(本文来自第一财经 ...
2025-10-25 0
文 | 来咖智库,作者 | 金刀,编辑 | G3007
近期刷屏的Alpha Arena测试,是迄今为止最贴近真实市场的AI交易“比武”。主办方给6个顶尖AI模型各发1万美元实盘资金,在加密货币市场自主交易,实时公开收益与策略,这场持续两周的对决,撕开了AI量化的真实面貌。
令人意外的是,国产AI软件DeepSeek用1万美元本金在加密货币市场三天狂赚36%,而被寄予厚望的GPT 5,同期却亏损超40%。
AI量化交易引发了大众讨论,有人盯着收益曲线焦虑 “以后炒股都没机会了”,有人好奇“AI到底怎么赚钱”。但这场由Alpha Arena发起的实盘对决,与其说是AI对人类的降维打击,不如说是给普通人提了个醒。
一开始的剧情足够刺激:来自国内的DeepSeek凭借量化机构出身的优势,前三天收益率飙升至36%,盈利近4000美元,一度让网友直呼 “AI炒股要统治市场”;但随着大盘波动,其收益回吐至10%,即便如此仍稳居第一。与之形成鲜明对比的是GPT 5,亏损持续扩大,目前已超40%,本金缩水至不足6000美元;Gemini 2.5更因频繁切换多空策略(网友调侃 “神似散户追涨杀跌”),早期亏损超30%,交易手续费吃掉大量本金。
这场对决打破了一些人想象中的“AI必赚” 神话 ——即便是做量化起家的DeepSeek,也同样会受市场波动影响,而风格激进、逻辑混乱的AI,表现甚至不如普通散户。

不同AI的表现差异,本质是背后策略逻辑的差异。DeepSeek的稳健,源于其母公司幻方的量化基因——策略简单直接:开盘全仓、10-15倍杠杆做多核心标的,不频繁换手、不止损止盈,靠对市场趋势的精准判断吃收益;而亏损严重的模型,要么像Gemini一样 “过度聪明”(一天内多次更改多空方向,交易次数是DeepSeek的5倍),要么像Claude一样 “犹豫纠结”(分析逻辑满分,却因反复止损错过机会)。
这至少说明,AI量化不是 “机器自己赚钱”,而是 “人类把交易逻辑教给机器”,机器的优势是执行效率,而逻辑的优劣、风险的把控,仍离不开人的设计。
要理解AI对普通人的影响,得先搞懂AI量化到底在做什么。无论是炒币还是炒股,AI交易的核心逻辑从未脱离 “概率游戏”,但它把人类的能力放大了三个维度:
1. AI量化的 “三步法”:效率碾压,但非 “万能”
第一步是 “找信号”:AI能24小时扫描全球新闻、社交媒体情绪、链上大额转账甚至卫星经济数据,从海量信息里提炼 “上涨概率55%” 的微弱信号——这是人类靠手动分析永远做不到的效率;第二步是 “定规则”:AI会把信号转化为铁纪律,比如 “信号出现时投多少仓位、跌1%止损、涨5%止盈”,彻底规避人类 “贪心”“恐慌” 的弱点;第三步是 “强执行”:一旦触达交易点,AI能以毫秒级速度下单,远超人类反应极限。
但即便如此,AI仍有致命短板:它只能基于过去的数据归纳规律,无法预测 “非连续性变化”——就像它能分析狗狗币的价格走势,却看不懂 “一张滑稽狗狗图为何能凝聚全球共识”;能计算技术指标,却预判不了下一个引爆市场的文化热梗。
2. 市场焦虑的误区:把 “工具升级” 当成 “替代威胁”
很多人焦虑 “AI会抢了普通人的交易机会”,但从因诺资产的实践来看,AI从未替代人——这家五次斩获金牛奖的量化机构,把AI定义为 “放大镜” 和 “涡轮增压器”:AI负责提升数据处理效率,而 “选什么方向、控多少风险、定什么策略” 的核心决策,仍由人把控。正如其创始人徐书楠所说:“人”是量化投资体系中最关键的变量。我们不是用AI取代人,而是用AI放大人的决策效率和研究深度。
AI量化的本质,是 “工具的升级” 而非 “人的替代”—— 就像当年计算器取代算盘,没让普通人失去计算的需求,只是让大家从繁琐运算中解放出来,聚焦更核心的判断。
现在只要关于AI的消息,必然会引发公众的另一层焦虑:AI将来替代人怎么办?
当然这种担忧也不是空穴来风,我们在之前的文章《AI、阵痛、未来:我们站在历史的十字路口》一文中曾报道过,根据哈佛大学两位经济学博士的研究发现,AI确实正在大量抢夺初级工作,年轻人变得更难进入职场。
除了这些初级工作外,肉眼可见的未来,会有很多重复机械的工作被更高效的AI所代替,甚至体力劳动都有可能被具身机器人所代替,面对如此大的时代变革,普通人担忧未来再所难免。
最近西安交通大学教授席酉民的一番发言,或许能帮助普通人缓解焦虑。
席酉民在近期发言中提到的 “独特价值、利用平台、创造生态”,恰好为普通人提供了AI时代的破局框架:不跟AI比效率,而是用自身优势结合技术,找到属于自己的位置。
比如AI读不懂 “社区共识”:当年狗狗币从0.0002美元涨到0.74美元,核心不是技术数据,而是 “meme文化” 带来的全球共鸣;未来仍会有新的文化热梗、社区故事崛起,普通人可以提前参与、感知趋势,这是AI靠数据永远赶不上的。
我们很多读者总觉得自己不是计算机专业,也不懂AI前瞻技术,容易在技术革命的浪潮中被淘汰,这种想法并不正确。善用 “平台杠杆”的核心是 “借平台之力放大自身能力”。普通人不必懂AI技术,只需学会利用现成平台,让AI为自己打工。
AI时代的机会也不在 “单打独斗”,而在 “融入生态”。普通人哪怕能力有限,没法创造自己的生态,大不了“打不过就加入”,利用好现有的一些资源,也可以在未来找到适合自己的位置。
总之躺下来焦虑并没有意义,不如花思考一下,如何利用AI成为自己的生产力工具,才是直面AI时代的正确姿势。
AI量化有涨有跌,技术浪潮不等人。与其焦虑 “被替代”,不如抓住时机,用人类感知补AI之短,借现成工具放大能力,融生态寻新出路。行动比焦虑更有用,主动拥抱,就是AI时代最好的破局方式。
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