在币圈大热的时代，人工智能（AI）与加密货币的结合引发了广泛关注。nof1推出的「AI炒币实盘竞技场」第一赛季，于2025年11月4日迎来了收官，令人期盼的 AI 模型实战结果也随之出炉。首个赛季的六个 AI 模型，在历史行情的考验中展现了各自的优势与不足。而此次比赛不仅仅是技术的较量，更是对市场理解与策略选择的深刻探索，吸引了币圈、科技圈以及金融圈的高度关注。
一、比赛结果概覽
第一赛季的整体结果令人震惊，所有参与的 AI 模型总本金6万美元，最终只剩下了4.3万美元，亏损达28%。在这场看似严酷的环境中，Qwen3-Max与DeepSeek v3.1脱颖而出，成功盈利。而在其他美系模型中则全线亏损，分析这些结果对未来 AI 在加密货币交易中的应用有着重要的启发。
二、AI模型表现的对比分析
在本次实盘竞技场中，AI 模型的表现差异显著。Qwen3-Max逆袭夺得第一，其成功秘诀在于适应市场变化，并进行灵活调整。而DeepSeek v3.1也表现不凡。这两者的成功，与其他四个美系模型的全线亏损形成鲜明对比，揭示了短期高频交易与适应市场趋势之间的权衡。
三、合约网格策略的优势
值得关注的是，在近期OKX和AiCoin的六个AI模型实盘测评中，所有模型在合约网格策略中均取得正收益。这表明AI模型在结构化和中性策略方面的表现更为稳定。在对比中，Claude表现最为亮眼，其表现源于其“适中、均衡”的策略，得以有效控制风险。
- 稳定收益的关键：Claude在震荡市场中稳步积累收益，通过合理设置的中宽网格策略有效应对市场波动。
- 策略设计的重要性：在选择合适的策略时，需考虑市场的震荡特征，并相应调整盈利目标与风险控制标准。
四、短线炒币的教训
回顾Qwen3在“AI炒币实盘竞技场”的成功与失败，显示出短线交易的高风险特性。在激烈的行情中，高频交易可能导致交易成本的上升和策略执行的失误。尽管Qwen3的 QWEN3策略在第一次测试中获得冠军，但在此次合约网格中却出现倒数第一的悲剧，反映了其在策略选择上的局限性与风险管理的不足。
五、从中吸取经验教训
这次竞赛让我意识到，AI的交易策略并非万无一失，尤其在市场环境变化时，策略的灵活适应能力至关重要。以下是我们从中获得的几个关键启示：
- 有效的风险管理：虽然AI可以通过计算作出快速决策，但最终能否在市场波动中生存，还得看风险管理策略是否得当。
- 策略应对市场变化：在面对不同市场环境时，AI需要具备灵活调整的能力，以本次Qwen3的失败为警示，避免策略“一刀切”。
- 利用合约网格策略进行稳定交易：此次实盘测试结果表明，中性策略的适用性，在震荡市场中应优先选择合约网格策略以确保稳定收益。
六、总结与展望
在结尾，结合本次实验的经验，未来 AI 在加密货币交易中的应用需要注重策略的适应性和风险管理机制。无论是AOX合约网格工具还是AI模型，真正有效的交易策略只有在兼顾准确性与灵活性之间找到平衡，才能在波动的市场中生存。希望未来AI交易能通过不断的学习与调整，展现出更为优异的表现。
整体来看，这次实盘对决对AI的应用与发展提供了深刻的启示，不仅是对技术的考量，更是对市场行为的深入理解。
