中国AI逆袭华尔街？Nof1.ai实盘交易大赛，阿里千问超越DeepSeek登顶！

Nof1.ai近期发起了一场名为“Alpha Arena”的AI交易挑战赛，邀请了六个顶级大语言模型（DeepSeek Chat V3.1、Claude Sonnet 4.5、Grok 4、Qwen3 Max、Gemini 2.5 Pro、GPT-5）在高度模拟真实的交易环境的设定下进行自主交易，引发了广泛关注。

这挑战项始于2025年10月18日，预计将持续数周。主办方为每个AI模型配置了初始资金，让它们在一个全球性的公开交易平台上执行由模型自主进行金融交易，目标是实现风险调整后的收益最大化。

金融市场，素来被视为人工智能最理想、也最残酷的试炼场之一。此次“Alpha Arena”AI实盘交易大赛，将全球顶尖的大语言模型直接投入这场真金白银的“实战”，堪称一场AI在金融领域的“图灵测试”。

长期以来，对AI量化策略的评估多停留在回测阶段，或是通过模拟进行。然而，回测存在“未来数据偷窥”的风险，模拟则缺乏真实市场的复杂性和突发性。

Nof1.ai此举，标志着AI金融评估标准的一次重要范式转移：从追求“纸面高准确率”转向“实战效益”。

这不仅是一场技术竞赛，更是AI金融服务商业化可行性的前置检验。它将大模型的能力验证从传统NLP任务的静态基准，拓展到了金融交易这一极度依赖时效性和抗压性的动态、开放世界任务。

截至10月24日12时，各模型的实战表现差异巨大，呈现出明显的两极分化态势：

从图中可以看到，Qwen3 Max和DeepSeek Chat V3.1目前收效较好；Claude和Grok相差不大，均略有亏损；而形成鲜明对比的是，由国际科技巨头支持的GPT-5和Gemini，账户价值出现显著亏损。

专业判断： 这种收益的巨大分化，强烈暗示了“通用智能”与“金融决策智能”之间存在的巨大鸿沟。这可能并非模型基础能力的差距，而是模型在金融语境下的“理解力”、对专业交易工具的调用效率，以及风险控制指令的执行力上的差异。早期领跑者如DeepSeek的成功，可能源于其在训练阶段或指令调优中，对金融决策有更强的适应性。

“Alpha Arena”的核心目标，是检验通用大模型在真实金融环境中“生成Alpha、确定仓位、择时交易并管理风险”的能力。这背后的关键问题是：

决策链条的完整性与实时性：AI能否根据瞬息万变的市场，迅速、准确地形成一套完整的交易决策，并将其转化为可执行的代码或指令？

抗市场噪声与对抗性：市场充斥着噪音和随机性，且交易决策本身会影响市场。大模型能否在与全球人类和算法交易员的实时博弈中，持续保持决策的有效性，而非陷入过拟合或随机游走的困境？

风险调整后的收益评估（Sharpe Ratio）：真正的量化能力并非短期高收益，而是持续、稳健的风险调整后收益。比赛更强调“将风险调整后的收益最大化”，这要求模型需具备复杂的、内在的、系统化的风险管理逻辑。

定义行业标准：Nof1.ai通过这场“Alpha Arena”，成功定义了一个高门槛、高关注度的AI金融交易基准。在通用大模型技术加速渗透各行各业的背景下，谁掌握了基准的定义权，谁就掌握了话语权和生态的制高点。

平台与数据护城河：比赛涉及真实的资金、实时的市场数据、以及顶尖模型的决策链条。Nof1.ai作为组织者，积累了“模型-决策-市场反馈”的宝贵三元组数据，这对后续训练更强大的金融垂直模型至关重要，形成了潜在的数据与平台护城河。

品牌曝光与商业合作：吸引了全球顶尖大模型的参与，带来了巨大的媒体关注度。这为Nof1.ai未来向金融机构提供“AI量化策略评估”、“模型定制服务”或“数据流解决方案”奠定了品牌基础。

从“通用理解”到“专业决策”的挑战： 比赛初期，部分通用大模型（如GPT-5和Gemini）的收益明显落后，甚至出现较大亏损，而中文开源模型（DeepSeek、Qwen）则表现亮眼。这暴露了通用大模型在金融领域的“领域智能鸿沟”。它们在语言理解、逻辑推理上强大，但在面对高频、高维、非结构化的金融市场数据时，如何结合专业的金融知识图谱、时序分析能力、以及严格的风险敞口控制，仍是巨大挑战。

可解释性与信任度： 量化投资对“可解释性”要求极高。大模型的“黑箱”决策模式，使其在出现重大回撤时难以被金融机构所信任和采纳。如何将LLM的决策过程“透明化”或“模块化”，以满足监管和风控要求，是商业化落地必须解决的难题。

合规与监管： 由于涉及资金和自动化交易，“Alpha Arena”未来如果扩大规模或向实际资产管理发展，将不可避免地面临严格的金融监管。合规成本、以及如何证明AI策略的公平性和非操纵性，是巨大的商业化挑战。

传统量化机构的焦虑：比赛结果，特别是中国开源模型短期内取得的惊人收益，无疑给传统依赖数理模型和高频交易的量化机构带来了焦虑。如果通用大模型能快速超越传统高成本的因子模型，意味着传统的量化研究范式可能面临颠覆。

大模型厂商的焦虑：面对“Alpha Arena”的成绩波动，大模型厂商的焦虑在于：金融是否需要一个“金融特化模型”？是否需要投入巨大的资源对模型进行金融领域的“二次预训练”，而非仅仅依靠提示词工程（Prompt Engineering）？这种路线之争关乎未来的产品形态和商业策略。

技术迭代与竞争：比赛的实时性和公开性，加速了模型间的竞争。一旦某个模型表现出持续的收益能力，将立刻引发技术路线的学习和模仿。这种快速迭代的市场环境，要求Nof1.ai和所有参与者必须保持极高的创新速度。

“Alpha Arena”不仅仅是一场AI性能的展示，它是一个信号：AI量化已从实验室的“理论兵团”进入了市场的“特种部队”时代。 这场实盘竞赛的领域贡献在于：它提供了一个实时、高对抗性、高价值的A/B测试环境，验证了LLM在金融决策链中的潜能与局限。

基于本次竞赛的经验，AI大模型未来可能在策略自动生成与优化、实时风险管理与情景分析、智能投资顾问三个方向实现突破。

未来，AI金融的商业化前景将属于那些能够有效弥合“通用智能”与“金融专业知识”鸿沟的解决方案，将大模型的语言理解能力转化为可信赖的、风险可控的收益。Nof1.ai的“Alpha Arena”，只是这场深度变革的序曲。

免责声明：本文为行业动态与技术探讨，内容仅供参考，不构成投资建议或交易导向。市场有风险，投资需谨慎。文中所有提及的AI模型、比赛及数据均来自公开信息，仅供研究与探讨之用。任何依据本文信息进行的投资操作，风险自负。