最新封面丨当AI搏杀股市,揭秘赚钱黑箱

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大模型炒股展现的究竟是超越普通人的投资智慧，还是被包装过的随机性？当传统金融风险在算法黑箱中被放大，谁来承担责任与后果？

文｜财新周刊 刘冉 岳跃

给一个顶尖的大模型1万美元，让它在真实市场里实盘炒股两周，结果会如何？

2025年12月3日落幕的Alpha Arena 1.5赛季就上演了这样一场“AI炒股大赛”。比赛组织方美国人工智能研究实验室nof1.ai挑选了当下最强的八个大语言模型，各分配1万美元起始资金，设置统一的交易费率、杠杆上限和撮合规则，交易纳斯达克成分股等美股的代币化合约。所有模型的下单、止损、加减仓策略完全由AI（人工智能）自行决策，人类不得干预。

两周鏖战后，赢家只剩下一位——马斯克旗下xAI的Grok-4.20，将1万美元本金滚到了约1.22万美元，综合收益率达12.11%。而OpenAI的GPT-5.1、谷歌的Gemini-3-Pro、中国量化私募幻方的DeepSeek-Chat-V3.1、阿里巴巴的通义千问3-Max（Qwen3-Max）、月之暗面团队的Kimi-K2-Thinking，以及Anthropic的Claude-Sonnet-4.5等其余七位选手全部亏损离场，亏损最多的超过50%。

这场比赛被视作一次AI版量化对冲基金的公开测试，在真实市场环境下检验不同大模型作为“基金经理”的实战能力与风险控制水平。比赛中各模型的交易明细和操作轨迹全程公开，其决策背后所隐含的“逻辑性格”与“风险偏好”也首次如此透明地呈现在公众面前。

比赛所引发的追问，或许比赛事结果本身更值得深思。

AI的“投资思维”究竟是建立在统计规律上的高级拟合，还是已涌现出某种超越人类直觉的、对市场的独特理解？它更擅长发现价值，还是更善于执行指令？当多数顶尖模型在震荡行情中纷纷折戟后，惟一胜出的那一位是否恰恰说明，在当前的AI投资范式下，运气比实力更具决定性？

要搞懂AI如何炒股，即将成为“AI Data Agent（数据智能体）第一股”的迅策科技首席技术官杨阳对财新用了一个通俗的比喻：AI就像一位大厨，能不能做出赚钱的“大餐”，取决于算法、算力、数据三个因素。算法好比“菜谱”，规定了AI如何处理数据、分析逻辑、做出决策的“烹饪步骤”。算力相当于“厨具”，算力越强，比如用数千张高端显卡，AI处理数据越多、速度越快。数据相当于“食材”，包括股票行情、财报、新闻、社交媒体讨论等所有与投资相关的信息，数据时效性、数据维度丰富性、数据准确性至关重要，如果是过时数据、错误数据，再好的AI也会投资亏损。

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全文共15101字

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