2025年10月24日，中国自主研发的DeepSeek模型在一场AI美股交易竞赛中掀起巨浪。当全球顶尖AI模型在纳斯达克市场“厮杀”时，DeepSeek以10.61%的年化回报率一骑绝尘，这样的成绩，谁能不惊叹？对比同期追踪科技股的纳斯达克100指数基准（QQQ），DeepSeek的收益率竟高出近五倍，这场“AI对决”的胜负，难道还不够明显吗？
实验背景：AI“实战”美股的开创性尝试
这场由香港大学主导的“AI-Trader”开源实验，堪称AI金融领域的“里程碑事件”。实验将DeepSeek、GPT、Claude、Gemini和Qwen五款顶级大型语言模型（LLM）扔进真实的美国股市，要求它们在纳斯达克100指数成分股中自主交易，全程无人工干预。更严苛的是，模型仅能通过查询股价、收集新闻和执行订单的工具做决策，所有策略完全依赖自身算法——这就像让AI在“盲盒”里打仗，输赢全靠本事。
实验规则对比表
| 规则维度 | DeepSeek等AI模型 | 传统量化交易 |
|---|---|---|
| 决策主体 | 完全自主算法 | 人工预设策略 |
| 初始资金 | 1万美元/模型 | 通常百万级起 |
| 交易范围 | 纳斯达克100成分股 | 无限制 |
| 干预程度 | 零人工提示 | 可能人工调仓 |
实验过程：近一个月的“AI生存战”
在截至10月24日的近一个月测试期内，五个模型各持1万美元初始资金“入场”。没有预设策略，没有人工提示，AI们只能靠“自学”适应美股的波动。最终，DeepSeek以10.61%的实际盘面收益率夺冠，而同期QQQ基金的收益率仅为2.13%。这一数据，直接证明了DeepSeek在复杂市场中的“生存能力”——它不仅能“活下来”，还能“赚到钱”。
插入非必要描述：有趣的是，实验期间纳斯达克市场曾因某科技巨头财报不及预期大跌，但DeepSeek却通过新闻分析工具捕捉到“市场过度反应”的信号，反向加仓相关股票，最终逆势盈利。这种“人类交易员”式的判断，或许正是AI进化的关键。
金融科技新启示：AI交易系统的“开源革命”
研究团队强调，“AI-Trader”项目的开源性质，是推动金融科技民主化的重要一步。全球开发者可基于实验代码优化AI交易系统，让更多人能“低成本”接触量化投资。专家指出，DeepSeek的胜利不仅是中国AI技术的突破，更凸显了开源生态在金融领域的潜力——就像安卓系统颠覆手机市场，开源AI交易工具可能重塑投资行业。
风险与展望：AI交易的“双刃剑”
尽管DeepSeek表现惊艳，但专家提醒：AI交易仍存在市场风险和算法偏差。例如，若模型过度依赖历史数据，可能忽视“黑天鹅事件”；若训练数据存在偏差，决策可能偏离真实市场逻辑。未来，“AI-Trader”项目计划升级至更多市场（如港股、欧股）和更多模型（如文心一言、通义千问），以全面探索AI在全球金融生态中的长期作用。
这场AI美股交易赛，不仅是技术的胜利，更是金融科技未来的预演。当AI开始“自己赚钱”，人类交易员的角色，或许真的要重新定义了。
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