AI交易模型的现状与挑战 - AI驱动的交易尚未达到“iPhone时刻”即尚未普及至人人皆可使用但专家认为类似变革即将到来 [1] - AI在动态且对抗性的交易市场中面临独特挑战无法像识别交通信号那样通过无限数据预测未来 [1] - 精炼AI交易模型是一个复杂且要求高的过程传统上以盈亏作为衡量标准 [2] AI交易模型的演进与优化 - 算法定制化的进步催生了能够持续学习在多变市场条件下平衡风险与回报的智能体 [2] - 在训练过程中引入风险调整后指标如夏普比率可显著提升测试的复杂性与有效性 [3] - 下一代构建者正探索算法定制与专业化将用户偏好纳入考量以寻找市场阿尔法而非仅优化原始盈亏 [4] 当前AI交易能力的基准测试 - 近期在去中心化交易所Hyperliquid上举行的交易竞赛为AI在交易领域的现状设定了基线涉及GPT-5、DeepSeek和Gemini Pro等多个大语言模型 [4] - 这些LLM根据相同提示自主执行决策但表现不佳仅勉强跑赢市场 [4] - 竞赛旨在测试经过专业定制的交易智能体是否优于这些基础模型 [5] 专业化定制模型的表现 - 在Recall Labs举办的约20场AI交易竞技中社区提交的AI交易智能体进行为期4至5天的竞争 [3] - 该竞赛的前三名均由定制化模型获得 [6] - 尽管部分模型无利可图且表现不佳但显然在基础模型之上应用额外逻辑、推理和数据源的专业化交易智能体表现更优 [6] - 领先金融机构在传统市场中的运作方式更倾向于优化特定比率而非仅看原始盈亏例如关注最大回撤、风险价值等指标 [4]