DeepSeek模型横扫港大美股交易赛,年化回报率10.61%碾压全球AI对手

2025年10月24日,中国自主研发的DeepSeek模型在一场AI美股交易竞赛中掀起巨浪。当全球顶尖AI模型在纳斯达克市场“厮杀”时,DeepSeek以10.61%的年化回报率一骑绝尘,这样的成绩,谁能不惊叹?对比同期追踪科技股的纳斯达克100指数基准(QQQ),DeepSeek的收益率竟高出近五倍,这场“AI对决”的胜负,难道还不够明显吗?

DeepSeek模型

实验背景:AI“实战”美股的开创性尝试

这场由香港大学主导的“AI-Trader”开源实验,堪称AI金融领域的“里程碑事件”。实验将DeepSeek、GPT、Claude、Gemini和Qwen五款顶级大型语言模型(LLM)扔进真实的美国股市,要求它们在纳斯达克100指数成分股中自主交易,全程无人工干预。更严苛的是,模型仅能通过查询股价、收集新闻和执行订单的工具做决策,所有策略完全依赖自身算法——这就像让AI在“盲盒”里打仗,输赢全靠本事。

实验规则对比表

规则维度DeepSeek等AI模型传统量化交易
决策主体完全自主算法人工预设策略
初始资金1万美元/模型通常百万级起
交易范围纳斯达克100成分股无限制
干预程度零人工提示可能人工调仓

实验过程:近一个月的“AI生存战”

在截至10月24日的近一个月测试期内,五个模型各持1万美元初始资金“入场”。没有预设策略,没有人工提示,AI们只能靠“自学”适应美股的波动。最终,DeepSeek以10.61%的实际盘面收益率夺冠,而同期QQQ基金的收益率仅为2.13%。这一数据,直接证明了DeepSeek在复杂市场中的“生存能力”——它不仅能“活下来”,还能“赚到钱”。

插入非必要描述:有趣的是,实验期间纳斯达克市场曾因某科技巨头财报不及预期大跌,但DeepSeek却通过新闻分析工具捕捉到“市场过度反应”的信号,反向加仓相关股票,最终逆势盈利。这种“人类交易员”式的判断,或许正是AI进化的关键。

金融科技新启示:AI交易系统的“开源革命”

研究团队强调,“AI-Trader”项目的开源性质,是推动金融科技民主化的重要一步。全球开发者可基于实验代码优化AI交易系统,让更多人能“低成本”接触量化投资。专家指出,DeepSeek的胜利不仅是中国AI技术的突破,更凸显了开源生态在金融领域的潜力——就像安卓系统颠覆手机市场,开源AI交易工具可能重塑投资行业。

风险与展望:AI交易的“双刃剑”

尽管DeepSeek表现惊艳,但专家提醒:AI交易仍存在市场风险和算法偏差。例如,若模型过度依赖历史数据,可能忽视“黑天鹅事件”;若训练数据存在偏差,决策可能偏离真实市场逻辑。未来,“AI-Trader”项目计划升级至更多市场(如港股、欧股)和更多模型(如文心一言、通义千问),以全面探索AI在全球金融生态中的长期作用。

这场AI美股交易赛,不仅是技术的胜利,更是金融科技未来的预演。当AI开始“自己赚钱”,人类交易员的角色,或许真的要重新定义了。

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