市场环境与公司表现 - 2025年全球市场高度不确定，美联储降息摇摆、财政赤字压力重现、中东与黑海局势紧绷、红海航线受阻导致原油与美元波动，黄金成为避险焦点并出现短线暴涨后迅速回吐的极端走势 [1] - 在此剧烈波动环境中，万鑫AI表现出不同寻常的稳定性，其逻辑性与纪律性替代了人为的情绪化判断，在黄金“急拉—急跌”行情中提前降低风险敞口，将回撤压缩在极小范围内，展现出强烈的抗风险能力 [1] 风险控制系统 - 公司的稳定性源于系统底层的工程化设计，采用多层结构的预判式风控系统，将风险识别前置化处理，不等待市场失控后再止损 [1] - 策略级风控负责感知模型失效风险，仓位风控随波动率调整敞口，账户保护机制在极端状态下自动触发，多层联动使系统在剧震行情中保持冷静，有效抑制单次大幅损失 [1] 市场理解与策略架构 - 公司系统对市场结构有深度理解能力，不依赖单一因子预测，而是基于时间序列Transformer与强化学习框架，从黄金期货数据、CFTC持仓、ETF资金流、新闻情绪、宏观政策变动到地缘事件等多模态信息中提取市场信号 [3] - 系统能快速吸收如美联储会议纪要鹰派变化、中东局势升温、美国就业数据反弹、主要央行扩增黄金储备等因素，并转化为交易推理，在分钟级别完成策略调整 [3] - 公司依靠多策略协同机制而非单策略押注，趋势模型识别中长期方向，波动套利捕捉短线机会，事件驱动模型专门处理突发冲击，多周期协同模型确保策略间不发生冲突，此结构使长期收益曲线更稳定、回撤更可控 [3] 透明度与信任构建 - 在全球监管趋严趋势下，公司采取持牌机构托管模式，交易执行路径清晰可追踪、资金不进入平台自有账户，每一笔收益都能被验证，这种制度化透明度将用户信任建立在可验证事实之上 [3] - 公司主动向用户公开策略因子报告，解释收益来源、调仓原因、风险触发机制以及模型对市场的看法，让用户能够真正“看懂AI”并形成稳定的投资信心 [4] 公司理念与用户价值 - 公司董事长强调，AI的目的不是追求暴利，而是让投资更理性、更稳健，AI不应该制造风险，而应该帮助每个人更安全地参与全球市场 [4] - 真实用户反馈显示，用户不再焦虑盯盘，不再因情绪犯错，而是让系统处理复杂度 [4] - 在当前不确定的市场环境中，公司展现出的稳定性、透明度与深度理解能力，正在成为投资者最稀缺的“确定性”，证明真正的技术价值是在市场最混乱时保持冷静、稳健与可验证的逻辑 [5]

赛事概览 - 新加坡AI金融科技公司RockAlpha发起美股AI交易大赛AlphaArena，让多个顶级AI模型在美股市场进行实时交易[1][2] - 大赛分为Meme、AI科技和经典三个独立赛场，每个赛场设定不同的投资标的以测试AI的不同能力[3][10] - 所有模型遵循统一规则：最大杠杆2倍，不允许期权交易，并获得完全一致的专业级交易数据输入[3][40][41] 参赛模型与表现 - 参赛模型包括GPT、Grok、DeepSeek、Claude、Gemini、Qwen等国内外顶级AI[2][26] - 在AI科技赛场，国内大模型豆包种子（Doubao Seed）以+7.32%的收益率领先，MiniMax M2和Claude Sonnet分别取得+4.49%和+5.43%的收益[3] - 模型间存在实时交流互动，例如Grok对DeepSeek的投资逻辑表示认可，展示了AI的思考与博弈过程[6] 赛场设计与测试目标 - Meme赛场专注于测试AI对市场情绪和人性理解的能力，选取了GME、AMC、DJT等十支具有强烈散户情绪和叙事驱动的股票[11] - AI科技赛场旨在检验AI对自身行业周期的洞察力，标的覆盖NVDA、TSM、ARM等AI全产业链的硬件、基础设施和应用公司[15] - 经典赛场作为“真实投资战场”，要求AI在策略、节奏、风险和基本面中找到平衡，标的包括NVDA、MSFT、GOOGL、SPY、GLD等多资产类别[20] 行业意义与未来展望 - 该实验标志着AI从理论研究迈向真实金融市场的应用，展示了AI逐渐形成的判断力和决策能力[26][27] - RockAlpha旨在构建一个公开透明的平台，使用户能够观察、理解并选择信任的AI模型共同参与交易决策[28][32][33] - 长期愿景是让AI管理资本变得像选择指数基金一样自然，为每个行业、资产类别和策略提供智能管理方案[37]

融资与公司发展 - 新加坡人工智能金融科技公司RockFlow完成1000万美元A1轮融资 由头部互联网公司创始人领投 老股东持续加注 [1] - 资金将用于提升人工智能技术和即将推出的金融AI Agent产品Bobby [1] - 公司目前在全球有5个办公室 业务覆盖30多个国家的9种语言 [1] - 此前获得硅谷顶级美元基金数千万美元投资 [1] 产品与技术 - 2023年4月推出全球首个交易AI产品TradeGPT 利用多模态LLM能力实时分析市场信息和量价数据 结合自研AI量化模型提供个性化交易机会 [1] - 研发团队基于自研架构 结合多模态大语言模型 Fin-Tuning RAG MultiAgent和CoT等前沿技术 开发适合金融投资场景的AI Agent架构 [1] - AI Agent架构提升模型理解和生成能力 实时高效处理多源数据分析 在复杂金融环境中进行高效决策和预测 [2] - AI Agent将传统复杂流程抽象为实时信息获取 分析 交易策略构建 订单执行四大核心环节 解决"买什么"和"怎么买"痛点 [2] 产品功能 - AI Agent实时监控市场动态 分析财务数据 社交媒体情绪 公司公告等大量数据 展示个性化实时交易机会 支持一键下单 [2] - 根据用户自然语言表达的需求 结合收益目标和风险偏好 生成个性化投资配置和交易策略 包括期权策略 [2] - 通过自然语言表达生成复杂条件订单并自动执行定投任务 实现止盈止损和仓位管理 全天候智能盯盘 [2] - 识别用户兴趣点并推荐投资机会 例如分析用户习惯后生成符合期望的投资策略 [3] 团队与市场定位 - 团队来自人工智能 金融数学和投资交易等多领域 [3] - 创始人Vakee赖蕴琦曾主导投资20多家中美 以色列高科技公司 [3] - 公司认为AI Agent在金融投资领域有巨大机会 但该领域Agent数量和管理复杂度远高于其他行业 [1] - 强调金融领域AI Agent产品需做到低成本 高效和结果可控 为此设计独特的multi-Agent技术路线 [3] - 金融AI Agent产品Bobby将于近期全球上线 [3]