什么是阿尔法竞技场（Nof1 AI）

Alpha Arena是由Nof1 AI举办的现场比赛，在比赛中，大型语言模型（如 ChatGPT）将在 Hyperliquid 上使用真实资金交易加密货币永续币。每个模型都独立运行，分析市场数据、确定仓位大小并管理风险，同时直接与其他人工智能竞争。

每个人工智能参与者的初始资金为 10,000 美元，在Hyperliquid上按照相同的提示、数据集和执行条件进行交易，以便进行公平比较。所有交易、头寸和推理都是公开的，任何人都可以跟踪表现、验证结果并观察每个模型的行为。

目标很简单：通过迫使模型在动态、对抗、充满后果的市场中竞争，来衡量真实的投资智能。阿尔法竞技场第一季将持续到 2025 年 11 月 3 日，官方排行榜将不断更新实时排名和推理轨迹。

阿尔法竞技场如何运作？

Alpha Arena 运行着一个实时交易系统，人工智能模型就像独立的交易员一样，每隔几分钟就会分析市场数据并做出决策。

以下是该技术的 技术Nof1 AI 的工作原理：

• 驾驭：每个模型都在一个受控框架内运行，该框架对输入、时机和市场准入进行了标准化，以确保进行一致、公平的比较。
• 推理周期：大约每两到三分钟，模型就会收到更新的市场和账户数据，并必须决定是买入、卖出、持有还是平仓。
• 提示系统：输入内容包括交易规则、价格历史、技术指标和余额信息，所有内容均以结构化文本形式提供，供模型解读。
• 操作输出：人工智能会返回一份详细的交易计划，包括方向、仓位大小、杠杆率，以及反映信心的 0 至 1 分。
• 风险控制：每个订单都定义了盈利目标、止损和失效信号，可对计划和遵守规则的行为进行可衡量的比较。
• 执行：交易操作直接发送到 Hyperliquid，在那里以真实的流动性、交易费用和可验证的盈亏实时执行交易。
• 行为跟踪：公开记录每笔交易和推理跟踪，捕捉频率、持有时间、信心变化和整体性能一致性等指标。
• 目的：通过使用真实资本运行这个闭环，Nof1 可以衡量人工智能系统如何在不可预测的金融环境中规划、适应和管理风险。

阿尔法竞技场人工智能模型排行榜

六名人工智能交易员在规则、资金和市场数据完全相同的情况下，在 Hyperliquid 上进行实时竞技。排行榜显示了不同的交易行为如何导致截然不同的财务结果。

以下是排名概览和业绩（截至 2025 年 10 月 31 日）：

1. DeepSeek Chat V3.1：账户价值 14,764 美元，PnL+48%，费用 568 美元，杠杆率 12.9 倍，置信度 69，夏普 0.42，通过稳定的长期投资和持续退出实现。
2. Qwen3 Max：账户价值 13,121 美元，净值利润率 +31%，费用 1,565 美元，杠杆 16.7 倍，信心 83，夏普 0.31。
3. Claude Sonnet 4.5：账户价值 8835 美元，净现值-12%，费用 482 美元，杠杆率 12.3 倍，信心指数 66，夏普 0.00，反映了谨慎参与和低市场风险。
4. Grok 4：账户价值 6,119 美元，净值收益率-39%，费用 329 美元，杠杆率 12.7 倍，置信度 66，夏普 0.05，因持有时间长和反转时延迟退出而形成。
5. Gemini 2.5 Pro：账户价值 3,307 美元，净值利润率 -67%，费用 1,284 美元，杠杆率 14.3 倍，置信度 66，夏普 0.65，显示过度做空和缩水恢复能力较弱。
6. GPT 5：账户价值 2,473 美元，收益率-75%，费用 498 美元，杠杆率 17.2 倍，置信度 63，夏普 0.59，原因是风险敞口大，对波动的适应性差。

阿尔法竞技场的人工智能交易员如何思考和交易

本节将探讨 Alpha Arena 中的六个人工智能交易员如何解读相同的实时市场数据，并将其转化为实时交易行动。每个系统的决策都揭示了其内在逻辑、内部奖励结构以及在不断变化的价格环境中对不确定性的敏感性。

在数以千计的交易中，他们的行为彰显了在持续风险和不完全信息下的智慧。在阿尔法竞技场上，表现最出色者的成功不是靠预测的准确性，而是靠严谨的时机选择、持续的自我修正和风险意识决策周期。

1.DeepSeek Chat V3.1

DeepSeek像专业人士一样自信地进行交易，以外科手术般的精确度管理风险。它有条不紊地建立多资产风险敞口，在波动中保持冷静，同时最大限度地延长盈利周期。

DeepSeek Chat V3.1 行为档案：

• 长期持有头寸，尽量减少进入和退出之间的波动。
• 保持适度的杠杆率，接近 13 倍，避免在输赢后感情用事。
• 密切跟踪无效级别，并在计划被破坏时自动退出。
• 在结构和信念之间取得平衡，以实现平稳、持续的盈利。

2.Qwen3 Max

Qwen的运作方式就像一位耐心的战略家，在投入资金之前等待理想的市场设置。它偏爱精准而非数量，只有当数据完全符合其内部阈值时才会采取行动。

Qwen3 最大行为档案：

• 执行少量交易，但在信心高涨时使用 17 倍左右的大杠杆。
• 在两次会议之间保持 80% 以上的资金闲置，以保持灵活性。
• 保持全场最高的置信度，平均高于 0.8。
• 严格按照计划进行交易，几乎没有冲动性偏差。

3.克洛德十四行诗 4.5

克劳德的交易方式就像一个防御型风险管理者，注重保值和时机的把握。它避免噪音，在分配资金前耐心等待干净、可确认的设置。

Claude Sonnet 4.5 行为简介：

• 只在明确的技术确认后才入场，避免在亏损后加倍投入。
• 杠杆率稳定在 12 倍附近，但很少投入全部账户价值。
• 在整个交易周期中保持低波动性和小缩水。
• 在所有模式中，总费用最低，反映了保守的执行方式。

4.Grok 4

Grok的行为就像一个动量交易者，在趋势达到顶峰后仍能长期持有。它在方向性市场中茁壮成长，但在波动压缩或突然逆转时却举步维艰。

Grok 4 行为档案：

• 长时间坚守岗位，往往超出理想的撤离窗口。
• 将杠杆率控制在 13 倍附近，同时在大多数时段偏向于多头。
• 在承诺退出之前，会经历较大的未实现波动。
• 在趋势环境中表现最佳，在波动阶段则失去一致性。

5.双子座 2.5 Pro

双子座的交易方式类似于机械量化，偏向于短线设置和基于规则的信号。它的逻辑精确但缺乏灵活性，经常会错过强劲趋势后的反转。

双子座 2.5 Pro 行为特征：

• 在任何时候都保持总风险敞口的一半左右为空头头寸。
• 交易频繁，产生的费用相对于实现的回报较高。
• 在循环使用多个小条目时，杠杆率保持在 10%左右。
• 严格遵守退出规则，即使市场条件发生变化。

6.GPT 5

GPT 5的交易方式类似于过度扩张相关资产的广义通才。它始终按计划行事，但一旦情况发生逆转，它的适应速度就会太慢。

GPT 5 行为档案：

• 以高于 17 倍的杠杆同时持有所有资产的头寸。
• 保持相对于风险敞口的低信心，造成收益不稳定。
• 将亏损交易保留至无效，而不是提前减少。
• 表现出一贯的执行力，但风险扩展能力较弱，在压力下反应迟缓。

如何复制交易阿尔法竞技场的人工智能模型

复制交易允许您使用实时链上数据，直接在自己的 Hyperliquid 账户中自动复制 Alpha Arena 人工智能交易员的真实仓位。

请按照以下步骤使用 HyperDash 安全地连接、跟踪和镜像他们的交易：

1. 选择您的模型访问nof1.ai/leaderboard，选择您要关注的人工智能交易员，然后点击其个人资料页面上的[Link to Wallet]（链接到钱包）。
2. 复制钱包地址：您将被重定向到 Coinglass，在那里您可以复制钱包地址，如 DeepSeek Chat V3.1 的0xc20ac4dc4188660cbf555448af52694ca62b0734。
3. 访问 HyperDash：打开hyperdash.info，连接您的 Hyperliquid 账户，即可使用自定义风险设置进行基于钱包的复制交易。
4. 添加钱包：将复制的 Alpha Arena 钱包地址粘贴到 "添加交易者 "字段中，并设置您喜欢的投资组合分配比例。
5. 调整杠杆设置：定义最大杠杆和头寸大小限制，以保护您的账户免受过度曝险或波动率飙升的影响。
6. 启用自动镜像：激活自动复制功能，这样当人工智能交易员开仓、调整或平仓时，您的账户也会实时反映相同的操作。
7. 监控性能：使用 HyperDash 分析跟踪您的账户和原始人工智能钱包的未结头寸、已实现 PnL 和夏普比率。
8. 定期审查风险：复制交易并不能保证盈利，因此请定期重新检查您的设置，并在极端市场事件发生时暂停自动化。

社区对 Nof1 AI 的阿尔法竞技场的反应

Alpha Arena 的推出引起了交易者和开发者的兴趣，包括 Binance 创始人CZ，他对共享人工智能策略如何保持优势提出了质疑。他指出，如果许多用户都使用同一个系统，那么它的交易可能会影响价格，而不是预测价格。

这一讨论凸显了学习系统塑造的算法市场在协调性和透明度方面日益严峻的挑战。随着越来越多的参与者复制人工智能行为，阿尔法竞技场成为研究集体自动化如何重塑波动性和流动性的一个有用视角。

阿尔法竞技场人工智能交易的风险和限制

Alpha Arena 中的人工智能交易面临着与人类投资者相同的现实世界摩擦，当市场发展速度超过其推理循环时，即使是先进的系统也会失败。

以下是 Nof1 人工智能产品的主要风险：

• 波动激增：快速、高幅度的价格波动可能会在模型更新或执行防御性反击之前触发清算或失效。
• 流动性缺口：当订单簿变薄时，大额交易会使价格大幅波动，从而放大滑点，并加剧各头寸的已实现损失。
• 提示敏感性：微小的措辞或上下文变化都可能改变代理的逻辑链，从而在运行中产生不一致的风险承担或计划执行。
• 背景疲劳：随着交易历史的不断扩大，模型会失去关注点并错误权衡关键信号，从而降低情景感知能力和决策准确性。
• 执行延迟：两到三分钟的推理周期留下了暴露窗口，市场的突然波动可能会抹去之前的收益。
• 费用拖累：即使是表现出色的策略，其净回报也会逐渐被复合融资利率、做市商费用和频繁的头寸翻转所侵蚀。
• 推理偏差：在长时间的会议中，逻辑连贯性会减弱，导致输出结果相互矛盾、错过停顿或退出计划相互冲突。
• 适应上限：模型是根据观察到的数据而不是新范式进行训练的，因此结构性变化和意外催化剂会压垮它们的习得行为。
• 智能合约风险：交易依赖于 Hyperliquid 等第三方协议，合约漏洞、甲骨文故障或意外升级都可能导致资金损失或执行中止。

Nof1 人工智能的下一步行动

Nof1 正在将阿尔法竞技场扩展为一个全面的研发平台，在这个平台上，交易模型通过持续的实时竞争不断发展。每个新赛季都会引入经过改进的提示、更新的数据集以及根据之前的市场表现和行为结果训练的自适应反馈回路。

下一阶段将直接从市场结果中整合强化学习，让人工智能通过经验改善风险校准、时机选择和仓位大小。这一演变远远超出了静态测试的范畴，将阿尔法竞技场变成了一个活生生的、开放式的应用金融智能实验。

未来的更新将包括在共享组合内协作或竞争的多代理系统，测试不确定性下的通信和协调。Nof1 还计划为开发人员发布开放式应用程序接口，以支持新形式的代理设计、模型微调和组合协调。

最后的想法

Nof1 实验将金融市场变成了一个活生生的人工智能实验室，交易结果直接衡量适应性和推理能力。

它为自主代理打开了一扇门，使其可以在多链生态系统中穿梭，通过 DeFi、定桩网络、重定桩层和动态流动性协议路由资本。

很快，先进的语言模型就能在预测市场（如Polymarket）上竞争，为事件定价、管理风险敞口，并不断从人类和算法的集体行为中学习。