最佳人工智慧交易模型；比較十大模型

目錄

• 最佳人工智慧交易模型是哪些？
• 人工智慧模型如何進行測試？
• 參與競爭的模型有哪些？
• 第一次測試結果；便宜模型的優勢
• 第二次測試結果；中階模型的表現更佳
• 第三次測試結果；便宜模型的再次回歸
• 最佳人工智慧交易模型
• Claude Opus 4.6 適合交易嗎？
• 獲勝策略有什麼共同特徵？
• 為什麼均值回歸策略失敗？
• 這些模型可以用於數位貨幣交易嗎？
• 在選擇最佳人工智慧交易模型時應注意哪些要點？
• 可以信任用人工智慧構建的策略嗎？
• 文章摘要
• 常見問題

近年來，人工智慧已成為分析金融市場、識別交易機會和設計交易策略的實用工具。然而，人工智慧模型在分析準確性、回測能力、風險管理和構建可持續策略方面的表現並不相同。此外，模型的更高性能或更高成本並不總是意味著在交易中能提供更好的結果。在本文中，我們將根據幾項實際測試的結果來檢視最佳的人工智慧交易模型。在這些測試中，各種模型的任務是設計出盈利且低風險的交易策略，並使用市場數據來評估其表現。接下來，您將了解測試的進行方式、比較標準、成功策略的特徵以及選擇合適交易模型的關鍵要點。如果您想知道哪些模型的表現更可靠，以及更昂貴的模型是否真的更好，請繼續閱讀。

最佳人工智慧交易模型是哪些？

最佳的人工智慧交易模型不一定是最昂貴或最先進的模型。一個合適的模型應能設計出合理且可測試的交易策略，考慮風險，並在未見過的數據上也能有良好的表現。因此，僅僅依賴回測中的利潤來選擇模型是不夠的，結果的穩定性、最大資本回撤和使用模型的成本也很重要。
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開始

根據三項實際測試的結果，GPT-5-mini、Kimi K2.5、MiniMax 2.5 和 Gemini 模型在設計交易策略方面表現更為突出。然而，沒有任何模型在所有階段都獲勝，結果隨著測試條件的變化而有所不同。重要的是，幾個便宜的模型能夠超越更昂貴的模型，甚至是市場基準。因此，選擇合適的模型應基於實際測試和策略質量，而不僅僅是其聲譽或價格。

人工智慧模型如何進行測試？

在這項研究中，使用了一種名為智能代理群體（Agent Swarm）的結構。在這種方法中，幾個模型同時接收相同的任務，但每個模型獨立於其他模型努力解決問題。

實驗的主要指令非常簡單：<<設計出最佳的交易策略，根據風險調整的原始利潤和回報。>>

在接到這個指令後，每個模型都像市場的量化分析師一樣行事。模型首先建立了一個研究計劃，然後收集所需的信息，提出交易策略，並用過去的市場數據進行測試。一些模型在觀察到初步結果後，還調整了策略的參數和規則。

工作策略的表現不僅僅依賴於訓練和過去的數據。為了進行更真實的評估，還使用了外部樣本測試。在這個測試中，策略在設計和優化時未使用的數據部分上運行。這一步驟確定了策略是否真的可靠，還是僅僅與過去的數據過度協調。

競爭模型有哪些？

參賽模型分為三個主要組別：

高價模型

• Claude Opus 4.6

中價模型

• GPT-5.2
• Claude Sonnet 4.6
• Gemini Pro 3.0
• Gemini Pro 3.1

低價模型

• Kimi K2.5
• GPT-5-mini
• MiniMax 2.5
• GLM-5
• Gemini Flash 3.0

主要目的是確定高價模型是否真的能產生更好的交易策略，或者低價模型是否也能在這方面競爭。

第一輪測試結果；低價模型的優勢

在第一輪測試中，SPY基金被視為比較基準，以確定每個策略是否僅僅是盈利，還是能夠產生比市場更高的回報。該基金幾乎追蹤S&P 500指數，並被視為美國股市整體狀況的代表。因此，任何策略如果能夠產生比SPY更高的回報，則在這次測試中表現優於市場。

根據第一輪測試，在所有參賽模型中，只有Kimi K2.5和Gemini Flash 3.0能夠獲得比SPY基金更高的回報，並且表現優於市場。

這一結果在成本上具有重要意義。使用人工智慧模型的成本通常是根據它們接收和生成的信息量來計算的。Kimi K2.5處理每百萬個輸入文本單位的成本約為0.45美元，而生成相同數量的文本約為2.20美元。對於Gemini Flash 3.0，這些數字分別約為0.50美元和3美元。因此，儘管這兩個模型的使用成本非常低，但它們的表現卻優於一些更昂貴的模型。例如，Claude Opus 4.6儘管位於最昂貴的類別，但卻落後於基準指數。

第一輪測試的結果顯示，為了識別最佳的交易人工智慧模型，不能僅僅依賴價格、品牌或模型的公共地位。

第二輪測試結果；中價模型的表現更佳

第二輪測試的結果與第一輪不同。在這一階段，中價模型的表現更好，兩個谷歌模型在外部樣本測試中超越了市場。它們的風險調整後回報也優於基準指數。

在這次測試中，Claude Sonnet 4.6的表現也相當不錯，比市場表現好9%以上。然而，Claude Opus 4.6再次未能取得良好的結果。

當然，一些在第一輪測試中表現優異的低價模型在第二輪測試中未能建立有效的投資組合。對模型執行過程的檢查顯示，這一問題可能與基礎設施的暫時性故障有關，不能直接視為模型的弱點。

因此，為了得出更可靠的結果，競賽第三次舉行。

第三輪測試結果；低價模型再次回歸

在第三輪測試中，低價模型再次位居榜單前列。MiniMax 2.5和GPT-5-mini在這一階段表現最佳，超越了許多高價模型。

值得注意的是，Claude Opus 4.6的表現非常差。該模型設計了一個策略，選擇財務狀況良好且價格走勢上升的公司的股票。然後使用遺傳算法測試策略的不同設置，以找到最佳組合。初步結果令人鼓舞，但當策略在未在設計和設置階段使用的新數據上進行測試時，表現非常差，造成了重大損失。

在兩年的測試期間，市場約增長了45%；然而，Opus所構建的策略卻損失了約73%。該策略的最大資本損失達到了98%。簡單來說，執行這一策略的個人資本幾乎完全消失。

這一結果清楚地顯示了過度擬合（Overfitting）的風險。過度擬合發生在一個策略過度與過去數據相符時。這樣的方法在回測中可能看起來非常有利可圖，但在面對新數據或實際市場時，表現卻不佳。

最佳的人工智慧交易模型

三次實驗的結果顯示，無法僅依賴一個模型作為所有情況下的最佳選擇。每個階段的贏家都在變化，但幾個模型的表現更為顯著。

• Kimi K2.5
  Kimi K2.5在第一次實驗中是少數能夠超越市場的模型之一。其低成本和相對適合的策略構建能力使其成為一個值得注意的競爭選擇。

• Gemini Flash 3.0
  Gemini Flash 3.0在第一次實驗中也表現優於市場。儘管成本低，該模型卻能超越幾個更昂貴的模型。

• Gemini Pro 3.0 和 Gemini Pro 3.1
  Gemini Pro模型在第二次實驗中表現良好，無論是在利潤還是風險調整後的回報上都取得了良好的結果。特別是Gemini 3.1 Pro是競爭中最穩定的模型之一；然而，要將其宣布為最佳模型，仍需更多的實驗。

• GPT-5-mini
  GPT-5-mini在第三次實驗中是兩個最佳模型之一。該模型設計了Quality Value策略，並在整個訓練期間，包括2022年的熊市中保持盈利。這一穩定性表明該策略並非僅為牛市設計。

• MiniMax 2.5
  MiniMax 2.5是第三次實驗的另一個贏家。該模型以遠低於高端模型的成本成功創建了更有效的策略。

• Claude Sonnet 4.6
  Claude Sonnet 4.6在第二次實驗中表現超過市場9%以上。該模型的結果顯示，在Claude的產品中，Sonnet版本可能是設計交易策略的更合適選擇。

• GLM-5
  GLM-5在訓練數據中創造了501%的原始回報。然而，其策略邏輯顯示出過度擬合的跡象。因此，該模型的高利潤不能在未經仔細檢查的樣本外測試中被視為其絕對優勢的標誌。

總體而言，這三次實驗的結果可以總結如下：

總的來說，如果選擇標準是使用成本、策略質量和結果穩定性的組合，GPT-5-mini、Gemini模型、Kimi K2.5和MiniMax 2.5都是值得注意的選擇。然而，三次實驗的執行不足以確定最佳的人工智慧交易模型，因為結果可能會隨著市場條件、資產類型、時間範圍、模型指令和評估方法的變化而不同。

Claude Opus 4.6適合交易嗎？

Claude Opus 4.6是此次競賽中最昂貴的模型；然而，在三次實驗中都未能超越S&P 500指數。該模型甚至在某個階段構建了一個策略，在兩年的測試中損失了73%的初始資本。此外，在最糟糕的時期，其投資組合的價值較之前的最高水平下降了98%。

這些結果並不意味著Claude Opus在所有方面都表現不佳。一個模型可能在文本分析、推理、編程或執行複雜任務方面非常強大，但這種能力不一定會導致創建盈利的交易策略。

策略設計依賴於選擇合適的指標、避免過度擬合、控制風險、了解市場條件和對新數據進行仔細測試等因素。模型的整體能力無法取代這些原則。

獲勝策略有什麼共同特徵？

成功的交易策略通常不會過於複雜。它們最重要的共同特徵是使用質量篩選器。

例如，一個策略可以僅選擇那些盈利、財務狀況良好或在估值上處於合理狀態的公司的股票。這些簡單的規則使得劣質和高風險的資產被排除在投資組合之外。

由GPT-5-mini構建的Quality Value策略就是這種方法的一個例子。這個策略並沒有使用非常複雜的關係，而是將價值和質量的標準結合起來，並能夠在不同的市場周期中保持盈利，包括2022年的熊市。

結果顯示，在金融市場中，一個簡單且合乎邏輯的策略可以比一個使用先進算法優化的非常複雜的方法表現得更好。

為什麼均值回歸策略失敗了？

許多模型的一個共同錯誤是使用均值回歸策略。

在這種方法中，假設價格在偏離其平均值後會再次回到之前的範圍。這類策略在某些市場條件下是有用的，但在強勁的上升或下降趨勢中可能會造成重大損失。

均值回歸策略通常在回測中看起來很有吸引力，因為在歷史數據中有很多機會在低價位買入並在價格回升後賣出。然而，如果市場進入一個長期趨勢，價格可能會長時間不回到之前的平均值。

在研究期間，美國市場受到科技股增長的影響，出現了強勁的上升趨勢。在這種情況下，動量策略和質量策略的表現優於均值回歸方法。

這些模型可以用於加密貨幣交易嗎？

這項實驗主要集中在股票市場和指數，如S&P 500、SPY和QQQ。因此，無法直接將其結果應用於加密貨幣市場，除非進行重新測試。

加密市場是全天候活躍的，波動性更大，並且受到流動性、新聞、鯨魚行為和交易者情緒變化的強烈影響。在股票市場成功的策略，在加密市場可能會產生完全不同的結果。

要在加密貨幣交易中使用這些模型，必須：

• 在相同加密貨幣的歷史數據上測試策略。
• 在計算中考慮交易費用和滑點。
• 在樣本外數據上檢查結果。
• 在上升、下降和中性市場中測試策略。
• 在使用真實資金之前，在模擬賬戶中運行一段時間。
• 為每筆交易設定止損、頭寸大小和最大可接受損失。

人工智慧可以幫助構建和評估策略，但並不能保證在加密貨幣市場的盈利。

選擇最佳的人工智慧交易模型時應注意哪些要點？

在選擇最佳的人工智慧交易模型時，不應僅考慮最終利潤。一個策略可能會帶來高利潤，但其風險和資本損失也可能非常高。

選擇最佳人工智慧交易模型的更重要標準包括：

• 超出樣本的表現： 策略必須在設計時未曾接觸過的數據上進行測試。良好的表現僅在可靠的訓練數據上並不充分。
• 最大資本損失： 最大資本損失顯示了在最糟糕的情況下，投資組合的價值下降了多少。高收益且資本損失達到98%的策略對於大多數交易者來說幾乎無法使用。
• 風險調整後的回報： 像夏普比率和索提諾比率（Sortino）這樣的指標可以確定在風險下產生了多少回報。這些指標通常提供了策略質量的更準確圖像。
• 在不同市場條件下的穩定性： 一個合適的策略不應僅在牛市中獲利。其表現也應在熊市、中性和高波動期進行檢驗。
• 模型使用成本： 如果一個更便宜的模型能夠創建類似或更好的策略，則使用昂貴的模型在經濟上是沒有意義的。這在執行多個因子和進行多次測試時尤其重要。

能否信任由人工智慧構建的策略？ {#i-12}

不應僅因為一個強大的模型構建了策略就直接在實際市場中執行。即使是最好的交易人工智慧模型也可能錯誤分析信息、過度擬合或未能正確考慮實際市場條件。

使用人工智慧策略的合理路徑如下：

1. 檢查策略的規則和邏輯

2. 在可靠數據上進行回測

3. 超出樣本測試

4. 檢查在不同市場期間的表現

5. 考慮手續費、價格滑點和流動性限制

6. 無實際資金進行試驗性執行

7. 從有限資金開始

8. 持續監控表現和風險

自動執行策略並不意味著它是安全或有利可圖的。最終決策應基於準確評估和風險管理。

摘要 {#i-13}

這些測試的結果顯示，人工智慧模型的高價格不一定意味著它在設計交易策略方面的能力更強。在許多情況下，更便宜的模型能夠創建更簡單、更穩定且風險較低的策略，並且表現優於更昂貴的選擇。

因此，在選擇最佳的交易人工智慧模型時，不應僅關注聲譽、能力或模型使用成本。策略邏輯的質量、風險程度、最大資本損失、結果的穩定性以及在新數據上的表現也應同時進行檢查。

最終，人工智慧可以成為研究、市場分析、策略設計和比較以及識別潛在錯誤的有用工具；但它無法替代風險管理、人為檢查和交易者的知情決策。因此，任何建議的策略在實際交易前都應進行詳細測試和評估。

常見問題 {#i-14}

1. 使用人工智慧設計交易策略需要編程知識嗎？

不需要，獲取想法、進行初步市場分析或設計策略的基本規則通常不需要編程。然而，為了進行準確的回測、自動獲取數據和執行策略，通常需要熟悉交易工具。

2. 直接訪問即時價格的人工智慧模型表現會更好嗎？

訪問即時信息可以使分析更及時，但僅此並不會帶來盈利。數據質量、信息接收速度、策略邏輯和風險管理方式也會影響最終結果。

3. 人工智慧模型的回應會因用戶指令的變化而不同嗎？

是的，請求或提示的寫作方式可能對結果有很大影響。明確指定目標市場、時間範圍、可接受的風險程度、初始資金和評估標準可以幫助模型提供更準確和相關的策略。

4. 構建策略時應使用一個模型還是多個模型？

使用多個模型可以比較想法並識別每個策略的弱點。可以使用一個模型來設計策略，其他模型來進行評估、風險檢查和提出改進建議；然而，最終結果仍需在可靠數據上進行測試。