NOF1 推出的「AI 炒幣實盤競技場」第一賽季，終于在 2025 年 11 月 4 日早上 6 點收官，吊足了幣圈、科技圈和金融圈的胃口。

但這場“AI 智商公開測試”的結(jié)局卻有點出乎意料，六個模型總計的 6 萬美元本金，收官時只剩 4.3 萬美元，整體虧損約 28%。其中，Qwen3-Max 和 DeepSeek v3.1 雙雙盈利，Qwen3-Max逆襲拔得頭籌；而美系四個模型則全線虧損。

有意思的是，近期 OKX 和 AiCoin 聯(lián)手搞的六個AI模型實盤測評，不盯著短線炒幣那套，而是把目光放在了合約網(wǎng)格策略上，偏偏就是這個選擇，挖出了 6 大 AI 模型的真實收益表現(xiàn)：在合約網(wǎng)格策略里，AI 實現(xiàn)了 “群體生存”—— 所有模型都拿到了正收益。這意味著，AI模型或更適合中性、系統(tǒng)化的網(wǎng)格策略，而非短線追漲殺跌。 其中，Claude 直接拿下冠軍，而之前在 NOF1 賽事里排名第一的Qwen3，這次反倒成了倒數(shù)第一。GPT-5 和 Gemini 表現(xiàn)相對穩(wěn)健，分別拿下了第二和第三；DeepSeek與Grok4則“殊途同歸”，盡管策略設置不同，但最終的收益卻幾乎一致。

同樣的AI模型，為什么會在兩次不同的測驗中，出現(xiàn)這種極大反差？這背后蘊含的邏輯，又會對策略和交易用戶帶來哪些啟發(fā)呢？

6 大 AI 網(wǎng)格策略實盤：Claude拿下冠軍，全員正收益

「AI 炒幣實盤競技場」故事背景很簡單，讓六個 AI 模型各持 1 萬美元本金，在 Perp DEX 平臺自主交易 BTC、XRP 等永續(xù)合約，周期兩周（10 月 18 日左右啟動）；全程僅投喂市場量化數(shù)據(jù)，AI 需自主決定多空、杠桿、倉位，且每次決策要附置信度評分。

為此，我們同樣采取極簡的設定：在統(tǒng)一條件下（每個AI投入1000 USDT、5倍杠桿），讓六個 AI 模型于2025年10月24日至11月4日期間進行實盤測試。基于OKX的BTC/USDT永續(xù)1小時的走勢圖，給出一個AI網(wǎng)格的參數(shù)，包括價格區(qū)間和網(wǎng)格數(shù)量，方向（做多、做空、中性）和模式（等差、等比）。

得到的結(jié)果是，所有 AI 模型均采用等差網(wǎng)格模式與中性網(wǎng)格策略，但在價格區(qū)間設定、網(wǎng)格密度等具體參數(shù)執(zhí)行上差異明顯：Grok4 與 DeepSeek 區(qū)間最寬（100,000-120,000U），前者網(wǎng)格數(shù)量達 50 個（間距更小），后者僅 20 個；Gemini 區(qū)間為 105,000-118,000U，同樣設 50 個網(wǎng)格；GPT-5 區(qū)間窄至 105,000-115,500U，且網(wǎng)格數(shù)量最少（僅 10 個，間距最大）；Qwen3 區(qū)間最窄（108,000-112,000U），網(wǎng)格數(shù)量 20 個。

OKX平臺行情數(shù)據(jù)顯示，該時期BTC價格在10.3～11.6萬美元區(qū)間波動，整體呈先震蕩上行、后急劇下挫的行情。也恰是這次的“V型反轉(zhuǎn)”，成了六大AI的分水嶺。這個精確范圍對分析是至關重要的，它直接印證了本次實盤測試與常規(guī)回測的核心差異，并解釋了為什么部分 AI 模型會“失效”。 以下是實盤數(shù)據(jù)表現(xiàn)：

實盤冠軍：Claude

策略核心：區(qū)間適中，觸發(fā)中等，兼顧震蕩和趨勢階段，更穩(wěn)健

Claude 以 +6.18% 的累計收益率奪冠，其成功關鍵在于“中寬中密”的網(wǎng)格策略，這套配置堪稱金標準，也正好適配了本輪 BTC 震蕩行情，成為了實盤中兼顧盈利與風險控制的參考范本。

其網(wǎng)格區(qū)間設為 106K–116K，不像 Qwen3 那樣激進，也沒有 Grok4 那么寬泛。在震蕩上行階段，它穩(wěn)步積累了收益；即便在行情急跌時，106K 的下限也能有效控制回撤，優(yōu)于所有中/窄區(qū)間模型。中等區(qū)間加適中密度保證了網(wǎng)格利潤充足，同時在急跌中持倉浮虧侵蝕最小。

具體來看，行情上漲階段，Claude 避免了 Qwen3 在高位時出現(xiàn)的網(wǎng)格閑置，穩(wěn)健地累積了 +7.90% 的利潤；在行情急跌階段，BTC 跌至約 103K 時，Claude 的下限 106K 僅脫網(wǎng) 3K，浮虧得以被高累計利潤有效緩沖，使得 5X 杠桿下的回撤僅為 1.72%，表現(xiàn)出極佳的風險控制能力。

可靠備選：GPT-5

策略核心：偏寬區(qū)間低密度，單次高利，以低倉位稀釋風險

GPT-5 表現(xiàn)穩(wěn)健，以 +5.79% 的累計收益位居第二，是僅次于 Claude 的可靠選擇。其策略積極進取，風險偏好略高，傾向于抓住市場機會，但回撤管理不及 Claude。收益曲線呈階梯式上升，增長較快，但在后期（第10天）回調(diào)幅度大于 Claude。整體效率較高，盈利能力約為基準的兩倍。目前來看，GPT-5 是穩(wěn)健且高效的備選策略，兼顧收益與適度風險，但回撤管理仍有優(yōu)化空間。

該模型網(wǎng)格策略的核心特點在于低密度、高單次收益。與 Gemini 相比，雖然其回撤達到 2.65%，相對略高，但由于網(wǎng)格數(shù)量少，總倉位有限，風險得以稀釋，同時 105K 的下限為急跌行情提供了緩沖。在震蕩期，該策略表現(xiàn)出不俗效率，累計收益達到 +8.44%。與 Qwen3 相比，GPT-5 的下限更低，使其在價格下行階段抗跌性明顯增強。這種策略通過限制總倉位控制極端風險敞口，兼顧收益和安全，是追求效率且穩(wěn)健的可靠備選方案。

最保守的：Grok4

策略核心：最寬區(qū)間高密度，終極防御，以零脫網(wǎng)保證安全

Grok4 模型是終極防御策略的代表。與 Qwen3 相比，它完全放棄了震蕩期的進攻性，換取了最高的資金安全。100K 的下限確保在 BTC 跌至 103K 時零脫網(wǎng)，高密度網(wǎng)格進一步攤薄了持倉風險，使絕對回撤僅 0.97%。與 DeepSeek 相比，雖然兩者效率接近，但 Grok4 的收益曲線最平滑、回撤最低，使其成為最保守、最穩(wěn)健的選擇，尤其適合追求資金安全的用戶。

此外，還有「穩(wěn)定防御的DeepSeek 」，其策略核心是——最寬區(qū)間中密度，防御優(yōu)先，兼顧效率與零脫網(wǎng)。以及「突出表現(xiàn)的Gemini」其策略核心是——偏寬區(qū)間高密度，高頻微利，以廣覆蓋攤薄風險。

值得注意的是，DeepSeek 模型與 Grok4 擁有相同的最寬區(qū)間，最終收益幾乎相同，驗證了“區(qū)間優(yōu)先于密度”的邏輯：在零脫網(wǎng)防御下，中密度帶來的效率差異被抵消，區(qū)間寬度決定了抗跌能力，而密度主要影響收益曲線平滑度和觸發(fā)頻率。

而Gemini 模型則展示了高密度策略在中寬區(qū)間內(nèi)提升抗回撤的優(yōu)勢：與 GPT-5 相同下限下，高密度網(wǎng)格廣泛分布倉位，有效攤薄急跌風險，回撤僅 1.41%，明顯優(yōu)于 GPT-5 的 2.65%，說明高密度策略能顯著提升穩(wěn)定性與曲線平滑度，是追求穩(wěn)健收益的優(yōu)選。六個 AI 模型網(wǎng)格策略優(yōu)劣勢總覽（注：Qwen3詳細策略特點，將在下一部分介紹）：

在當前設定條件下，AI 模型實現(xiàn)“群體生存”并拿到正收益，是基于一個扎實的邏輯：在以震蕩上行為主導的行情中，所有模型都成功利用了策略的“波動即利潤”特性積累了足夠的安全利潤墊，即使在極端風險（急跌）發(fā)生時，這一利潤墊也足以抵御浮虧的侵蝕，從而確保了所有模型的最終收益都保持為正。

「跌落神壇」背后：短線炒幣冠軍 Qwen3，在合約網(wǎng)格中成了倒數(shù)第一？

先來復盤在NOF1 推出的「AI 炒幣實盤競技場」第一賽季的結(jié)果：華語模型 Qwen3 和 DeepSeek雙雙盈利，Qwen3逆襲拔得頭籌；而美系四個模型則全線虧損。

這說明，高頻交易往往存在更高風險：過度交易帶來的高額手續(xù)費侵蝕凈值，而低勝率本身并不可怕，關鍵在于風險管理；事實證明，即使復雜AI策略層出不窮，簡單持有比特幣（HODL）仍可能跑贏大多數(shù)模型。

看點之一是，兩次實驗結(jié)果呈現(xiàn)的巨大反差： Qwen3在最后階段反超DeepSeek拿下短線炒幣冠軍，但卻在網(wǎng)格策略里「跌落神壇」，成了倒數(shù)第一，為什么？

在本次策略實驗中，Qwen3 的表現(xiàn)是本次測試的「最大教訓」。它在測試期間曾創(chuàng)下最高月利潤峰值+41.88%和最高單日收益65.48U，但后期遭遇 8.12% 的巨大回撤，使最終累計收益僅為 22.51U，排名倒數(shù)第一。

其策略核心為：窄區(qū)間高頻套利，激進集中，僅適配中樞震蕩。行情上漲階段，它憑借窄區(qū)間完美匹配中樞震蕩，高頻套利，收益迅速攀升至峰值 +10.37%。

然而，對比其他模型，其 108K 的下限成為崩潰的根本原因：當 BTC 在下跌階段急跌至約 103K 時，5K U的脫網(wǎng)寬度讓積累的多頭倉位完全裸露，5X 杠桿進一步放大浮虧，利潤被瞬間吞噬，第10天回撤高達 8.12%，為所有模型中最大。這充分說明，窄區(qū)間策略雖然在震蕩期可快速獲利，但缺乏防御縱深，只適合窄幅震蕩行情，面對價格偏離時極易遭受重創(chuàng)。

而在此前的“AI炒幣實盤競技場”第一賽季中，Qwen3贏得冠軍的核心原因在于——策略的及時調(diào)整與市場適配。在后期市場波動加劇時，Qwen3采用簡單專注的單一BTC全倉策略，結(jié)合5倍杠桿和精準止盈止損，高效捕捉反彈機會，實現(xiàn)凈值爆炸式上漲，驗證了其在動態(tài)不確定環(huán)境下的魯棒性（在不同環(huán)境、不同市場波動下，系統(tǒng)仍能保持穩(wěn)定表現(xiàn)、不輕易崩潰的能力。）和問題解決能力。相比之下，DeepSeek的保守多維度評估雖風險控制優(yōu)秀（Sharpe比率最高），但增長緩慢，無法充分利用BTC主導行情，而美系模型如GPT-5的過度激進則導致全線虧損。

一句話總結(jié)： Qwen3拿下短線炒幣冠軍源于主動適應，網(wǎng)格策略失敗則源于被動參數(shù)缺陷，所以，AI交易需匹配行情類型，避免“一策通吃”。

看點之二是，在 OKX 與 AiCoin 于 2025 年 7 月 25 日至 10 月 25 日的歷史行情回測中，六個 AI 模型在 BTC/USDT 永續(xù)合約的網(wǎng)格策略中都未出現(xiàn)脫網(wǎng)風險，收益表現(xiàn)相對穩(wěn)定。但在本次實盤測試中，卻有多模型出現(xiàn)了脫網(wǎng)或收益劇烈波動的情況。這背后的差異說明了什么？

回測里看到‘零脫網(wǎng)’，很多時候是一種假安全感。因為模型太熟悉歷史數(shù)據(jù)了，等于是被‘喂熟’的?？梢坏綄嵄P，行情稍微一突破歷史低點，那些沒留防線的策略就直接脫網(wǎng)。這個也說明了，能不能活下來，靠的不是聰明的算法，而是區(qū)間夠不夠?qū)挕⒎烙鶋虿粔蛏?。別迷信“完美回測”，真正有用的策略，是能在最糟的行情里活下來的那種。

如何跑贏市場？兩次實驗結(jié)果帶來的啟發(fā)

本次合約網(wǎng)格實驗中使用的策略工具是OKX 合約網(wǎng)格（AiCoin AI 網(wǎng)格），所有AI均基于該工具執(zhí)行策略，確保了交易執(zhí)行的一致性與公平性。這是一款支持等差、等比、中性、多空等多種模式的自動化交易工具，支持自定義價格區(qū)間、網(wǎng)格數(shù)量、杠桿倍數(shù)等參數(shù)。 適合在震蕩市中捕捉微小波動收益，通過分批建倉與平倉實現(xiàn)套利。

從這次實盤來看，AI的策略能力很重要，但工具的作用同樣關鍵。Claude能穩(wěn)住收益，不只是策略設計好，更大程度上得益于OKX網(wǎng)格工具，它能在區(qū)間里自動買賣，順帶控制風險，讓AI不用擔心一波回調(diào)就被打懵。Qwen3雖然策略更激進，但OKX工具通過分批建倉和自動止盈止損，幫它在高波動中保護本金，避免虧得一塌糊涂。簡單說，AI負責“想怎么操作”，網(wǎng)格工具負責“幫你穩(wěn)住、按規(guī)則執(zhí)行”，兩者配合，效果比單靠AI要安全得多，也更容易看到收益。

AI + 網(wǎng)格工具怎么用得更順手？

• 選對網(wǎng)格模式：行情震蕩，用“中性網(wǎng)格”最穩(wěn)；行情有明顯方向，試試“多、空網(wǎng)格”，跟著趨勢走。
• 區(qū)間和格數(shù)要合理：太窄容易頻繁交易，手續(xù)費吃掉收益；太寬又可能錯過波段利潤。
• AI給建議，但別完全依賴：AI能算參數(shù)、指方向，但最終還是要結(jié)合市場和工具特性自己判斷。
• 先回測，再上實盤：OKX網(wǎng)格工具有模擬盤功能，Aicoin有歷史回測功能，先模擬看看效果，實盤操作更安心。

高風險策略永遠是收益最不穩(wěn)定的部分。只有用對策略，AI的潛力才能真正變成實實在在的收益。沒有風控，再聰明的AI也可能一夜歸零。所以，別盲目追AI，市場從不手軟，AI也會交學費。它只能是工具，真正撐住你的是風險管理。下一季賽季，希望看到的是更成熟、更穩(wěn)健、真正懂風控的AI策略。

到此這篇關于Claude拿下冠軍,6大AI網(wǎng)格策略對決真相如何?OKX&AiCoin實盤測評的文章就介紹到這了,更多相關OKX AI網(wǎng)格策略測評內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持腳本之家！