，这在高频市场中尤为重要。
其次是理性。 AI 不受情绪影响，不会因为涨跌而上头，能持续遵守策略纪律。Qwen3 的稳定收益正是理性执行的结果。
最后是策略的一致性。 AI 能长期坚持既定逻辑，即使短期波动，也能维持复利思维。
当然相较于优势，AI 投资的短板也显而易见。
首先是可解释性。 模型的内部决策逻辑复杂，外界难以追踪其每一步判断依据，一旦算法失衡，风险不易察觉。其次是过拟合。 AI 容易过度依赖历史数据。当宏观环境变化时，模型可能快速失效。最后是同质化风险。 若市场上大量AI采用相似算法与信号来源，容易形成“集体误判”，加剧市场波动。
人机共投的理性时代
正因为明显的长处和短板，AI想要单独成为决策个体，似乎并不是一朝一夕的事。未来短时间内，也许AI 与人类的合作将成为主流。AI 负责策略生成与高速执行，人类负责宏观判断与风险把关。
这种“人机共投”模式，既能保留AI的速度与纪律，也能融入人类的经验与直觉。
一些机构已开始尝试“AI生成策略+人工复核执行”的混合体系，探索新的资产管理路径。