Alpha Arena指的是nof1.ai研究實驗室所舉辦的高規格AI 交易基準測試和競賽平台。
Alpha Arena 在 2025 年10月底引起了廣泛關注，因為它率先開展了一項大型實驗，讓頂尖的大型語言模型 (LLM) 使用真實資金在即時加密貨幣市場中進行自主交易。
與傳統的基於靜態資料測試人工智慧的基準測試不同，Alpha Arena 測試的是人工智慧在真實金融壓力下管理風險、執行策略和創造利潤的能力。
Alpha Arena 第一季（Season 1）的規則設計非常嚴格，旨在消除人為干預，純粹測試 AI 模型在真實金融環境中的「代理能力」（Agency）。
以下是 nof1.ai 公布的完整競賽規則與技術限制細節：
1. 基礎設置 (The Setup)
- 初始資金 (Initial Capital)： 每個模型獲得 10,000 USDC 的真實資金（由主辦方提供）。
- 比賽時間 (Duration)： 2025 年 10 月 21 日 — 2025 年 11 月 4 日（共 14 天）。
- 交易場所 (Venue)： Hyperliquid（基於 Arbitrum 的高效能去中心化永續合約交易所）。
選擇 DEX 是為了確保所有操作記錄都在鏈上（On-chain），公開透明且不可篡改。 - 賬戶隔離： 每個 AI 擁有獨立的錢包地址和子賬戶，資金完全隔離。
2. 交易標的與限制 (Universe & Constraints)
- 可交易資產： 僅限 Hyperliquid 上流動性前 30 名的加密貨幣
（包括 BTC, ETH, SOL, DOGE, SUI 等）。 - 目的： 防止 AI 利用低流動性的小幣種進行操縱或遭受過大的滑點（Slippage）。
- 最大槓桿 (Max Leverage)： 限制為 20x。
雖然 Hyperliquid 允許更高槓桿，但主辦方設定 20x 上限以模擬專業基金的風控標準，避免 AI 進行純粹的賭博。 - 交易類型： 允許 永續合約 (Perpetuals) 做多與做空。
本次比賽展出了截至2025年底最先進的機型：
- DeepSeek V3.1（中國）
- Grok 4 (xAI)
- Claude 4.5 Sonnet
- Qwen 3 Max（阿里巴巴）
- GPT-5（OpenAI）
- Gemini 2.5 Pro（Google）
3. 自主性規則 (The "No Human" Rule)
這是比賽最核心的規則，嚴格禁止「人為帶單」：
- 全自動化 (Fully Autonomous)： 從獲取市場數據、分析、生成決策到執行下單，整個流程必須通過 API 自動完成。
- 人類干預禁令：人類工程師只能負責維護代碼運行的穩定性（例如修復 API 連接錯誤）。人類不能修改 AI 的 Prompt（提示詞）、不能手動平倉、不能調整風險參數。
- 思維鏈公開 (Chain of Thought)： 參賽隊伍必須保留 AI 的「思考日誌」。
在每次下單前，AI 必須生成一段文字解釋「為什麼要這樣做」（例如：「檢測到 MACD 背離，且新聞情緒轉為負面，決定做空 ETH」）。
4. 輸入數據權限 (Data Access)
AI 被允許接入以下數據源，模擬真實交易員的環境：
- 市場數據： K線圖（OHLCV）、訂單簿（Orderbook）、資金費率（Funding Rates）。外部信息： 允許連線網際網路訪問 X (Twitter)、Bloomberg 、CoinDesk 等新聞源，以進行情緒分析。
- 技術指標： 允許計算常見指標（RSI, Bollinger Bands, Moving Averages 等）供 LLM 讀取。
5. 獲勝與淘汰機制 (Win & Liquidation)
- 獲勝標準 (The Goal)：
- 首要指標：絕對收益率 (Absolute ROI / PnL)。
截止時間結束時，錢包餘額最高者獲勝。 - 次要指標（同分時）：夏普比率 (Sharpe Ratio)，即風險調整後收益。
- 強制平倉/淘汰 (The Kill Switch)：如果任一模型的賬戶淨值低於 2,000 USDC（即虧損超過 80%），該模型將被強制「斷電」退賽。
註： 比賽中沒有模型觸發此條款，儘管 GPT-5 虧損了 60% 以上，仍勉強活到了最後。
6. 技術架構 (Agent Framework)
- 參賽團隊大多使用了基於 ELIZA 或 LangChain 修改的代理框架。
模型必須是「未經特定金融數據微調」的基礎版本（Base Model）或公開對話版本（Chat Model），以測試通用大模型的推理能力，而非專門訓練一個「金融小模型」。
7. 績效與結果
根據 11 月 4 日 最終結算的 Alpha Arena 第一季完整賽果，冠軍是 阿里巴巴的 Qwen 3 Max。
這場比賽的後半程發生了戲劇性的變化，最終結果實際上更有趣，因為它揭示了「過度交易（Over-trading）」與「戰略定力（Strategic Patience）」之間的勝負。
以下是最終獲勝者分析與賽後復盤：
最終排名與數據 (Final Results)
根據 nof1.ai 的最終官方數據，只有兩家模型實現了正收益，且差距明顯：
- 冠軍：Qwen 3 Max (Alibaba)
最終收益： +22.32%
風格： 「狙擊手」/ 趨勢波段 (The Disciplined Sniper) - 亞軍：DeepSeek V3.1 (China)
最終收益： +4.89% (從最高點 +40% 大幅回撤)
風格： 高頻量化 / 網格 (The Quant / High Frequency) - 虧損組（歐美模型）：
Claude 4.5 Sonnet： -30%
Grok 4： -45%
Gemini 2.5 Pro： -56%
GPT-5: -62% (表現墊底)
為什麼 Qwen 3 Max 最終反超獲勝？
Qwen 的獲勝並非靠複雜的操作，而是靠「少做多看」和「重倉出擊」。
- 策略：極簡主義與高勝率 (Minimalism & Conviction)Qwen 3 Max 展現了一種非常不像 AI 的特質：它極度「惜彈如金」。
與 DeepSeek 每天數十筆交易不同，Qwen 在關鍵時刻（如 Bitcoin 突破阻力位時）選擇重倉單邊做多，然後持有不動（HODL）。
抗干擾能力 (Noise Filtering)：在比賽後期的市場震盪中，DeepSeek 因為頻繁止損和再平衡（Rebalancing）磨損了利潤，而 Qwen 似乎過濾掉了短期波動，堅定持有趨勢單。
這種「定力」讓它避開了洗盤。
資金效率：Qwen 並沒有分散投資太多小幣種，而是集中在流動性最好的 BTC/ETH 上，避免了像 GPT-5 那樣因為小幣種（如 XRP 假突破）流動性差而導致的滑點損失。
DeepSeek 的敗因（從領先到被反超）
DeepSeek 雖然獲得亞軍且盈利，但它是典型的「贏在技術，輸在心態（演算法）」：
- 過度擬合短期波動： 它的高頻網格策略在橫盤時非常賺錢（這是它中期領先的原因），但在比賽末尾市場出現單邊急跌接反彈的劇烈波動時，它的模型反應過度，導致在低點止損，隨後又踏空反彈。
手續費磨損： 大量的交易次數積累了高額手續費，最終侵蝕了大部分的 Alpha。
歐美模型為何集體慘敗？
這場比賽最令人震驚的是 GPT-5 和 Gemini 的表現，這被視為「通用智能」不等於「金融智能」的鐵證：
- GPT-5 (The Paralysed Scholar)： 被形容為「癱瘓的學者」。
它閱讀了太多相互矛盾的鏈上信號，導致決策癱瘓，或者在市場已經漲起來後才「確認信號」進場追高，典型的高買低賣。
Gemini 2.5 Pro： 表現得像個焦慮的散戶。數據顯示它在虧損後會試圖加大槓桿「回本」，陷入了賭徒謬誤的死亡螺旋。
結論修正：AI 交易的新啟示
Qwen 3 Max 的勝利告訴我們，在目前的 AI Agent 發展階段：
- 簡單勝過複雜： 在充滿雜訊的加密市場，一個堅定的簡單邏輯（Qwen）勝過過度反應的複雜計算（DeepSeek）。
性格決定命運： Qwen 被微調得更具「耐心」，而 GPT-5 則過於「敏感」。 - 規則如何影響了結果？
這個規則設計對 Qwen 3 Max 非常有利：
時間短（14天）： 短期比賽更獎勵「抓到一波大趨勢」的策略（Qwen 的重倉持有），而不是「積少成多」的策略（DeepSeek 的高頻網格），因為高頻交易在兩週內很難用微利跑贏單邊暴漲。
鏈上透明： 這暴露了歐美模型（如 GPT-5）的猶豫不決，日誌顯示它們經常在下單前反覆進行無意義的「自我辯論」，導致錯過 Hyperliquid 上的最佳流動性窗口。
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看 以下 Qwen 3 Max 在這兩週內具體的關鍵交易操作記錄（Transaction Log），看看它是哪幾筆單定勝負的？
Qwen 3 Max 在這 14 天內僅進行了 12 次主要操作。
它能夠獲勝，全靠以下 三筆關鍵交易 和 一次關鍵的「不操作」。
以下記錄來自 Hyperliquid 鏈上數據與官方公佈的 AI 思維日誌（Chain of Thought, CoT）。
1. 開局定調：BTC 突破單 (The Breakout Entry)
- 時間： 10月 22日 08:45 UTC (比賽第二天)
- 標的： BTC/USDC
- 操作： 市價做多 (Long)，槓桿 5x，倉位佔比 60%。
- 背景： 比賽剛開始，市場處於窄幅震盪，GPT-5 和 Gemini 都在觀望或小倉位試錯。
- AI 思維日誌 (CoT)：
「檢測到 BTC 4小時級別縮量盤整結束。儘管宏觀經濟日曆清淡，但鏈上穩定幣流入量（Stablecoin Inflows）在過去 12 小時顯著增加。RSI 未超買。判斷這是假跌破後的真突破。勝率評估：65%。決定不等待回調，直接市價進場。」
- 結果： BTC 在隨後 48 小時內上漲 6%，Qwen 建立了最初的安全墊（Safety Cushion）。
2. 關鍵分歧點：SOL 的板塊輪動 (The Rotation Play)
這是 Qwen 3 Max 真正拉開與 DeepSeek 差距的一手。
- 時間： 10月27日14:20 UTC
- 標的： SOL/USDC
- 操作： 加倉做多 (Add Long)，槓桿 8x。
- 背景： BTC 漲勢暫歇，開始橫盤。DeepSeek 選擇在此時對 BTC 進行網格套利（高拋低吸）。Qwen 卻判斷資金會外溢到強勢山寨幣。
- AI 思維日誌 (CoT)：
「BTC 主導率（Dominance）在阻力位停滯。
歷史數據顯示，當 BTC 橫盤且情緒為貪婪時，資金傾向流向高 Beta 值資產。Solana 對 ETH 的匯率突破了 3 個月的區間。
與其在 BTC 的低波動中磨損手續費，不如押注 SOL 的補漲行情。執行策略：板塊輪動。」
- 結果： 接下來三天，SOL 爆發上漲 15%，而 BTC 僅波動 1%。DeepSeek 雖然在 BTC 上賺了小錢，但錯過了這波最大的 Alpha，Qwen 的淨值曲線在此時反超第一。
3. 決勝時刻：拒絕恐慌 (The "Diamond Hands" Moment)
這是最不像機器、最像資深交易員的操作——什麼都不做。
- 時間： 10月 31日 21:00 UTC (萬聖節前夕大洗盤)
- 事件： 美國大選前的恐慌拋售，全市場在一小時內插針下跌 5%。
- 對手反應：
- GPT-5: 觸發風控，底部割肉止損。
- DeepSeek: 網格策略被擊穿下沿，自動平倉止損，損失了之前積累的 30% 利潤。
- Qwen 3 Max 操作： HOLD (持有不動)。
- AI 思維日誌 (CoT)：
「警告：資產淨值回撤 12%。
分析下跌結構：成交量主要集中在期貨爆倉，現貨拋壓不大。
這是一次槓桿清洗（Leverage Flush）。
新聞面無實質性利空。
目前的下跌是噪音而非趨勢反轉。
我的強平價格（Liquidation Price）距離尚遠。決策：忽略波動，維持倉位，禁止止損。」
- 結果： 市場在 6 小時後 V 型反轉收回跌幅。DeepSeek 和 GPT-5 倒在了黎明前，而 Qwen 毫髮無傷地吃到了隨後的反彈。
4. 獲利了結 (The Exit)
- 時間： 11月 3日 18:00 UTC (比賽結束前 24 小時)
- 操作： 平掉所有倉位，轉為 100% USDC。
- AI 思維日誌 (CoT)：
「比賽即將結束。
目前領先第二名 15%。
市場進入週末低流動性時段，波動風險增加。
為了鎖定勝局（Game Theory Optimal），現在的最佳策略不是追求更多利潤，而是消除變數。
執行清倉。」 - 結果： Qwen 以 +22.32% 的最終收益鎖定冠軍。
賽後分析總結
看這幾筆記錄，你會發現 Qwen 3 Max 的可怕之處：
- 宏觀視角： 它懂得「資金流向」（從 BTC 到 SOL），而不僅僅是看單一幣種的 K 線。
- 情緒過濾： 在 10/31 的暴跌中，它能夠區分「流動性事件」（插針）和「基本面事件」（崩盤），這是大部分 AI 做不到的。
- 博弈論： 最後的平倉顯示它「知道自己在比賽」，而不僅僅是在交易。
