原文來源：OKX

近期，新創團隊 NOF1 推出的「AI 炒幣實盤競技場」－AlphaArena，引爆了加密與金融科技圈。該比賽為每個 AI 模型提供$10,000 真實資金，讓它們在加密市場中自主交易，一時間，AI 的“財商”成為了熱議的焦點。

這股熱潮之下，一個更具實踐性的問題浮出水面：一般用戶能否利用 AI 提升已經比較成熟的固定交易策略？為了探索答案，OKX 與 AiCoin 共同發起了一項特別的實驗：以相同的 GPT-5、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek V3.1、Qwen3 Max 和 Grok-4 六大 AI 模型（為了方便閱讀，以下均採用各式相同網格的簡稱），為 OKX BTC 提供參數。並透過嚴格的數據回測，在統一的市場條件下，檢驗了這些 AI「交易者」的真實水準。

在不計算手續費的前提下，除了策略本身收益之外，如果疊加 OKX 策略的「自動賺幣」功能帶來的額外收益（DPYA.al At.可以達到 50.64%。

用戶僅需升級 OKX App 至 V 6.141.0 以上版本，即可自動享有「自動賺幣」帶來的額外收益，且資金仍保留在策略帳戶，可作為保證金使用，不增加風險。

方法說明

本次測評要求：各 AI 基於 OKX 的 BTC/USDT 永續 1 小時的走勢圖，給出一個 AI 網格的參數，包括價格區間和網格數量，方向（做多差、做）、多差、做時間等差、做空、空模式、多差、做）。同時，遵循統一的資金限制，投入金額是 10 萬 USDT，且均採用 5 倍槓桿。

所有參數提交後，將在統一的回測環境中進行驗證：標的為 OKX 上的 BTC/USDT 永續合約的網格策略，K 線週期為 15 分鐘（或存在一定誤差），回測區間統一設定為 2025 年 7 月的歷史然後透過 AiCoin 平台的批次回測功能進行模擬驗證。該工具將根據輸入的網格參數自動模擬掛單和成交過程，並輸出詳細的交易資料和收益統計。回測結果將聚焦在總收益、殖利率、勝率、最大回撤 以及夏普比率等關鍵指標，確保各 AI 策略在完全相同的市場條件下得到公平、透明的比較。

策略參數剖析：AI 的「性格」差異

將六大 AI 模型的關鍵網格參數進行對比，可以發現其策略設計的核心差異：

從上表可見，所有 AI 均選擇了等差，而非等比例的網格模式；以及中性網格策略，即同時進行買賣套利，無需預判單邊趨勢。 除此之外，各 AI 給出的價格區間、網格密度等存在顯著差異：

1）極致高頻小額派由 Grok-4 和 Gemini 代表，傾向於通過高密度、高頻率的交易累積微小利潤

它們均採用最高的 50 格 網格和最小的單格本金。其中 Gemini 的單格價格間隔是所有策略中對價格波動最敏感的，追求極致的超高頻套利；而 Grok-4 則結合最寬的 20,000U 區間，追求在更廣的範圍內進行密集掛單。由於單格本金小，這些策略的資金安全性相對較高，但要求市場持續維持高頻震盪。

2）穩健中庸派包括 DeepSeek 和 Claude，採用中等密度的網格和單格本金

Claude 的 10,000U 區間和參數配置均適中，屬於穩健平衡型。 DeepSeek 則選擇了最寬的 20,000U 區間，傾向於在大波動預期下，以中等頻率交易獲取更可觀的單筆回報。

3）大額低頻派的 GPT-5 採取了極端的“抓大放小”策略

它設定了最少的 10 格 網格和最高的單格本金，單格價格間隔最大，但單格價格最低。這種策略放棄了小幅震蕩的利潤，專注於捕捉大波段趨勢，故勝率可能較高，但由於單格投入大，一旦價格突破區間，其穿倉（回撤）風險在所有策略中最高。

4）窄幅高密派的 Qwen3 追求在有限區間內的高效套利

它採用了所有模型中最窄的 4,000U 價格區間，結合中等的 20 格價格，使其單格間隔。這是一種極端集中的策略，專注於特定窄幅區間內的高密度套利，對預測精度要求極高，一旦價格走出預設範圍，策略將迅速失效。

綜合收益表現：Claude 一騎絕塵，GPT-5 穩中取勝

雖然 AI 沒有情緒幹擾，但最終數據顯示，AI“交易員”的表現仍高度依賴其數據訓練和模型設計。透過對收益率、風險控制和勝率等綜合對比，各 AI 模型的策略在相同資金和槓桿條件下出現了顯著分化，揭示了不同 AI 在實際市場中的得失權衡（註：回測並不代表未來收益，AI雖然能選取有利行情，但實際上仍表現存在不確定性）：

立體評估每個模型後，誰才是真正的「聰明交易者」？

1）收益冠軍與冒險家：Claude

總收益奪魁：Claude 以 10.23% 的最高配勢區間領先，表明其中等波動的遙遙領先，表明其設定的成功區間化，區域間和波動

風險與報酬：它同時擁有高達 370.58% 的夏普比率，僅次於 GPT-5，顯示出優秀的風險調整後收益。然而，其 5.32% 的最高最大回撤，提示其高收益是建立在承擔了更大的浮虧波動基礎之上，策略表現出極強的行情適應性和一定的冒險性。

2）風控大師與效率典範：GPT-5

卓越風控：GPT-5 完美詮釋了「不要試圖賺取市場上每一分錢」的策略精髓。其低密度網格策略過濾了大量市場噪音，帶來了最低的 3.89% 最大回撤。

高效盈利：它以最高的 89.16% 勝率和最高的 379.02% 夏普比率奪魁，證明了其大額低頻策略的魯棒性和高效性。 GPT-5 是風險調整後收益的最佳典範，體現了減少交易次數、專注於捕捉較大波動機會的優勢。

3）策略分化與高頻交易的困境

專注套利者：Qwen3 以 8.06% 的收益率排名第三，表現不俗。然而，其 4,000U 的極窄區間策略極度依賴於價格在該範圍內的高密度震盪。其高達 5.32% 的最大回撤與 Claude 並列，印證了其高風險集中度——一旦市場突破窄區間，策略將面臨迅速的失效風險。

高頻低效：Grok-4 和 Gemini 雖然採用了相似的 50 格 高密度網格策略，但收益表現相對靠後（Grok-4 收益率最低，為 5.91%）。它們最低的勝率（約 72%）和較低的夏普比率（Grok-4 最低，為 284.14%）表明，過於頻繁的小額交易可能因手續費與滑點等交易成本的影響而損耗了利潤，未能體現出高頻交易的優勢。

穩健但不突出：Gemini-2.5-Pro 擁有第二低的最大回撤（3.99%），表現穩健，但其收益表現一般，定位為中庸實踐者；DeepSeek-Chat 的勝率和回撤表現穩健（76.11%）之間。

核心結論：市場驗證了低頻大利（GPT-5）和區間精準捕捉（Claude）的策略優於極致高頻小利（Grok-4/Gemini）。 GPT-5 以卓越的風險控制和最高的夏普比率勝出，而 Claude 則以絕對收益優勢奪魁，二者代表了風險控制與收益激進的兩個成功端點。

對策略使用者的啟發與風險提示

這場 AI 網格交易大比拼不僅是一場技術展示，更是一本生動的交易策略「教學」。 沒有萬能策略，只有適配行情。 這次評測的策略分化結果，核心啟示在於策略的成功取決於其與當前市場行情的匹配度：GPT-5 的成功案例明確告訴用戶，一個優秀的策略不僅要能盈利，更要能控制回撤。使用者在設定網格時，務必將高勝率和高夏普比率的重要性置於單純的高收益率之上，並根據自身風險承受能力設定合理的停損。

此外，網格數量和價格區間的組合定義了策略的「性格」，使用者應根據判斷的市場階段來選擇。

• 低頻大利 vs. 高頻小利：GPT-5 的低密度策略證明了在特定行情下，過濾市場噪音、捕捉大波段的效率更高。而 Grok-4/Gemini 的高密度策略雖然交易頻繁，卻因交易成本等原因未能取得最高收益，暗示高頻小利策略對市場條件的要求更為苛刻。

• 精準套利：Claude 的高收益和 Qwen3 的窄幅策略，均顯示精準判斷行情區間的重要性。

使用者可以結合本次評測結果和 OKX 平台功能，進行理性調參

• 新手或保守型使用者：可參考 GPT-5 的低密度、高單格本金策略，追求穩健，降低交易頻率和心理壓力。

• 經驗豐富或追求收益用戶：可參考 Claude 的方案，在精準判斷行情後，採用中等密度網格放大收益，但需做好承受較大波動的準備。

• 利用 AI 工具輔助決策與調參： AI 模型提供的參數組合是基於對歷史行情的回測最佳化。使用者可參考 OKX 平台策略交易提供的的 AI 策略功能提供的參數設計思路，但最終需結合自身對幣種走勢、波動率的判斷進行動態調整，例如：面對單邊行情可縮小區間或減少網格，捕捉大行情則可增加區間幅度。

• 不要將所有資金投入單一策略，應合理分散資產和標的：利用 OKX 的“止盈/止損”功能或定期平倉鎖定收益，並設置網格區間外的止損單，以應對趨勢劇烈逆轉時的損失。

在最後做個預告：除了回測資料之外，關於六大 AI 模型在 OKX BTC 合約網格策略上的實盤表現，我們還在持續收集資料。更多動態，請持續關注 OKX 官方和 AiCoin 官方訊息，敬請期待！

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