近期，由初創團隊NOF1推出的「AI炒幣實盤競技場」——AlphaArena，引爆了加密與金融科技圈。該比賽為每個AI模型提供$10,000真實資金，讓它們在加密市場中自主交易，一時間，AI的「財商」成為了熱議的焦點。
這股熱潮之下，一個更具實踐性的問題浮出水面：普通用戶能否利用AI提升已經比較成熟的固定交易策略？為了探尋答案，OKX與AiCoin聯合發起了一項特殊的實驗：用同樣的GPT-5、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek V3.1、Qwen3 Max和Grok-4六大AI模型（為了方便閱讀，以下均採用各AI的簡稱），為OKX BTC合約網格策略提供參數。並通過嚴格的數據回測，在統一的市場條件下，檢驗了這些AI「交易員」的真實水平。
在不計算手續費的前提下，除了策略本身收益之外，如果疊加OKX策略的「自動賺幣」功能帶來的額外收益（收益隨市場實時調整，此前最高曾達50%左右，當前為3%），那麼，Claude在OKX BTC合約網格策略的最高APY可以達到50.64%。
用戶僅需升級OKX App至V 6.141.0及以上版本，即可自動享受「自動賺幣」帶來的額外收益，且資金仍保留在策略賬戶，可作為保證金使用，不增加風險。
方法說明
本次測評要求：各AI基於OKX的BTC/USDT永續1小時的走勢圖，給出一個AI網格的參數，包括價格區間和網格數量，方向（做多、沽空、中性）和模式（等差、等比）。同時，遵循統一的資金限制，投入金額是10萬USDT，且均採用5倍槓桿。
所有參數提交後，將在統一的回測環境中進行驗證：標的為 OKX 上的 BTC/USDT 永續合約的網格策略，K線週期為15分鐘（或存在一定誤差），回測區間統一設定為2025年7月25日至10月25日的歷史行情。然後通過 AiCoin 平臺的批量回測功能進行模擬驗證。該工具將根據輸入的網格參數自動模擬掛單和成交過程，並輸出詳細的交易數據和收益統計。回測結果將重點關注總收益、收益率、勝率、最大回撤以及夏普比率等關鍵指標，確保各AI策略在完全相同的市場條件下得到公平、透明的比較。
策略參數剖析：AI的「性格」差異
將六大AI模型的關鍵網格參數進行對比，可以發現其策略設計的核心差異：
從上表可見，所有AI均選擇了等差，而非等比例的網格模式；以及中性網格策略，即同時進行買賣套利，無需預判單邊趨勢。除此之外，各AI給出的價格區間、網格密度等存在顯著差異：
1）極致高頻小額派由 Grok-4 和 Gemini代表，傾向於通過高密度、高頻率的交易累積微小利潤
它們均採用最高的 50格網格和最小的單格本金。其中 Gemini的單格價格間隔是所有策略中對價格波動最敏感的，追求極致的超高頻套利；而 Grok-4 則結合最寬的 20,000U 區間，追求在更廣的範圍內進行密集掛單。由於單格本金小，這些策略的資金安全性相對較高，但要求市場持續維持高頻震盪。
2）穩健中庸派包括 DeepSeek和 Claude，採用中等密度的網格和單格本金
Claude 的10,000U區間和參數配置均適中，屬於穩健平衡型。DeepSeek 則選擇了最寬的 20,000U 區間，傾向於在大波動預期下，以中等頻率交易獲取更可觀的單筆回報。
3）大額低頻派的 GPT-5 採取了極端的 「抓大放小」 策略
它設定了最少的 10格網格和最高的單格本金，單格價格間隔最大，意味着其交易頻率最低，但單次套利利潤最可觀。這種策略放棄了小幅震盪的利潤，專注於捕捉大波段趨勢，故勝率可能較高，但由於單格投入大，一旦價格突破區間，其穿倉（回撤）風險在所有策略中最高。
4）窄幅高密派的 Qwen3追求在有限區間內的高效套利
它採用了所有模型中最窄的 4,000U 價格區間，結合中等的 20格網格，使其單格價格間隔相對較小。這是一種極端集中的策略，專注於特定窄幅區間內的高密度套利，對預測精度要求極高，一旦價格走出預設範圍，策略將迅速失效。
綜合收益表現：Claude一騎絕塵，GPT-5穩中取勝
雖然AI沒有情緒干擾，但最終數據顯示，AI「交易員」的表現仍高度依賴其數據訓練和模型設計。通過對收益率、風險控制和勝率等綜合對比，各AI模型的策略在在相同資金和槓桿條件下出現了顯著分化，揭示了不同AI在實際市場中的得失權衡（注：回測並不代表未來收益，AI雖能選取有利行情，但實際仍表現存在不確定性）：
立體評估每個模型後，誰纔是真正的「聰明交易者」？
1）收益冠軍與冒險家：Claude
總收益奪魁： Claude以 10.23% 的最高收益率遙遙領先，表明其設定的穩健區間和中等網格的組合，成功地捕捉了行情的主要波動區間，策略的有效性最高。
風險與回報：它同時擁有高達 370.58% 的夏普比率，僅次於GPT-5，顯示出優秀的風險調整後收益。然而，其 5.32% 的最高最大回撤，提示其高收益是建立在承擔了更大的浮虧波動基礎之上，策略表現出極強的行情適應性和一定的冒險性。
2）風控大師與效率典範：GPT-5
卓越風控： GPT-5 完美詮釋了「不要試圖賺取市場上每一分錢」的策略精髓。其低密度網格策略過濾了大量市場噪音，帶來了最低的 3.89% 最大回撤。
高效盈利：它以最高的 89.16% 勝率和最高的 379.02% 夏普比率奪魁，證明了其大額低頻策略的魯棒性和高效性。GPT-5 是風險調整後收益的最佳典範，體現了減少交易次數、專注於捕捉較大波動機會的優勢。
3）策略分化與高頻交易的困境
專注套利者：Qwen3 以 8.06% 的收益率排名第三，表現不俗。然而，其 4,000U 的極窄區間策略極度依賴於價格在該範圍內的高密度震盪。其高達 5.32% 的最大回撤與Claude並列，印證了其高風險集中度——一旦市場突破窄區間，策略將面臨迅速的失效風險。
高頻低效： Grok-4 和 Gemini雖然採用了相似的 50格高密度網格策略，但收益表現相對靠後（Grok-4收益率最低，為 5.91%）。它們最低的勝率（約 72%）和較低的夏普比率（Grok-4最低，為 284.14%）表明，過於頻繁的小額交易可能因手續費與滑點等交易成本的影響而損耗了利潤，未能體現出高頻交易的優勢。
穩健但不突出： Gemini-2.5-Pro 擁有第二低的最大回撤（3.99%），表現穩健，但其收益表現一般，定位為中庸實踐者；DeepSeek-Chat 的勝率和回撤表現穩健（76.11%勝率，4.68%回撤），介於高頻和低頻策略之間。
核心結論：市場驗證了低頻大利（GPT-5）和區間精準捕捉（Claude）的策略優於極致高頻小利（Grok-4/Gemini）。GPT-5以卓越的風險控制和最高的夏普比率勝出，而Claude 則以絕對收益優勢奪魁，二者代表了風險控制與收益激進的兩個成功端點。
對策略用戶的啓發與風險提示
這場AI網格交易大比拼不僅是一場技術展示，更是一本生動的交易策略「教學」。沒有萬能策略，只有適配行情。本次測評的策略分化結果，核心啓示在於策略的成功取決於其與當前市場行情的匹配度： GPT-5 的成功案例明確告訴用戶，一個優秀的策略不僅要能盈利，更要能控制回撤。用戶在設定網格時，務必將高勝率和高夏普比率的重要性置於單純的高收益率之上，並根據自身風險承受能力設定合理的止損。
此外，網格數量和價格區間的組合定義了策略的「性格」，用戶應根據判斷的市場階段來選擇。
- 低頻大利 vs. 高頻小利： GPT-5 的低密度策略證明了在特定行情下，過濾市場噪音、捕捉大波段的效率更高。而 Grok-4/Gemini的高密度策略雖然交易頻繁，卻因交易成本等原因未能取得最高收益，暗示高頻小利策略對市場條件的要求更為苛刻。
- 精準套利： Claude 的高收益和 Qwen3的窄幅策略，均表明精準判斷行情區間的重要性。
用戶可以結合本次評測結果和OKX平臺功能，進行理性調參
- 新手或保守型用戶：可參考 GPT-5 的低密度、高單格本金策略，追求穩健，降低交易頻率和心理壓力。
- 經驗豐富或追求收益用戶：可參考 Claude的方案，在精準判斷行情後，採用中等密度網格放大收益，但需做好承受較大波動的準備。
- 利用AI工具輔助決策與調參：AI模型提供的參數組合是基於對歷史行情的回測優化。用戶可參考OKX平臺策略交易提供的的AI策略功能提供的參數設計思路，但最終需結合自身對幣種走勢、波動率的判斷進行動態調整，例如：面對單邊行情可縮小區間或減少網格，捕捉大行情則可增加區間幅度。
- 不要將所有資金投入單一策略，應合理分散資產和標的：利用OKX的「止盈/止損」功能或定期平倉鎖定收益，並設定網格區間外的止損單，以應對趨勢劇烈逆轉時的損失。
在最後做個預告：除了回測數據之外，關於六大 AI 模型在 OKX BTC 合約網格策略上的實盤表現，我們還在持續收集數據。更多動態，請持續關注 OKX 官方和 AiCoin 官方信息，敬請期待！
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