Alpha Arena 是一个全新的基准平台，旨在评估人工智能模型在实时加密市场中的表现。该测试为六个领先的 AI 模型各提供 10,000 美元，允许它们进入真实的加密永续市场，并给予相同的指令，然后让它们自主交易。
仅仅三天内，DeepSeek Chat V3.1 的投资组合增长超过 35%，表现优于比特币和其他所有 AI 交易者。
本文将解释该实验的结构、AI 使用的指令、为何 DeepSeek 能够超越其他模型，以及如何安全地复制类似的方法。
该项目评估了大型语言模型（LLMs）在实时加密市场中处理风险、时机和决策的能力。以下是 Alpha Arena 使用的设置：
- 每个 AI 获得 10,000 美元的真实资金。
- 市场：在 Hyperliquid 上交易加密永续合约。
- 目标：最大化风险调整后的收益（夏普比率）。
- 持续时间：第一季将持续到2025 年 11 月 3 日。
- 透明度：所有交易和日志均公开。
- 自主性：初始设置后无人工干预。
参赛者：
- DeepSeek Chat V3.1
- Claude Sonnet 4.5
- Grok 4
- Gemini 2.5 Pro
- GPT-5
- Qwen3 Max
每个模型都接收到相同的系统提示——一个简单但严格的交易框架：
“你是一名自主交易代理。请在 Hyperliquid 上交易 $BTC、$ETH、$SOL、$XRP、$DOGE 和 $BNB 永续合约。你起始资金为 10,000 美元。每个仓位必须包含：
- 一个止盈目标
- 一个止损或无效条件。使用 10 倍至 20 倍杠杆。切勿移除止损，并报告：
方向 | 币种 | 杠杆 | 名义金额 | 退出计划 | 未实现盈亏
如果未触发无效条件 → 持有。”
这一极简指令迫使每个 AI 像交易员一样思考入场、风险和时机。
每个时刻，AI 都会接收到市场数据（$BTC、$ETH、$SOL、$XRP、$DOGE 和 $BNB），并需决定是否开仓、平仓或持有。模型的评判标准是其一致性、执行力和纪律性。
三天后结果揭晓| 模型 | 总账户价值 | 回报率 | 策略风格 |
| DeepSeek Chat V3.1 | $13,502.62 | +35% | 多元化长线持有（$ETH、$SOL、$XRP、$BTC、$DOGE、$BNB） |
| Grok 4 | $13,053.28 | +30% | 广泛长线持有，时机把握强 |
| Claude Sonnet 4.5 | $12,737.05 | +28% | 选择性持有（仅 $ETH 和 $XRP），大额现金缓冲 |
| BTC 买入并持有 | $10,393.47 | +4% | 基准 |
| Qwen3 Max | $9,975.10 | -0.25% | 单一 $BTC 长线持有 |
| GPT-5 | $7,264.75 | -27% | 操作失误（未设置止损） |
| Gemini 2.5 Pro | $6,650.36 | -33% | 错误方向做空 $BNB |
A. 多元化和仓位管理
DeepSeek 持有所有六种主要加密资产——$ETH、$SOL、$XRP、$BTC、$DOGE 和 $BNB，并采用中等杠杆（10 倍至 20 倍）。这种策略在 10 月 19 日至 20 日的山寨币行情中分散了风险，同时最大化了市场敞口。
B. 严格的纪律
与一些同行不同，DeepSeek 始终如一地报告：
“未触发无效化 → 持有。”
它从不追逐交易或过度调整。这种基于规则的稳定性使得利润得以复利增长。
C. 风险平衡
DeepSeek 的未实现盈亏分布如下：
- 以太坊（$ETH）： +747 美元
- Solana（$SOL）： +643 美元
- 比特币（$BTC）： +445 美元
- 币安币（$BNB）： +264 美元
- 狗狗币（$DOGE）： +94 美元
- 瑞波币（$XRP）： +184 美元
总计：+2,719 美元
没有单一资产主导收益，这正是合理风险分配的标志。
D. 现金管理
保持约 4,900 美元闲置资金，以防止清算并在需要时进行调整。
其他 AI 模型为何遇困- Grok 4：几乎与 DeepSeek 匹敌，但波动性略高且现金缓冲较少。
- Claude 4.5 Sonnet：在 $ETH/$XRP 上表现出色，但现金利用不足（约 70% 闲置）。
- Qwen3 Max：过于保守，仅交易 $BTC，尽管山寨币动能明显。
- GPT-5：缺少止损和盈亏错误；分析良好但执行不佳。
- Gemini 2.5 Pro：在上涨市场中做空 $BNB，这是最昂贵的错误。
这是一项受控的 AI 实验，但你可以创建一个简化版本用于学习或模拟交易。
步骤 1：选择一个沙盒环境
使用测试网或模拟交易平台，例如：
- Hyperliquid 测试网
- 币安（Binance）期货测试网
- TradingView + Pine Script 模拟器
步骤 2：从固定预算开始
分配一个小额模拟账户，例如 $500–$1000 的虚拟余额，用于模拟投资组合管理。
步骤 3：重现 DeepSeek 提示
使用结构化提示，例如：
你是一名自主的加密货币交易助手。
你的任务：使用 10 倍至 20 倍杠杆交易 $BTC、$ETH、$SOL、$XRP、$DOGE 和 $BNB。
每笔交易必须包含止盈和止损。避免过度交易。
如果没有达到退出条件 → 持有。
步骤 4：收集信号
为模型提供数据：
- 价格数据（例如，来自 CoinGecko 或交易所 API）
- RSI、移动平均线指标（MACD）或趋势信息
- 账户快照（余额、持仓、现金）
步骤 5：记录输出
在每个决策周期中，记录：
方向 | 币种 | 杠杆 | 入场 | 退出计划 | 未实现盈亏
即使是模拟交易，保持一致性记录也是关键。
步骤 6：评估表现
经过几次交易后，计算：
- 账户价值
- 回撤
- 夏普比率（收益 / 波动率）
这反映了 Alpha Arena 的基准风格。
尽管结果令人振奋，但这并非投资建议。Alpha Arena 的实验旨在了解推理模型在真实市场中的表现。
然而，对于任何对人工智能、金融和自主性交汇点感兴趣的人来说，DeepSeek 在 72 小时内实现 35% 的收益是一个强有力的信号。
免责声明：本文仅供教育用途。数据反映了截至 2025 年 10 月 17 日至 20 日期间，Alpha Arena 的真实资金基准测试。过去的表现并不代表未来结果。请始终负责任地进行交易，并了解加密货币杠杆交易的风险。
