11月4日，由美国研究机构Nof1主办的首届AI大模型真实投资大赛——Alpha Arena正式落下帷幕。这场激烈的竞争旨在探索六种顶级人工智能大语言模型（LLM）在真实市场中的表现。结果显示，阿里巴巴的Qwen3-Max实现了22.32%的回报，成功赢得了竞争，展示了其在量化交易方面的强大能力。
本次比赛的独特之处在于，每个参赛模型都获得了 10,000 美元的初始资金，允许他们在 Hyperliquid 交易平台上交易比特币（BTC）和以太坊（ETH）等加密货币的永续合约。所有模型都只能根据数字市场数据（例如价格、交易量和技术指标）做出决策，而不参考新闻或其他外部信息。目标是实现损益最大化 （PnL），并根据夏普比率评估其风险调整后的绩效。
尽管所有模型在相同的条件下运行，但它们在交易风格、风险偏好和持有期限方面表现出显着差异。一些模型在交易频率方面表现活跃，而另一些模型则更倾向于长期持有。此外，研究团队发现，对数据格式的敏感性直接影响模型性能;只需调整提示中的“数据顺序”就可以修复某些模型的误解。
然而，研究人员也指出，这种实验存在一定的局限性，例如样本量有限、测试周期短等。团队计划在下一季引入更多的控制因子和特征，以增强实验的统计能力。
通过这一实验，Nof1 希望将 AI 研究从静态基准测试推向更真实、更动态的决策场景，探索大语言模型是否可以在不进行特定微调的情况下进行有效交易。这一成就不仅为人工智能在金融领域的应用提供了新的视角，也揭示了现代模型在执行交易、风险管理和市场理解方面面临的挑战。
