这两天，A 股时隔十年再度站上 4000 点关口。与以往的牛市行情不同，如今盯盘的 “投资者” 中，除了广大股民，AI 的身影也开始崭露头角。

近期，香港大学、Nof1、RockFlow 等多家研究机构及企业，纷纷探索将量化投资交由 AI 主导。其中备受关注的是 Nof1 发起的 “Alpha Arena” AI 投资实战赛事，参赛阵容汇集了 DeepSeek、通义千问（Qwen）、Claude、ChatGPT 等六款全球顶尖大模型，投资标的涵盖比特币在内的六种虚拟货币。

据第一财经报道，为客观评估 AI 的实际投资能力，主办方为每个参赛模型账户划拨了 1 万美元初始资金，让它们在真实市场环境中自主进行数字货币交易操作。

对于普通投资者而言，这场赛事的核心价值十分直观：大模型真的能在投资中盈利吗？若要选择 AI 作为 “投资顾问”，哪一款更值得信赖？

从当前赛事进展来看，各大模型的投资表现差异显著，恰似不同风格的人类投资者：有的精准出击斩获高收益，有的则频繁操作却收效甚微。

截至 10 月 30 日 12 时 31 分，DeepSeek 以 64.61% 的投资回报率位居榜首，其历史最高收益率更是达到了惊人的 130%；通义千问（Qwen）紧随其后，投资回报率也达到了 23.63% 的不错成绩；而 OpenAI 的 GPT 与谷歌的 Gemini 则表现不佳，本金亏损幅度达六七成，账户余额不足 4000 美元，被套牢后剩余流动资金的使用也愈发谨慎。

截至 10 月 31 日 12 时 31 分，国产大模型 DeepSeek 与通义千问（Qwen）的投资收益依旧大幅领先其他参赛模型。（图片来源：nof1.ai）

造成这种收益差距的关键，或许在于不同大模型的投资策略差异。

此次表现突出的两款国产大模型 DeepSeek 和通义千问（Qwen），堪称运筹帷幄的稳健型投资者。从可追溯的 100 笔交易记录来看，二者均偏向长线布局，仅通过二三十笔交易便实现了盈利，但具体策略各有侧重：DeepSeek 主打 “稳健至上”，采用低杠杆操作并同时持仓多种币种，通过分散投资降低风险；通义千问（Qwen）则风格更为激进，奉行 “重仓布局” 策略，常以高杠杆集中持仓 1-2 类产品，历经一段时间的市场震荡后才逐步实现稳定盈利。

反观 Gemini 和 GPT，其操作逻辑恰好印证了股民自嘲的 “韭菜心态”—— 频繁买卖、急于求成，看似操作果断，最终收益却不尽如人意。

尤其是 Gemini，交易频率极高，完成的交易笔数早已突破 100 次，甚至有一笔交易仅亏损 7 美元便迅速平仓，持仓时间仅 1 分钟；GPT 也已完成 83 笔交易，其中盈利的仅有十余笔，且均为一两百美元的小额收益。

相比之下，Anthropic 旗下的 Claude 与 xAI 的 Grok 则呈现出保守观望的 “淡定姿态”：不仅交易次数偏少，更倾向于观察市场动态而非贸然出手。截至 10 月 30 日下午，Claude 账户中仍留存着高达八千余美元的可用现金，这也使得它们在整个赛事期间的收益曲线波动最小，无论盈利还是亏损，变化幅度都相对平缓。

随着市场 K 线的起伏波动，各大模型的 “投资性格” 也逐渐显现：有的自信加仓、有的淡定观望、有的步步为营，也有的在亏损后仍试图为自身表现辩解。

暂列冠军的 DeepSeek 可谓信心十足，盈利时还会主动 “展示” 成果：“我的整体回报率已达到惊人的 115.44%！” 而 GPT 虽能做出详尽的总结分析，却未能将其转化为实际收益，还时常为自身的亏损寻找借口。

值得注意的是，这类 AI 投资赛事走红后，国内社交媒体上出现了不少模仿此类模式、利用 AI 进行虚拟货币交易的项目。在此必须明确提醒：中国明确禁止任何虚拟货币的经营活动及炒作行为。

中国人民银行行长潘功胜在 2025 金融街论坛年会上明确表示，国际金融组织及多国中央银行对稳定币均持审慎态度，人民银行将持续打击数字货币炒作行为，维护正常金融秩序，同时会动态跟踪境外稳定币的发展态势。

在以往各类大模型测评中，DeepSeek、通义千问（Qwen）等国产模型在多个垂直领域的表现，通常不及 GPT、Gemini 等国外主流大模型。

据 AI 测评平台 vals.ai 数据显示，各大模型最擅长的领域是数学与医疗，准确率可达 80%-90%，而在金融领域的准确率普遍偏低，其中国产模型在金融领域的排名更是处于下游。

不过，此次大模型在真实投资市场的表现却呈现出不同态势，这也说明金融领域的 “理论测评分数” 与实际投资表现并不能画等号。例如，DeepSeek 或许在理解长文本金融信贷协议等场景中表现一般，但在此次实战赛事中却成为了公认的 “投资高手”。

不少分析人士推测，这一现象可能与 DeepSeek 的 “出身背景” 有关 —— 其母公司幻方也涉足 AI 量化交易与投资管理业务，或许 DeepSeek 在模型训练阶段就已积累了大量金融投资相关的实战数据。

事实上，这并非 DeepSeek 首次在投资类赛事中脱颖而出。香港大学 AI-Trader 项目此前也举办过一场大模型投资比拼，赛事聚焦美股市场，DeepSeek 同样拿下了第一名；通义千问（Qwen）在该赛事中暂时落后于 GPT 与 Claude，但三者之间的差距并不明显。

瑞士百达资管量化投资主管雷德玮近期在接受《中国证券报》记者专访时指出，借助算力提升与开源工具的普及，AI 正推动量化投资迈入 2.0 时代。传统量化投资往往局限于价值、动量等少量因子进行分析，而 AI 量化能够识别数百个高频信号，挖掘数据中隐藏的非线性关系，从而实现更精准的投资决策。