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从 Alpha Arena 看 AI 样本带给我们交易的启示：
最近在 @the_nof1 的 Alpha Arena 中，多个顶级 AI 模型（Qwen3 MAX、DeepSeek Chat、Claude、Grok、Gemini、GPT-5）被放入真实市场实盘做合约交易。
这些模型不论真实能力强弱与否，它们交易数据的结果都揭示了关于长期盈利与风险控制的一些深刻规律——对交易员同样有启发。
首先，从结果看：
Qwen3 MAX：+67.75% 收益，胜率 31.8%，夏普比率 0.22
DeepSeek Chat：+36.39% 收益，胜率 20%，夏普比率 0.99
GPT-5 / Gemini 高频交易，亏损严重（-60% 以上）
几个事实： 胜率并不 100% 保证收益，交易频次越高，绩效反而越差。
这意味着什么？
1. 交易频次与绩效呈负相关。
Gemini 进行了 119 次交易，手续费高、波动频繁、盈亏比极低。
反观 Qwen3 MAX 仅出手 22 次，却取得最高收益。
AI 模型验证了“少即是多”的老道理，过度交易往往损害整体收益。
2. 胜率重要，但盈亏比最为关键。
Qwen3 MAX 胜率最高，但也仅不到 32%，Deepseek Chat 的胜率更是只有 20%。而它们交易的单次最大盈利远大于单次最大亏损（证明其策略的高盈亏比）。
这说明在实盘交易中，控制亏损、放大利润甚至比“做对几次”更重要。
3. Sharpe Ratio 决定稳定性，不追逐短期收益。
DeepSeek Chat 虽然交易次数最少（10 次），但维持了接近 1 的 Sharpe——说明收益结构稳定、风险波动可控。
相比之下，高频模型虽然看似更“聪明”，但波动剧烈，夏普比率为负，意味着亏损调整后的收益极差。
4. 对人类交易员的启示：
高频操作与信息焦虑是长期盈利的敌人。
任何策略都要在“盈亏比、交易成本、胜率”之间找到最优平衡。
长期盈利不是更高的模型智商，而是更强的风险纪律。
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