IT之家 11 月 4 日消息，美國研究機構 Nof1 最近發(fā)起了一項實盤測試：他們將六大頂級 AI 大語言模型（LLM）分別注入 1 萬美元作為起始資金，令其在真實市場中自主交易。
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(資料圖片)
Alpha Arena 目標是在一個動態(tài)、競爭的真實環(huán)境里檢驗這些模型在“量化交易”領域的能力。
雖然 AI 模型可以完成指定任務，但研究者指出：在風險管理、交易行為、持倉時長、方向偏好等方面，模型表現(xiàn)出顯著差異。
研究團隊強調，這并不是為了“選出最強模型”，而是為了推動 AI 研究從靜態(tài)、考試式的基準測試轉向對“真實世界”、“實時決策”的考察。
實驗設計
初步結果
報告指出，雖然每個模型都在同樣結構下運作，但它們的交易風格、風險偏好、持倉時間、交易頻率存在明顯差異。例如：某些模型短倉（做空）次數(shù)較多，而另一些幾乎不做空。某些模型持倉時間長、交易頻率低，而另一些交易頻繁。
在數(shù)據(jù)格式敏感性方面，團隊觀察到：提示中若將“數(shù)據(jù)順序”由“新 → 舊”改為“舊 → 新”，即可修復部分模型因誤讀數(shù)據(jù)而產生的錯誤。
研究也指出，此次測試存在諸多局限：樣本有限、運行時間短、模型無往績歷史、無累積學習能力。團隊表示會在下一季引入更多控制、更多特性、更強統(tǒng)計實力。
意義與觀察
該項目試圖回答一個基本問題：“大型語言模型在無特定微調、僅憑數(shù)值數(shù)據(jù)輸入、在真實交易環(huán)境中，能否作為零樣本（zero-shot）系統(tǒng)交易模型？”
通過該實驗，Nof1 旨在促進 AI 研究轉向“舉辦真實、動態(tài)、風險驅動的基準”，而非僅僅靜態(tài)數(shù)據(jù)集。
雖然實驗尚未得出“哪款模型最強”的結論，但已揭示：即便是最先進的 LLM，在實際交易中仍面臨“動作執(zhí)行”“風險控制”“市場狀態(tài)理解”“提示格式敏感性”等多方面挑戰(zhàn)。
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