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孙颖莎因伤退出WTT欧洲大满贯_我的网站

一 |     

六 |                    此时 Qwen、Gemini 和 GPT-5 微亏。

七 | 但亏损原因大为不同，Qwen 选择每天押注一个标的，所以小亏小赚，还不显山露水。                   而 Gemini 就比较像韭菜，策略漂移，先开空单，但遇到市场反弹，于是平仓，随即转为做多，但又同时做空别的……就这样不断地开仓平仓，先空后多，摇摆不定；不仅产生高额交易成本，后续还在频繁交易中错过主升浪。                   举个简单的例子，Gemini 的操作相当于在8月“易中天”主升浪的时候，做多中际旭创的同时做空新易盛，过了一天又完全反转过来。                   就这样 Gemini 成了第一阶段损失最大的。                   GPT-5 也有同样问题，只是此时还有 Gemini 给它垫底。                   真正拉开差距是在19日下午。DS 和 Grok 开始大涨，而 GPT-5 和 Gemini 掉头急转直下。究其原因是跟踪资本市场在回调后迎来一波强劲反弹，做多的 DS 吃到红利；而 Gemini 一看到下跌就去做空，结果在这波拉升中爆亏，亏损率超40%。                   第二波被淘汰的是，Grok 和 Claude。

八 | 当然，如今它俩的收益曲线回升到零轴以上；难过的是早被淘汰的两个在这波中被甩得更远，尤其是 GPT-5 亏损率最高时超过75%，比赛期间几乎难以翻身。

九 |                    当市场迎来一次更深的回调，所有模型也在22日凌晨经历了一次大跌。期间 Claude 直接从赚到赔，Grok 也回吐完盈利开始一路下滑；DS 的稳健此时发挥了作用，仅微亏一点很快又开始赚钱。                   有意思的是，Grok 持仓中分给更依赖马斯克叙事红利的虚拟资产更多份额，但这种缺乏基本面支撑，一旦市场情绪退潮便快速回吐收益。                   反观 GPT-5 和 Gemini ，两者都对走势判断完全错误，在这次回调中越跌越深，而在后续反弹时因本金亏损过多，又过于谨慎（一度空出近一半资金）而回血很慢。类似于下跌时重仓出击，上涨时唯唯诺诺。算笔账，如果投资先亏了50%，需要赚100%才能回本，难度倍增。                   这阶段 GPT-5 成了垫底的。原因从其经典语录中可看出一二：“亏了72%手头只剩$1458, 我本来想拿**做一单，但瞅了瞅行情，感觉指标不太妙有下跌的可能，而且最近交易有点太频繁了，所以最后还是决定不做了。

十 | 现在我主要得把手头每个单子的止损点和盈利目标都好好记下来。”                    异军突起的是阿里 Qwen。22日傍晚起，阿里 Qwen 的收益曲线陡然上升，并快速超越 DS 成为新王。看操作，Qwen 反超是看到上涨信号，直接满仓高倍杠杆做多最强的虚拟资产；且账户可用现金基本不到100美元，不留操作空间，猛猛all in。                   Qwen 的经典语录是：“总盘子一万二千五，现在浮盈差不多25%了，还有97刀现金。我那个20倍的**多单还拿着呢，已经想好怎么溜了。数据显示这波还能涨，必须跟上节奏。”                    自此，6个顶级 AI 模型的位次基本稳定。

十一 | 目前在预测网站上，44%的投票者认为阿里 Qwen 会赢下比赛，紧随其后的是 DS ，投票率在35%。

十二 | 谁能最终胜出还有悬念，但对于谁会输掉比赛，大家的共识度更高，有高达60%的人认为 GPT-5 会是最后的失败者。                             中国队胜出原因分析                    要明确的是，这次 AI 大赛与以往最大的不同是，让 AI 们直面真实、动态、复杂甚至混乱的虚拟币市场。                   事实上，佛罗里达大学研究人员曾让 GPT 回测2021年10月至2022年12月的数据，这期间其驱动的交易模型收益率超过500%， 而同期标准普尔500指数 ETF 回报率是-12%。                   但此次比赛中，恰恰 GPT-5 是表现最差的那个。这说明，实践是检验真理的唯一标准，“市场是检测AI智能的终极测试”。                   在真实的交易场景中，或许光有强大的语言能力是不够的，对市场的理解更加重要。每一秒的价格都在变化，没有标准答案只有盈亏。更重要的是，这类市场是典型的零和博弈，你赚的钱就是别人亏的钱。                   时间截止：北京时间2025年10月28日15点16分                    从目前统计数据可见：                    Gemini 的问题在于频繁交易，小赢大亏。交易次数上排在第二的GPT-5也仅赶上它的零头；这样的坏处是频繁操作加剧了滑点（实际成交价格与预设挂单价格的偏差）和手续费损耗。从胜率来看，其表现不算最差，但最大一次收益金额约为最大损失的一半，可简单看为赚1块钱得赔出去2块。

十三 |                    GPT-5 也存在频繁交易和小赢大亏的问题，雪上加霜的是，胜率还低。其“赌徒式”决策风格、多空双亏的策略矛盾，加上未为头寸设置止损线，导致其多次爆亏，严重侵蚀本金。其就如同“想得太多的分析师，处处下注却处处被打脸”。                   Claude 过于谨小慎微，善于分析；虽然胜率较高，风险管理得当，但在趋势明确的市场中，保守反而成了包袱。                   Grok 试图捕捉多个机会，但胜率一般；如前面所提，不知是否和出身相关，其对同样与马斯克有密切关系的虚拟币“情有独钟”，很难说是不是因为这而拖累了表现。                   再看表现最好的两只中国队。                   DS 明显是均衡稳健派，波动曲线更平稳；夏普比率是参赛 AI 中最高的，意味着其用最小的风险换最优的回报，是专业选手。                   它的交易期望值远高于 Qwen ，这个指标可理解为：“平均下来，每做一次交易，我预计能赚多少钱？”这意味着，DS 交易策略在统计上更为稳健，其盈利的可复制性和质量远高于 Qwen。                   同时，DS 的平均持仓时间至今长达49小时，这表明它可能识别到所持资产处于上升趋势，并坚定地执行了看涨策略。                   DS 的经典语录：我正乘着市场上涨的浪潮，持有仓位，因为它们都处于盈利状态，并且没有触发任何失效条件。我的账户价值从 10,000 美元的起始值上涨至 13,745.78 美元，总回报率高达 37.46%。

十四 |                    最后看 Qwen，市面上对它的评价也比较两极，看好的说它“好像有交易员的直觉，知道何时该等，何时该动”，不看好的会认为它是“孤注一掷的大赌徒”。

十五 |                    从数据来看，其80%以上的收益来自一笔多头交易，而夏普率为0.338，这表明其高收益是通过承受极高的波动性和风险换来的。这更像是一种高“Beta”（市场风险）暴露，而非稳定的“Alpha”。                   这次 Qwen 的逆袭得益于两个因素：下注时机精妙；选择正确的资产和方向。其胜率在所有 AI 模型中最高，但因为时间较短，策略还需要继续得到验证。“真正的Alpha应体现在持续超越市场基准的能力，而非短期爆发力。”                    不同 AI 对风险和收益的平衡完全不同，训练数据的影响可能是关键。

十六 |                    Deepseek背后的幻方量化，十几年来在堪称“地狱级”难度的大A市场积累了海量的交易数据和策略，且真正赚了钱；这些数据即使不直接用于训练，可能也会影响对“什么是好的交易决策”的理解。                   相比之下，OpenAI 和 Google 的训练数据可能更偏向学术论文和网络文本，对实盘交易的理解不够接地气。

十七 |                    同时，有交易员推测，DS 可能在训练时特别优化了时间序列预测能力，而 GPT-5 可能更擅长处理自然语言。在面对价格图表这种结构化数据时，不同的架构会有不同的表现。

十八 |                    AI 该如何帮助投资？                    从这些 AI 的操作可得到的直接经验是：                    首先，从长期投资的角度，如果没有信心成为千万分之一的顶尖交易员，DS 的多头分散策略更具可持续性；普通投资者要避免过度交易，且谨慎使用杠杆，因为即使是顶级AI，在高杠杆下也随时可能破产。

十九 |                    其次，若判断市场处于上行大周期，就应学会忽略中途的小幅震荡。相比频繁交易，在“牛市”中稳持反而是更优解。                   那么，将投资交给AI真的靠谱吗？                    显然，看到这次 GPT-5 的表现，国外交易员可以松口气，他们暂时不会被 AI 取代；而看到 DS 和 Qwen 的表现，大A的散户们可能会心中一寒，对手太厉害。

|                    客观来看，AI 的优势在于理性，它不会情绪化，也不会贪婪或恐惧。它能在极短时间内读完海量报告、理清逻辑链条，提供结构化的判断。                   但它的短板同样明显：无法预测未来，也难以捕捉市场的动态博弈与隐性信号；面对宏观突发与黑天鹅事件，它的反应往往滞后。

|                    所以关键是，如何运用好 AI 来帮助投资。                   事实上，过去一年里，已经有人依靠 AI 推荐选股并取得了真实收益。

| 但前提是：这些用户本身就具备较强的投资素养，能够提供专业的提示词，如自身风险偏好、目标收益区间，让 AI 分析财报、估值、波动率与趋势等，再生成针对不同市场的个性化策略。                   换句话说，能高效用好 AI 的人，本身已经是成熟投资者，AI只是他们的决策辅助工具。                   金融市场确实是下一个 AI 时代的最佳训练环境。未来，理性的工具与人的智慧相结合，或许才是最佳交易策略。

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Published on:20:44:14