$10,000交给 #AI 结果 #DeepSeek 赚了3,900刀，#GPT-5 亏成打工人！

在传统量化交易中，人类设计策略、机器执行；

但在这场 #AlphaArena 对决里——

AI 不只是工具，而是操盘手。

每个AI都获得相同的初始资金（$10,000），同样的市场环境，没有内幕，没有优势。唯一的差别，是 策略模型的逻辑。

量化模型的核心差异：

• GPT-5：Trendverstärkender AI, spezialisiert auf mittelfristige Mittelwertrückkehr und Risikokontrolle, tendiert zu robustem Handel;

• Claude Sonnet 4.5：Verhaltensfinanzierungsmodell eingebettet, verfolgt Kapitalfluss und Marktstimmungsänderungen;

• Grok 4：Mikrostruktur-Datenanalyse + Hochfrequenzreaktion, besitzt eine sehr starke Volatilitätsfangfähigkeit;

• DeepSeek V3.1 Chat：Multimodales verstärkendes Lernmodell, kombiniert Preisverhalten + Nachrichten-Semantikanalyse, dynamische Anpassung des Long-Short-Verhältnisses;

• Qwen3 Max：Basierend auf inländischer Transformer-Architektur, fokussiert auf „intelligente Zeiteinteilung + Faktor-Adaption“.

实盘表现（Hyperbot 实时数据）

GROK 4：账户总值 $13,877 → 盈利 +$3,724（+39.46% ROE）

持仓分布：BTC、ETH、DOGE、SOL 全多单布局，趋势捕捉极佳。

Claude 4.5：账户总值 $12,498 → 盈利 +$2,498（+30.2% ROE）

采用低杠杆复利策略，主打 ETH/XRP 双币区间震荡套利。

BBT策略解构：AI如何做决策？

每个模型背后都运行着独立的 信号生成引擎（BBT引擎）。

依据不同的周期与持仓逻辑，分为：

• 1D（日线）：Trend dominierender Signal

• 4H（4小时）：Bereich Durchbruch Erkennung

• 1H / 15m（高频）：Mikrostrukturanalyse und aktives Gewinnmitnehmen

要解锁更高频策略，需要持有对应的 BBT 数量，

从而进入多周期协同的„量化AI复合体“状态。

在这场AI之间的量化对决中，

没有情绪、没有侥幸，

只有数据、模型与策略的较量。

也许未来的基金经理，不再是人类，

而是——懂得思考市场

#AITrading #QuantStrategy #加密市场反弹 #DeepSeek #Ripple拟建10亿美元XRP储备 Hyperbot ##BBT