NOF1 推出的「AI 炒币实盘竞技场」第一赛季，终于在 2025 年 11 月 4 日早上 6 点收官，吊足了币圈、科技圈和金融圈的胃口。

但这场“AI 智商公开测试”的结局却有点出乎意料，六个模型总计的 6 万美元本金，收官时只剩 4.3 万美元，整体亏损约 28%。其中，Qwen3-Max 和 DeepSeek v3.1 双双盈利，Qwen3-Max逆袭拔得头筹；而美系四个模型则全线亏损。

有意思的是，近期OKX 和 AiCoin 联手搞的六个AI模型实盘测评，不盯着短线炒币那套，而是把目光放在了合约网格策略上，偏偏就是这个选择，挖出了 6 大 AI 模型的真实收益表现：在合约网格策略里，AI 实现了 “群体生存”—— 所有模型都拿到了正收益。这意味着，AI模型或更适合中性、系统化的网格策略，而非短线追涨杀跌。

其中，Claude 直接拿下冠军，而之前在 NOF1 赛事里排名第一的Qwen3，这次反倒成了倒数第一。GPT-5 和 Gemini 表现相对稳健，分别拿下了第二和第三；DeepSeek与Grok4则“殊途同归”，尽管策略设置不同，但最终的收益却几乎一致。

同样的AI模型，为什么会在两次不同的测验中，出现这种极大反差？这背后蕴含的逻辑，又会对策略和交易用户带来哪些启发呢？

 6 大 AI 网格策略实盘：Claude拿下冠军，全员正收益

「AI 炒币实盘竞技场」故事背景很简单，让六个 AI 模型各持 1 万美元本金，在 Perp DEX 平台自主交易 BTC、XRP 等永续合约，周期两周（10 月 18 日左右启动）；全程仅投喂市场量化数据，AI 需自主决定多空、杠杆、仓位，且每次决策要附置信度评分。

为此，我们同样采取极简的设定：在统一条件下（每个AI投入1000 USDT、5倍杠杆），让六个 AI 模型于2025年10月24日至11月4日期间进行实盘测试。基于OKX的BTC/USDT永续1小时的走势图，给出一个AI网格的参数，包括价格区间和网格数量，方向（做多、做空、中性）和模式（等差、等比）。

得到的结果是，所有 AI 模型均采用等差网格模式与中性网格策略，但在价格区间设定、网格密度等具体参数执行上差异明显：Grok4 与 DeepSeek 区间最宽（100,000-120,000U），前者网格数量达 50 个（间距更小），后者仅 20 个；Gemini 区间为 105,000-118,000U，同样设 50 个网格；GPT-5 区间窄至 105,000-115,500U，且网格数量最少（仅 10 个，间距最大）；Qwen3 区间最窄（108,000-112,000U），网格数量 20 个。

OKX平台行情数据显示，该时期BTC价格在10.3～11.6万美元区间波动，整体呈先震荡上行、后急剧下挫的行情。也恰是这次的“V型反转”，成了六大AI的分水岭。这个精确范围对分析是至关重要的，它直接印证了本次实盘测试与常规回测的核心差异，并解释了为什么部分 AI 模型会“失效”。

以下是实盘数据表现：

实盘冠军：Claude

策略核心：区间适中，触发中等，兼顾震荡和趋势阶段，更稳健

Claude 以 +6.18% 的累计收益率夺冠，其成功关键在于“中宽中密”的网格策略，这套配置堪称金标准，也正好适配了本轮 BTC 震荡行情，成为了实盘中兼顾盈利与风险控制的参考范本。

其网格区间设为 106K–116K，不像 Qwen3 那样激进，也没有 Grok4 那么宽泛。在震荡上行阶段，它稳步积累了收益；即便在行情急跌时，106K 的下限也能有效控制回撤，优于所有中/窄区间模型。中等区间加适中密度保证了网格利润充足，同时在急跌中持仓浮亏侵蚀最小。

具体来看，行情上涨阶段，Claude 避免了 Qwen3 在高位时出现的网格闲置，稳健地累积了 +7.90% 的利润；在行情急跌阶段，BTC 跌至约 103K 时，Claude 的下限 106K 仅脱网 3K，浮亏得以被高累计利润有效缓冲，使得 5X 杠杆下的回撤仅为 1.72%，表现出极佳的风险控制能力。

可靠备选：GPT-5

策略核心：偏宽区间低密度，单次高利，以低仓位稀释风险

GPT-5 表现稳健，以 +5.79% 的累计收益位居第二，是仅次于 Claude 的可靠选择。其策略积极进取，风险偏好略高，倾向于抓住市场机会，但回撤管理不及 Claude。收益曲线呈阶梯式上升，增长较快，但在后期（第10天）回调幅度大于 Claude。整体效率较高，盈利能力约为基准的两倍。目前来看，GPT-5 是稳健且高效的备选策略，兼顾收益与适度风险，但回撤管理仍有优化空间。

该模型网格策略的核心特点在于低密度、高单次收益。与 Gemini 相比，虽然其回撤达到 2.65%，相对略高，但由于网格数量少，总仓位有限，风险得以稀释，同时 105K 的下限为急跌行情提供了缓冲。在震荡期，该策略表现出不俗效率，累计收益达到 +8.44%。与 Qwen3 相比，GPT-5 的下限更低，使其在价格下行阶段抗跌性明显增强。这种策略通过限制总仓位控制极端风险敞口，兼顾收益和安全，是追求效率且稳健的可靠备选方案。

最保守的：Grok4

策略核心：最宽区间高密度，终极防御，以零脱网保证安全

Grok4 模型是终极防御策略的代表。与 Qwen3 相比，它完全放弃了震荡期的进攻性，换取了最高的资金安全。100K 的下限确保在 BTC 跌至 103K 时零脱网，高密度网格进一步摊薄了持仓风险，使绝对回撤仅 0.97%。与 DeepSeek 相比，虽然两者效率接近，但 Grok4 的收益曲线最平滑、回撤最低，使其成为最保守、最稳健的选择，尤其适合追求资金安全的用户。

此外，还有「稳定防御的DeepSeek 」，其策略核心是——最宽区间中密度，防御优先，兼顾效率与零脱网。以及「突出表现的Gemini」其策略核心是——偏宽区间高密度，高频微利，以广覆盖摊薄风险。

值得注意的是，DeepSeek 模型与 Grok4 拥有相同的最宽区间，最终收益几乎相同，验证了“区间优先于密度”的逻辑：在零脱网防御下，中密度带来的效率差异被抵消，区间宽度决定了抗跌能力，而密度主要影响收益曲线平滑度和触发频率。

而Gemini 模型则展示了高密度策略在中宽区间内提升抗回撤的优势：与 GPT-5 相同下限下，高密度网格广泛分布仓位，有效摊薄急跌风险，回撤仅 1.41%，明显优于 GPT-5 的 2.65%，说明高密度策略能显著提升稳定性与曲线平滑度，是追求稳健收益的优选。

六个 AI 模型网格策略优劣势总览（注：Qwen3详细策略特点，将在下一部分介绍）：

在当前设定条件下，AI 模型实现“群体生存”并拿到正收益，是基于一个扎实的逻辑：在以震荡上行为主导的行情中，所有模型都成功利用了策略的“波动即利润”特性积累了足够的安全利润垫，即使在极端风险（急跌）发生时，这一利润垫也足以抵御浮亏的侵蚀，从而确保了所有模型的最终收益都保持为正。

「跌落神坛」背后：短线炒币冠军 Qwen3，在合约网格中成了倒数第一？

先来复盘在NOF1 推出的「AI 炒币实盘竞技场」第一赛季的结果：华语模型 Qwen3 和 DeepSeek双双盈利，Qwen3逆袭拔得头筹；而美系四个模型则全线亏损。

这说明，高频交易往往存在更高风险：过度交易带来的高额手续费侵蚀净值，而低胜率本身并不可怕，关键在于风险管理；事实证明，即使复杂AI策略层出不穷，简单持有比特币（HODL）仍可能跑赢大多数模型。

看点之一是，两次实验结果呈现的巨大反差： Qwen3在最后阶段反超DeepSeek拿下短线炒币冠军，但却在网格策略里「跌落神坛」，成了倒数第一，为什么？

在本次策略实验中，Qwen3 的表现是本次测试的「最大教训」。它在测试期间曾创下最高月利润峰值+41.88%和最高单日收益65.48U，但后期遭遇 8.12% 的巨大回撤，使最终累计收益仅为 22.51U，排名倒数第一。

其策略核心为：窄区间高频套利，激进集中，仅适配中枢震荡。行情上涨阶段，它凭借窄区间完美匹配中枢震荡，高频套利，收益迅速攀升至峰值 +10.37%。

然而，对比其他模型，其 108K 的下限成为崩溃的根本原因：当 BTC 在下跌阶段急跌至约 103K 时，5K U的脱网宽度让积累的多头仓位完全裸露，5X 杠杆进一步放大浮亏，利润被瞬间吞噬，第10天回撤高达 8.12%，为所有模型中最大。这充分说明，窄区间策略虽然在震荡期可快速获利，但缺乏防御纵深，只适合窄幅震荡行情，面对价格偏离时极易遭受重创。

而在此前的“AI炒币实盘竞技场”第一赛季中，Qwen3赢得冠军的核心原因在于——策略的及时调整与市场适配。在后期市场波动加剧时，Qwen3采用简单专注的单一BTC全仓策略，结合5倍杠杆和精准止盈止损，高效捕捉反弹机会，实现净值爆炸式上涨，验证了其在动态不确定环境下的鲁棒性（在不同环境、不同市场波动下，系统仍能保持稳定表现、不轻易崩溃的能力。）和问题解决能力。相比之下，DeepSeek的保守多维度评估虽风险控制优秀（Sharpe比率最高），但增长缓慢，无法充分利用BTC主导行情，而美系模型如GPT-5的过度激进则导致全线亏损。

一句话总结： Qwen3拿下短线炒币冠军源于主动适应，网格策略失败则源于被动参数缺陷，所以，AI交易需匹配行情类型，避免“一策通吃”。

看点之二是，在 OKX 与 AiCoin 于 2025 年 7 月 25 日至 10 月 25 日的历史行情回测中，六个 AI 模型在 BTC/USDT 永续合约的网格策略中都未出现脱网风险，收益表现相对稳定。但在本次实盘测试中，却有多模型出现了脱网或收益剧烈波动的情况。这背后的差异说明了什么？

回测里看到‘零脱网’，很多时候是一种假安全感。因为模型太熟悉历史数据了，等于是被‘喂熟’的。可一到实盘，行情稍微一突破历史低点，那些没留防线的策略就直接脱网。这个也说明了，能不能活下来，靠的不是聪明的算法，而是区间够不够宽、防御够不够深。别迷信“完美回测”，真正有用的策略，是能在最糟的行情里活下来的那种。

如何跑赢市场？两次实验结果带来的启发

本次合约网格实验中使用的策略工具是OKX 合约网格（AiCoin AI 网格），所有AI均基于该工具执行策略，确保了交易执行的一致性与公平性。这是一款支持等差、等比、中性、多空等多种模式的自动化交易工具，支持自定义价格区间、网格数量、杠杆倍数等参数。 适合在震荡市中捕捉微小波动收益，通过分批建仓与平仓实现套利。

从这次实盘来看，AI的策略能力很重要，但工具的作用同样关键。Claude能稳住收益，不只是策略设计好，更大程度上得益于OKX网格工具，它能在区间里自动买卖，顺带控制风险，让AI不用担心一波回调就被打懵。Qwen3虽然策略更激进，但OKX工具通过分批建仓和自动止盈止损，帮它在高波动中保护本金，避免亏得一塌糊涂。简单说，AI负责“想怎么操作”，网格工具负责“帮你稳住、按规则执行”，两者配合，效果比单靠AI要安全得多，也更容易看到收益。

AI + 网格工具怎么用得更顺手？

• 选对网格模式：行情震荡，用“中性网格”最稳；行情有明显方向，试试“多、空网格”，跟着趋势走。

• 区间和格数要合理：太窄容易频繁交易，手续费吃掉收益；太宽又可能错过波段利润。

• AI给建议，但别完全依赖：AI能算参数、指方向，但最终还是要结合市场和工具特性自己判断。

• 先回测，再上实盘：OKX网格工具有模拟盘功能，Aicoin有历史回测功能，先模拟看看效果，实盘操作更安心。

高风险策略永远是收益最不稳定的部分。只有用对策略，AI的潜力才能真正变成实实在在的收益。没有风控，再聪明的AI也可能一夜归零。所以，别盲目追AI，市场从不手软，AI也会交学费。它只能是工具，真正撑住你的是风险管理。下一季赛季，希望看到的是更成熟、更稳健、真正懂风控的AI策略。

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