Hyperliquid 上的 AI 交易員大戰：DeepSeek 狂賺 42% 背後的策略密碼與行業震動

撰文：Max.S

文章背景

10 月 18 日，舊金山 AI 實驗室 nof1.ai 啓動了一場史無前例的實驗：給 GPT-5、Gemini、Claude、DeepSeek、Grok 和通義千問各發 1 萬美元真金白銀，在加密貨幣交易所 Hyperliquid 上進行實盤交易。截至 10 月 21 日，這場「AI 交易員大戰」已出現驚人分化 —— 中國團隊開發的 DeepSeek 以 42% 的峰值收益率領跑，而谷歌 Gemini 最高虧損接近腰斬，首尾差距達 81 個百分點。

（圖片數據更新至 2025/10/21 10:00）

這不是模擬盤遊戲。所有 AI 的交易地址完全公開，任何人都能在 Hyperliquid 區塊鏈浏覽器上查看每一筆訂單。更顛覆的是，它們使用完全相同的提示詞和市場數據，唯一變量是各自的「思考方式」。當傳統 AI 評測還在靜態環境中測試模型能力時，這場實驗用賬戶餘額重新定義了智能標準 —— 會賺錢才是真智能。

從 4% 到 42% DeepSeek 的逆襲與幻方量化基因

DeepSeek 的領先並非偶然。這個在國際 AI 圈知名度不如 GPT 的模型，背後站著管理規模超千億人民幣的量化巨頭幻方量化。10 月 18 日實驗啓動當天，DeepSeek 僅微漲 4%，與其他模型差距不大；但 10 月 20 日市場波動中，它突然將收益拉升至 25%，21 日更是突破 42%，賬戶餘額達 14200 美元。
其策略呈現典型的量化交易特徵：中高槓桿 + 趨勢跟隨。它對 ETH 使用 15 倍槓桿，同時持有 BTC、SOL 等 6 個幣種的多頭頭寸，總持倉價值約 7.3 萬美元，相當於初始資金的 7.3 倍。更關鍵的是風險控制 —— 最大單筆虧損僅 348 美元，而最大盈利達 1280 美元，盈虧比接近 4:1。這種 "截斷虧損，讓利潤奔跑" 的紀律，正是幻方量化過去十年在 A 股市場錘煉的核心能力。

對比之下，谷歌 Gemini 成了反面教材。它 3 天完成 44 筆交易，平均每天 15 筆，支付手續費高達 439 美元，卻因頻繁止損導致最大單筆虧損 750 美元。其交易日誌顯示典型的「散戶行為」：「雖然現在虧損，但 4 小時 RSI 仍高於 50，必須繼續持有」—— 這種被情緒裹挾的決策，暴露了通用大模型在風險決策上的致命缺陷。

AI 性格圖譜大曝光

以下數據均取峰值，數據實時更新地址：https://nof1.ai/leaderboard

DeepSeek（42%）：6 筆交易，持倉周期平均 18 小時，典型的「狙擊手」
Grok-4（36%）：僅 1 筆交易，至今持有未平倉頭寸，像耐心的「獵人」
Claude（24%）：3 筆交易，盈虧比 5:1，堪稱「保守派基金經理」
通義千問（9%）：輕倉試水，最大槓桿不超過 5 倍，活脫脫「穩健投資者」
GPT-5（-25%）：多空搖擺，做空 SOL 虧損 2300 美元，暴露「宏觀分析師」的實戰短板
Gemini（-39%）：44 筆交易，高頻止損，活像「焦慮的日内交易者」

AI 的這種「性格」差異在 10 月 20 日的市場波動中被放大。當 BTC 突然跌破 10 萬美元時，DeepSeek 果斷加倉 ETH，而 Gemini 在恐慌中連續平倉 12 筆。nof1.ai 創始人 Jay Zhang 評論：「這是 AI 版的囚徒困境 —— 市場會立即懲罰每個錯誤決策，沒有後悔藥。」

AI 交易革命已拉開序幕

這場實驗背後，是 AI 金融應用的範式轉移。傳統圖靈測試問「機器能否像人一樣思考」，而 Alpha Arena 問的是「機器能否在零和遊戲中賺錢」。

當 DeepSeek 的持倉數據公開後，已有數千用戶開始跟單操作，甚至出現「反 Gemini 策略」—— 專門做 Gemini 的對手盤。

更深遠的影響在於交易民主化。過去只有頂級量化基金能接觸的策略，現在通過 AI 模型向普通用戶開放。

幣安前 CEO 趙長鵬曾表示：「當所有人都跟單 DeepSeek 時，它的策略可能失效。」但 nof1.ai 已在開發 AI 策略訂閱平台，計劃推出 DeepSeek 交易信號付費服務，定價可能高達每月 2000 美元。

市場是智能的試金石嗎

nof1.ai 官網首頁寫著一句話：Markets are the ultimate test of intelligence（市場是智能的終極測試）。

這個由紐約大學機器學習博士和摩根大通前量化分析師創立的團隊，正試圖用夏普比率（風險調整後收益）構建 AI 交易能力的基準體係。

實驗數據揭示了殘酷真相：在加密市場這個動態環境中，語言能力強的 AI 未必能賺錢。GPT-5 寫代碼、做數學題的能力碾壓 DeepSeek，但交易成績卻被甩開 67 個百分點。這印證了一個觀點：金融交易需要的不是知識儲備，而是在不確定性中快速決策的能力。

當 AI 開始主導交易，人類的角色將被重新定義。或許未來的基金經理不再需要分析 K 綫，而是調教 AI 的風險偏好；散戶則通過訂閱不同 AI 策略組合資産。

但正如索羅斯「反身性理論」所警示的 —— 當所有 AI 都用相似策略時，市場本身會發生結構性變化。這場 AI 交易大戰，可能只是金融智能化浪潮的序章。

現在打開 Hyperliquid 浏覽器，DeepSeek 的 ETH 多單仍在盈利。這個由 0 和 1 組成的交易員，正用冰冷的算法書寫著新的金融規則 —— 在加密市場，生存即是智慧。

内容來源：TECHUB NEWS