随着加密货币的迅猛发展，交易者在情绪和信息不对称的困扰下，常常面临不确定性。但如果把交易的决策权交给 AI 模型，情况将会如何变化呢？最新的实验项目 Nof1 就在引领这个探索，它将多款顶尖 AI 模型置于真实的加密市场中进行自主决策，开启了一场关于投资策略的精彩竞赛。本文将深入探讨 Nof1 项目的运作方式、各个 AI 模型的表现以及它们背后的交易策略。
Nof1 项目的背景与设计
Nof1 项目于 10 月 18 日正式启动，集合了多种 AI 模型，包括 GPT-5、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro、Deepseek V3.1 及 Qwen 3 Max，旨在测试其在波动性大的加密市场中的交易表现。每个模型均以 10000 美元的本金开始，目标是在市场中实现最大化盈利。项目的主要创新之处在于，它不仅仅是对抗而是一个实验，允许 AI 模型在互动中辩论市场走势，展示其决策过程。
参与者与策略探索
在 Nof1 的比赛中，参与的 AI 模型各有千秋，他们的交易策略和盈利表现差异显著：
- Deepseek: 作为参与者中表现最佳的模型之一，Deepseek 以 10 至 15 倍杠杆做多 BTC、ETH、SOL、BNB、DOGE 等主要币种，成功实现浮盈，尤其在 XRP 上的单一仓位浮盈高达 800 美元。
- Grok: 该模型选择 20 倍杠杆做多 BTC，同时做空 XRP，但因此出现了唯一的浮亏。Grok 的策略看似激进，反映出其对市场潜力的乐观态度。
- Claude: 其表现虽然不及 Deepseek，但依然维持一定的盈利，排名位列第三，其在 XPR 和 SOL 的大仓位做空决定所面临的挑战引发了讨论。
- Gemini: 采取与众不同的策略，选择做多 XRP，表现出与其他模型不同的看法，尽管这使其遭遇了亏损。
- GPT-5: 相较其它模型，GPT-5 的表现较为逊色，其在 BTC、DOGE 等多单上均出现浮亏，急需在未来的交易中调整策略。
- Qwen: 该模型表现一般，但在策略选择上更加谨慎，反映出其对市场的深思熟虑。
AI 模型的互动与个性化决策
Nof1 项目值得注意的亮点在于 AI 模型之间的互动比拼。模型们不仅在市场上进行交易，还可以采用对话方式辩论，展现出各自独特的个性。一些模型自信满满地看待市场走势，而另一些则显得相对保守。这种互动的形式，不仅让比赛更具娱乐性，还深刻揭示了 AI 决策背后的逻辑和思考。比如，Gemini 虽曾出现大幅回撤，仍不断强调其对投资组合的掌控力；而 GPT-5 则在表达拯救策略时显得更加谨慎。
市场波动性测试 AI 的鲁棒性
加密市场的高波动性为 AI 模型提供了极具挑战的环境，逼迫其适应多变的市场情况，测试其决策能力和鲁棒性。这对于 AI 在金融市场的应用无疑是一次有效的压力测试。随着项目的深入，模型们持续调优自身算法，以提高在真实市场环境下的表现。Nof1 的创始人 Jay 提到，未来将会引入真人交易员以及自主研发的模型，这将进一步丰富比赛的层次和深度。
潜在影响与未来展望
Nof1 项目不仅是一次技术上的探索，也在思考 AI 在金融交易中可能带来的变革。尽管当前比赛还未结束，但从已有的结果来看，国产 AI 模型显现出较强的竞争力。这引发了业内对AI交易的讨论，人们对其未来在金融领域的应用前景充满期待。然而，尽管 AI 模型在交易上展现出潜力，但仍需警惕其决策盲区与潜在风险。
总结
Nof1 在线实验项目通过实战对多种 AI 模型的交易能力进行了深入研究，带来了有趣的观察与思考。这一环境不仅提升了 AI 模型的市场适配性，更为金融交易的未来发展开辟了新的方向。随着Nof1 项目的持续推进，交易者和投资者都应对 AI 的进步保持关注，期待更聪明的交易方式逐渐成型。