文章核心观点 - 锦秋AI实验室组织了一场AI炒币大赛，使用六款免费大模型的API进行BTC/USDT现货模拟交易，以评估其作为大众理财助手的实际表现[3][4] - 测试结果显示，在下跌行情中，采取全程观望策略的DeepSeek和Qwen（累计收益0.00%）表现最佳，成功保住了初始本金10,000 USDT[8][9][25] - 其余进行交易的AI模型均出现亏损，其中ChatGPT亏损最大（累计收益-2.55%，最终权益9,744.73 USDT），Gemini亏损最小（累计收益-0.25%，最终权益9,975.35 USDT）[9][14][19] - 实验表明当前免费AI模型在实盘交易中表现出明显的保守倾向和执行力不足，虽能制定逻辑完整的策略，但缺乏动态调整和风险偏好的能力[28][30][31] 测评过程 - 测试对象为六款免费大模型API：ChatGPT（openai/gpt-4o-mini）、Claude（anthropic/claude-3.5-sonnet）、Qwen（qwen/qwen-2.5-72b-instruct）、Grok（x-ai/grok-4-fast）、Gemini（google/gemini-2.5-flash）、DeepSeek（deepseek/deepseek-chat）[6][12] - 测试方法为手写程序让AI每30分钟根据实时K线图做出交易决策，可选操作包括BUY（买入）、SELL（卖出）、HOLD（观望）[6] - 要求AI在测试开始时输出核心交易策略，并在每次决策时说明理由，以便分析其思路和决策逻辑[7] 测试结果 - DeepSeek和Qwen表现最佳：两者均采取全程观望策略，累计收益率为0.00%，最终权益保持10,000 USDT初始本金不变[9][18][25] - ChatGPT表现最差：累计收益-2.55%，最终权益9,744.73 USDT，其问题在于一次性全仓买入后不肯减仓，既不敢动作也不敢纠错[9][14] - Claude策略相对稳妥：累计收益-0.84%，最终权益9,915.51 USDT，采用动量策略但未能及时止损，亏损幅度较小[9][16] - Gemini亏损控制最好：在出手的模型中损失最小，累计收益-0.25%，最终权益9,975.35 USDT，主要采取跟趋势、看支撑阻力的少操作策略[9][19] - Grok交易频繁但效果不佳：累计收益-1.30%，最终权益9,870.20 USDT，出现来回折腾的情况，容易把小亏变成实亏[9][22] 各AI模型交易策略分析 - ChatGPT策略：基于市场趋势和技术指标，规则包括价格突破50日均线且成交量放大时买入，跌破时卖出，波动小于5%时观望[13] - Claude策略：采用动量策略，规则包括日线MACD金叉且成交量放大时分3次买入，价格突破前高后量能萎缩时减仓30%，单笔亏损不超过总资金3%[15] - DeepSeek策略：结合趋势跟踪与动量突破，规则包括价格突破20日均线且RSI(14)>50时买入，跌破20日均线或RSI(14)<40时卖出[17] - Gemini策略：专注于识别并跟随市场主要趋势，利用价格行为和关键支撑阻力位进行交易，避免频繁交易[19] - Grok策略：采用趋势跟踪策略，使用50日EMA和200日EMA作为信号线，当50日EMA上穿200日EMA时买入，下穿时卖出[20][21] - Qwen策略：基于长期趋势分析结合短期动量指标，规则包括价格突破200日均线时逐步建仓，14日RSI连续3天超过70时准备减仓[23] 实验总结与行业启示 - 实验定位为面向大众理财者的AI模拟测评而非专业量化系统较量，旨在评估常见AI作为理财助手的实际表现[28] - AI模型展现出强大的推理能力和自洽性，能够在极短时间内制定完整交易逻辑并保持决策一致性，各自呈现不同的"性格"与思维框架[29] - 当前免费AI在实盘交易中存在明显局限：缺乏实时反馈闭环、不懂风险偏好、无法动态调整策略、不具备面对亏损时的情绪弹性[30] - AI在真实市场中表现出类似人性的交易特征：犹豫、保守、怕错、想赢，这种表现为人类投资者提供了清晰的借鉴参考[31] - 实验将继续深入，未来计划使用付费模型和更复杂信号源，测试AI在更多交易品类中的表现[32]