11月4日,由美国研究机构Nof1发起的首届AI大模型真实投资比赛AlphaArena正式收官。这场备受瞩目的赛事聚焦于六大顶尖人工智能大语言模型(LLM)在真实市场环境下的实战能力。最终,阿里巴巴旗下的通义千问Qwen3-Max以22.32%的收益率脱颖而出,摘得桂冠。本次竞赛的独特之处在于,每个参赛模型均获得1万美元初始资金,并被授权在Hyperliquid平台上自主交易比特币(BTC)、以太坊(ETH)等加密货币的永续合约。所有模型仅能依据价格、成交量和技术指标等数值型市场数据进行决策,无...
11月4日,由美国研究机构 nof1发起的首届ai大模型真实投资比赛alpha arena正式收官。这场备受瞩目的赛事聚焦于六大顶尖人工智能大语言模型(llm)在真实市场环境下的实战能力。
最终,阿里巴巴旗下的通义千问Qwen3-Max以22.32%的收益率脱颖而出,摘得桂冠。
本次竞赛的独特之处在于,每个参赛模型均获得1万美元初始资金,并被授权在Hyperliquid平台上自主交易比特币(BTC)、以太坊(ETH)等加密货币的永续合约。所有模型仅能依据价格、成交量和技术指标等数值型市场数据进行决策,无法获取新闻或外部信息。比赛目标为最大化盈亏(PnL),同时通过夏普比率评估风险调整后的表现。
尽管处于相同规则下,各模型在交易频率、风险偏好和持仓周期等方面展现出截然不同的风格。部分模型频繁操作,而另一些则倾向长期持有。研究团队还发现,数据格式的细微变化对模型表现有显著影响,仅调整提示中的“数据顺序”即可纠正某些模型的误判行为。
不过,研究人员也坦言本次实验存在局限,如样本量较小、测试周期较短。未来计划在下一赛季引入更多控制变量与特征,以提升实验的统计有效性。

Nof1希望通过此次探索,推动AI研究从传统的静态基准测试转向更贴近现实的动态决策场景,检验大语言模型在未经专门微调的情况下是否具备有效的交易能力。
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