IT之家 11 月 4 日消息，美國(guó)研究機(jī)構(gòu) Nof1 最近發(fā)起了一項(xiàng)實(shí)盤測(cè)試：他們將六大頂級(jí) AI 大語(yǔ)言模型（LLM）分別注入 1 萬(wàn)美元作為起始資金，令其在真實(shí)市場(chǎng)中自主交易。
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(資料圖片)
Alpha Arena 目標(biāo)是在一個(gè)動(dòng)態(tài)、競(jìng)爭(zhēng)的真實(shí)環(huán)境里檢驗(yàn)這些模型在“量化交易”領(lǐng)域的能力。
雖然 AI 模型可以完成指定任務(wù)，但研究者指出：在風(fēng)險(xiǎn)管理、交易行為、持倉(cāng)時(shí)長(zhǎng)、方向偏好等方面，模型表現(xiàn)出顯著差異。
研究團(tuán)隊(duì)強(qiáng)調(diào)，這并不是為了“選出最強(qiáng)模型”，而是為了推動(dòng) AI 研究從靜態(tài)、考試式的基準(zhǔn)測(cè)試轉(zhuǎn)向?qū)Α罢鎸?shí)世界”、“實(shí)時(shí)決策”的考察。
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
初步結(jié)果
報(bào)告指出，雖然每個(gè)模型都在同樣結(jié)構(gòu)下運(yùn)作，但它們的交易風(fēng)格、風(fēng)險(xiǎn)偏好、持倉(cāng)時(shí)間、交易頻率存在明顯差異。例如：某些模型短倉(cāng)（做空）次數(shù)較多，而另一些幾乎不做空。某些模型持倉(cāng)時(shí)間長(zhǎng)、交易頻率低，而另一些交易頻繁。
在數(shù)據(jù)格式敏感性方面，團(tuán)隊(duì)觀察到：提示中若將“數(shù)據(jù)順序”由“新 → 舊”改為“舊 → 新”，即可修復(fù)部分模型因誤讀數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的錯(cuò)誤。
研究也指出，此次測(cè)試存在諸多局限：樣本有限、運(yùn)行時(shí)間短、模型無(wú)往績(jī)歷史、無(wú)累積學(xué)習(xí)能力。團(tuán)隊(duì)表示會(huì)在下一季引入更多控制、更多特性、更強(qiáng)統(tǒng)計(jì)實(shí)力。
意義與觀察
該項(xiàng)目試圖回答一個(gè)基本問題：“大型語(yǔ)言模型在無(wú)特定微調(diào)、僅憑數(shù)值數(shù)據(jù)輸入、在真實(shí)交易環(huán)境中，能否作為零樣本（zero-shot）系統(tǒng)交易模型？”
通過該實(shí)驗(yàn)，Nof1 旨在促進(jìn) AI 研究轉(zhuǎn)向“舉辦真實(shí)、動(dòng)態(tài)、風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)的基準(zhǔn)”，而非僅僅靜態(tài)數(shù)據(jù)集。
雖然實(shí)驗(yàn)尚未得出“哪款模型最強(qiáng)”的結(jié)論，但已揭示：即便是最先進(jìn)的 LLM，在實(shí)際交易中仍面臨“動(dòng)作執(zhí)行”“風(fēng)險(xiǎn)控制”“市場(chǎng)狀態(tài)理解”“提示格式敏感性”等多方面挑戰(zhàn)。
標(biāo)簽： 交易 基準(zhǔn) qwen 阿里巴巴集團(tuán)
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