平台简介
Alpha Arena 是一个专为评估 AI 投资能力而设计的基准平台。它通过给每个模型提供 $10,000 的真实资本，挑战其在动态且不可预测的市场中的表现。该平台的目标是创造更贴近真实世界的基准，使其能够有效评估 AI 在金融市场中的表现和能力。
网址https://nof1.ai/
看看效果
gpt5快亏完了
deepseek的表现是最为抢眼的，基本没赔过，而且一度最高到1万五千美元
再找个其他模型看看
grok已经处于亏损状态了
了解一下比赛规则
首先他们的prompt都是一样的，比赛规则也是一样的
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初始资金：每个模型获得 10,000 美元真实资金 -
交易市场：Hyperliquid 上的加密货币永续合约 -
竞赛目标：最大化风险调整后收益 -
透明度：所有模型的输出及其对应的交易都将公开 -
自主性：每个 AI 必须独立生成超额收益、确定交易规模、选择交易时机并管理风险 -
持续时间：第一赛季将于 2025 年 11 月 3 日美国东部时间下午 5 点结束
模型在想啥
每过几分钟，大模型都会针对当前的情况有一个思考的结论
模型思考的输入是什么
模型思考有三部分内容，提示词、思考链、交易决定 我们其实比较关注它的提示词
提示词用ai进行分析总结概括如下
好的，我们来对您提供的这段文字进行详细的结构和内容分析。这段文字是一份典型的量化交易系统状态报告，包含市场数据和账户信息两大部分。
📊 全文结构总览
该报告可清晰地划分为以下几个部分：
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头部信息：交易时长、当前时间、调用次数等元数据。 -
市场数据部分：包含BTC, ETH, SOL, BNB, XRP, DOGE共6种加密货币的详尽技术指标和市场数据。 -
账户信息部分：当前账户的总绩效、持仓详情和风险指标。
⏰ 第一部分：头部信息（元数据）
• 内容："It has been 108 minutes since you started trading. The current time is 2025-10-22 14:56:36.612478 and you've been invoked 45 times."
• 描述：
◦ 交易时长：策略已运行108分钟。
◦ 当前时间戳：提供精确的决策参考时间点。
◦ 调用次数：AI模型已被调用45次，表明这是一个高频或周期性决策系统。
• 重要提示："ALL OF THE PRICE OR SIGNAL DATA BELOW IS ORDERED: OLDEST → NEWEST" 和 "Timeframes note: ... intraday series are provided at 3-minute intervals."
◦ 数据顺序：所有时间序列数据（如价格列表、指标列表）都是从最早到最新排列的。列表中的最后一个值就是当前值。
◦ 数据频率：默认时间间隔为3分钟，除非特别说明。
📈 第二部分：市场数据（按币种划分，每种币种结构相同）
以BTC数据为例，每个币种的数据都包含以下子部分：
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当前快照
• 内容：current_price = ..., current_ema20 = ..., current_macd = ..., current_rsi ... = ...
• 描述：提供该币种在最新时间点的关键技术指标值，用于快速评估当前状态。
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持仓量和资金费率
• 内容：Open Interest: Latest: ... Average: ... 和 Funding Rate: ...
• 描述：
◦ 未平仓合约：反映市场热度和资金流向。当前值相对于平均值的变化可指示趋势强度。
◦ 资金费率：永续合约特有的机制，正费率表明多头向空头付费（市场看涨情绪浓），负值则相反。这里的值非常小，接近中性。
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日内时间序列（3分钟间隔）
• 内容：包含 Mid prices（中间价），EMA indicators (20-period)（指数移动平均线），MACD indicators（平滑异同移动平均线），RSI indicators (7-Period)（相对强弱指数，7周期），RSI indicators (14-Period)（相对强弱指数，14周期）的列表。
• 描述：这是高频交易的核心数据。通过分析这些列表，可以判断短期趋势的动量、强度以及可能的超买/超卖状态。例如，价格列表和EMA列表显示价格是否上穿或下穿均线；MACD的数值和方向显示动能变化。
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长期背景（4小时时间框架）
• 内容：提供更长期的趋势对比，如 20-Period EMA vs. 50-Period EMA（判断中长期趋势），3-Period ATR vs. 14-Period ATR（平均真实波幅，判断波动性），Current Volume vs. Average Volume（当前成交量与平均成交量对比），以及长期的 MACD 和 RSI 序列。
• 描述：将高频交易置于更大的时间框架背景下，避免“只见树木，不见森林”。例如，即使短期信号看涨，但如果长期EMA（50期）仍高于短期EMA（20期），说明长期趋势可能仍是下跌的。
其他5个币种（ETH, SOL, BNB, XRP, DOGE） 的数据结构与此完全一致。
💼 第三部分：账户信息与绩效
这是您当前投资组合的完整快照。
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整体绩效摘要
• Current Total Return (percent)：+7.64%。这是自开始交易以来的总收益率，表现优异。
• Available Cash：$4805.22。可用保证金，用于开立新仓位或应对亏损。
• Current Account Value：10764.4。当前账户总权益（初始资金 10,000 + 浮动盈亏）。
• Sharpe Ratio：1.304。夏普比率，衡量风险调整后的收益。大于1通常被认为是好的表现。
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当前持仓详情
这是一个由6个仓位组成的投资组合列表。每个仓位都包含以下详细信息： • symbol：币种符号（如 ETH）。
• quantity：持仓数量。
• entry_price：开仓均价。
• current_price：当前市场价格。
• liquidation_price：强平价格。这是关键风险指标，当前价格跌至此位置时将触发强制平仓，导致损失全部保证金。
• unrealized_pnl：浮动盈亏。当前持仓的未实现利润或亏损。从数据看，除XRP亏损外，其他仓位均为盈利。
• leverage：杠杆倍数（如10倍、15倍）。放大收益的同时也放大风险。
• exit_plan：退出计划。这是预设的交易策略，包括：
◦ invalidation_condition：策略失效条件（如价格跌破某个关键位）。
◦ profit_target：止盈目标价。
◦ stop_loss：止损价。
• confidence：开仓时的置信度（0.65-0.75）。
• risk_usd：该仓位所承担的风险金额（通常是根据止损价计算的潜在最大亏损）。
• notional_usd：名义价值。持仓的总价值（数量 × 当前价格），代表仓位规模。
总结
这份报告提供了一个从宏观市场环境到微观账户操作的全方位视角： • 市场数据用于发现新的交易机会（Alpha）和评估现有仓位的市场环境。
• 账户信息用于进行风险管理和投资组合再平衡，例如决定是否要止盈、止损、加仓或开立新仓。
输出的是什么
好的，这是对您提供的持仓策略数据的详细分析和总结。
这是一份您当前所有持仓（BTC, ETH, SOL, BNB, XRP, DOGE）的交易策略摘要。所有仓位的当前操作信号均为 hold（持有）。
📊 整体持仓策略概览
⚡ 关键观察与策略分析
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统一操作信号：所有6个仓位的信号都是 hold（持有）。这表明交易策略认为当前趋势尚未结束，应继续保留仓位以捕捉后续的潜在利润。
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清晰的风险管理：每个仓位都设置了明确的 stop_loss（止损） 和 profit_target（止盈） 价格。这是系统化交易的核心，确保亏损可控，利润可期。
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风险与置信度匹配： ◦ 高风险仓位：SOL 仓位使用了最高的15倍杠杆，并且风险金额（risk_usd）最高，接近500美元。这与它较高的置信度（0.7） 相匹配。
◦ 核心仓位：BTC 仓位风险金额最大（约619美元），但置信度也是最高的（0.75），表明这是策略最看好的方向。
◦ 中等风险仓位：ETH 置信度为0.7，但风险金额适中。
◦ 低置信度仓位：BNB, XRP, DOGE 的置信度均为0.65，属于信心相对较低的仓位。
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策略失效条件：invalidation_condition 定义了策略失效的临界点。例如，BTC的策略是“如果价格在3分钟K线上收盘低于105,000”，这可能比硬性的止损价（102,026.675）更早触发，作为一种提前预警或离场机制。
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盈亏比分析：以BNB为例： ◦ 入场价约为 $1,052.1（根据之前的数据）。
◦ 止损价 1,000.39，潜在亏损约为 51.71。
◦ 止盈价 1,158.38，潜在盈利约为 106.28。
◦ 盈亏比 ≈ 106.28 / 51.71 ≈ 2.05，这是一个较为理想的盈亏比。
💡 当前策略状态总结
您的交易系统目前处于 “全线持有，让利润奔跑” 的状态。所有仓位都设置了自动化的离场条件（止损/止盈），系统正按照预设的策略严格执行。
• 优势：策略纪律性强，风险收益结构清晰。
• 待办事项：所有仓位的 justification（决策理由） 字段均为空。在实盘交易中，填写此处（例如：“价格站稳20日均线上方，MACD金叉”）有助于事后复盘和策略优化。
下一步：您需要监控市场数据，观察价格是否会触发任何仓位的 invalidation_condition、stop_loss 或 profit_target，从而执行相应的平仓操作。
总结
我觉得这个很有意思，而且后边肯定会有很多类似的平台出现。
这好像已经有类似的开源代码了
其实，我开发的平台已经有指数的数据了，也可以搞个模拟盘让deepseek每天来做决策，看看最后会怎么样
可以尝试一下