揭秘中国AI模型领跑全球，AI炒股时代即将来临？看这里，你不可错过的投资机遇！

中国AI模型在技术上已经超越了美国模型，这引发了关于是否进入靠AI炒股时代的讨论，随着人工智能技术的不断发展，AI在股市分析、交易决策等方面发挥着越来越重要的作用，是否真正进入靠AI炒股的时代还需考虑多种因素，如市场环境、政策法规等，尽管AI技术为股市带来了新的机遇，但投资者仍需谨慎，结合自身经验和判断做出决策。

全球首次 AI 炒币混战

这几天，各大 AI 社群被一场 " 投资直播 " 刷屏。网友们实时追踪六大 AI 模型的交易表现，讨论的热情程度甚至超过研究自己炒股，这是一场用真金白银进行的 AI 投资对决。

10 月 17 日晚在 Alpha Arena 的实验平台上，来自中美的顶级 AI 模型被同时放进加密市场，每个模型获得 1 万美元实盘资金，自由买卖 · BTC、ETH、SOL、DOGE、BNB、XRP 等主流币。没有人类干预，没有额外提示，谁能让账户价值最高，谁就是真正的 " 会炒币的 AI"。

这场比赛最有趣的地方在于，它把 AI 从枯燥的榜单，扔进了最真实、最不可预测的金融市场。

过去，市场用 MMLU、ImageNet 这些静态的排行榜来衡量 AI 的能力。但市场不一样，它是一个由无数信息、情绪构成的生命体，在这里，没有标准答案，只有不断变化的概率。模型不仅仅要去分析数据，还要去分析市场的情绪，跟一个真正的交易员一样。

目前过去了 6 天，已经历了一些波动。前三天，排名第一的 DeepSeek Chat v3.1 收益率还一度接近 40%，盈利超过 4000 美元，但 10 月 21 日随着大盘下跌，也回吐了部分收益，DeepSeek Chat v3.1 收益率稳定在 10% 左右，不过仍然是前两名。

收益最低的却是用户量最多最知名的 GPT-5，亏损高达 68.9%（截止 10 月 23 日 12 点），目前还在一路下行，不怀疑 GPT-5 可能是最先出局的模型。

马斯克的 Grok-4 属于高频激进派，几乎满仓操作，涨了加仓，跌了也不割肉，所以一开始能实现超 40% 的盈利，但随着市场变化，也迅速跳水。

Claude 则是理性保守派，仓位轻、杠杆低、止损严格，可惜过于谨慎错失行情，总收益负 17.46%。

比较有意思的是，Qwen3 Max 凭借着比 Grok-4 更激进策略，成功实现反超 DeepSeek Chat v.31 —— 20 倍杠杆、几乎全仓操作，现金余额一度仅剩 96.8 美元！实现总收益 13.41%，领先 DeepSeekv3.1 已经一天多了。（截止 10 月 24 日 Qwen3 Max 大幅领先 DeepSeek Chat v.31 二十个点以上）

此次炒币大战最让人困惑的是 DeepSeek 难道真的有量化基因，在炒股炒币方面遥遥领先？还有最知名的 GPT-5 和 Gemini 2.5 Pro，为何表现一直非常拉胯？

先说说 DeepSeek 量化基因的问题，客观来说 DeepSeek 是由幻方量化团队训练而来的，在金融和数学方面有一定积累是正常的，但真的到了遥遥领先的地步也不至于。就在这次大赛开始前的小规模测试，GPT 和 Grok 是实现了盈利，反倒是 DeepSeek 有一定程度亏损。

那么你相信哪个最强呢？笔者觉得至少目前还是难以判断。

Alpha Arena 平台提供了前所未有的市场公开窗口，但作为基准测试，它仍然缺乏大样本、长时间、跨市场的数据积累，缺乏透明、可复现的输入与运行设置。而这意味着其仍然有很大随机性和不可靠性。

为什么这次 GPT-5 和 Gemini2.5 Pro 表现这么拉胯？因为它们是 " 通用模型 "。它们被训练的目的是聊天、写代码、写文章、做总结。它们学习的是整个互联网的知识，但也包括网上无数相互矛盾的分析、情绪化的演讲。GPT 和 Gemini 那种 " 散户式 " 高频交易，很可能就是学了太多互联网上的 " 噪音 " 导致的。

我们要观察并不是各大模型的收益结果，而是在真实市场中的博弈，要看他们买了什么，卖了什么，持仓多久，怎么止盈止损，这才是这场 " 真人秀 " 真正的意义。

如何用 AI 炒股赚到钱

01、选对模型很重要

想象一下：你不再需要苦读财报，不用耗费巨资订阅 Bloomberg 终端。只需在聊天机器人里输入一句：" 我该买哪只股票？" ——一场由人工智能驱动的金融革命，正以我们难以置信的速度席卷全球投资界。根据路透社消息，至少有十分之一的散户投资者已经开始依赖 ChatGPT 或 Gemini 这样的聊天机器人来筛选投资标的。

券商 eToro 指出，我们必须承认，当前美股正处于历史高位，全球市场也相对乐观。但 ChatGPT 选股的成功并非 " 零门槛 " ——它要求使用者具备一定的金融知识，否则 " 试错 " 的成本会非常高昂。

公众希望的是大模型能够成为高成功率预测市场的 " 水晶球 "，但真的有这种 " 预测未来水晶球 " 吗？应该选哪种模型？目前并没有市场公允推荐。

金融大模型的发展可以追溯到 2023 年，那一年也是大模型的 " 开元之年 "。当时最具标志性的金融大模型是彭博社发布的 BloombergGPT。500 亿参数的数据集包含了 Bloomberg 自家的新闻文章、市场数据和研究报告，也曾红极一时但很快寂寥无声。

因为，BloombergGPT 成本高昂、系统封闭，普通个人开发者和小型机构完全无法触及。其模型内部的运作机制是一个黑箱，使用者只能接受其输出结果，而无法对其进行定制或深入研究。在金融预测性方面的提升感知也不是很大，所以就其收益而言，可能还不如专业的投资顾问。

2025 年 8 月，清华大学研究团队在 Github 上发布了一个叫做 Kronos 的开源项目，其目标是利用时间序列大模型来预测金融市场的 K 线走势。从项目介绍来看，这是一个典型的、试图利用大模型在金融市场中直接寻找盈利机会的尝试。

理论上是非常专业全面的金融大模型表现应该还可以，但据多数使用者反馈，对其输出的结果表示不满，要么是观点判断太过平均市场化，要么是臆造观察其预测结果难以让人信服。

为什么会这样？是 AI 不够强还是交易频次赶不上量化，都不是！而是大模型往往从市面挖掘有效因子，对于矛盾之处缺乏深入推理，其策略是趋同的。

金融市场向来有 " 买在分歧，卖在一致 " 的说法，如果只是单纯的利用网络公开信息做策略，那很难跑得过资金体量更大，信息收集调研更强的量化机构。

当然，目前声量更大的还是各大券商推出的 AI 选股，并已经开始收费，从月费几百到 3888 元不等。中国银河证券推出了智能投顾服务——财富星 AI 投顾，其包含 AI 选股、AI 数据和 AI ETF 三大功能。

东方财富的 " 妙想 " 大模型分为体验版、进阶版、专业版。体验版可以每天体验 3 次深度研究；进阶版每个季度 518 元，每天可以体验 50 次深度研究；专业版每季度 818 元，每天可以体验 100 次深度研究。

从结果来看用 AI 炒股的人却收获寥寥。一方面要调教 AI 学习交易规则，另一方面又要核验 AI 策略防止算法幻觉带来的风险，结果上反而不如传统购买 ETF 的基民。

但利用 AI 模型来协助炒股依然是大趋势，我们已经迈入全面 AI 时代，不用 AI 的人跟使用的人在效率上的差距是天壤之别。AI 对于上市公司财报总结和行情基本分析，是快速的，概括性很强的，把这类文本和图表的繁琐任务丢给 AI 再好不过了。

至于选择哪家模型，目前来看并没有太本质的区别，在选择的过程中不应以名气来判断，而是根据自身目标来看哪家完成度准确性高。反复使用和调换模型在当下应该是基本动作。

02、明确你的炒股目标

有网友在 AI 的 " 指导 " 下，反而经历一场财富大缩水，" 账户金额每天都在稳定地减少 "。原本期望的三个月翻倍，变成了一个月跌幅超过 50%。

这位网友不仅过于相信 AI，而且还不懂 AI，在出现明确持续下跌信号还不选择止损，反而慌乱操作的情况下，更多就是他的问题了。

所以有着明确的炒股目标和纪律非常重要，就像在 AI 炒币比赛中独树一帜的 DeepSeek，完全按照预设交易计划，行情波动也不做盘中调整，哪怕浮盈接近 2000 美元，它也坚持 " 计划未变，仓位不动 "。DeepSeek 非常看重风控结构和盈亏比，而散户中很少有人有这个概念。

根据笔者的实操经验来看，有时候为了达成一个定义的共识，可能要反复跟 AI 解释和强调。就比如对于价值投资的理解，AI 一开始只强调高 ROE 和现金流，对于有着护城河的企业理解甚至会出现 " 南辕北辙 " 的情况，不知道是不是太多企业用拥有 " 护城河 " 形容自己。

当输入笔者对于护城河的理解之后，完成了新的条件约束，又忘了上文要求回答美股市场规则。

简单来说，当前 AI 输出的质量高度取决于数据质量和提示词设计，例如提供的数据是什么角度、构建的问题是哪个方向，它倾向于哪方面的概率就越大。

目前多数 AI 更擅长的是技术面分析，比如趋势、支撑与阻力、成交量、关键价位等因素，至于基本面分析更多时候是重复新闻和研报，还是需要用户自己来分析其行业地位和前景，以及未来的盈利能力。

03、比 AI 更懂投资

是的，你没有看错，想用好 AI 就需要比 AI 更懂投资，这就好比能用刀切菜的人很多，但能用刀来雕花的人就比较少了。

不管是用 DeepSeek 还是 GPT 来炒股，" 只负责抄作业坐等挣钱 " 的情况都是不存在的，相反亏掉本金的可能性很大。

除了明确自己的目标和投资纪律之外，还要注意 AI 数据的可靠性，如果只会搜索数据很可能得到的都是错误数据，要有被投资行业的常识，比如猪周期客观存在但因为疫病风险和逆势投入，也会导致猪周期时间远超以往。还有机器人行业，是值得投资的企业和产业链不假，但是宣传展示肌肉还是有马上可以量产，结果是完全不同的。

此外，AI 难以判断 " 黑天鹅 " 风险，对于 " 灰犀牛 " 事件的认知也比较滞后，不同的事件风险也需要随时调整投资策略。

知名投资人段永平并不看好用 AI 来投资。他将 AI 定义为 " 高级的看图看线 " 。无论算法多复杂，数据量多大，AI 只是在优化 " 猜人心 "（其他交易者在想什么）的游戏，而不是在实践 " 估价值 "（公司值多少钱）的投资。

AI 的局限性在于 " 精确的错误 "，AI 极度擅长在既定规则下进行精确计算，但投资面对的是一个充满不确定性的未来。

AI 可以回溯过去所有的数据，找到完美的相关关系，但无法真正 " 理解 " 为什么可口可乐的品牌价值如此持久，也无法 " 感受 " 苹果公司企业文化的力量。当出现模型从未见过的 " 未知的未知 " 时（如全新的商业模式、颠覆性的技术），AI 可能会犯下灾难性的错误。

或许有人对于 " 价值投资 " 这一套理论并不感兴趣，但不迷信 AI，保持个人清醒的判断主见还是非常有必要的。

写在最后

值得注意的是，目前正规一点的 AI 模型，都会标注：该服务所提供的指标均基于历史数据，过往表现不代表未来趋势，不构成投资建议，接受该服务的投资者，请注意投资风险。

这并不是甩锅，而是揭示了当前 AI 的困境，以为是 " 万能水晶球 "，实际上只是一个精于计算，功能有限，不保证对错的工具。