AI大模型外汇交易实验：千问最赚钱，DeepSeek亏最多

港大研究还发现，AI大模型交易越频繁未必赚得越多、高杠杆未必带来高回报

文｜《财经》研究员 成孟琦

编辑｜郭楠 陆玲

AI（人工智能）大模型能在金融市场上交易赚钱吗？

近日，香港大学经管学院公布了一项历时六周的AI外汇交易实验结果。研究将10款主流AI大语言模型接入真实外汇市场，让它们以“自主交易智能体”的身份独立决策、自主交易。

结果显示，冠军阿里巴巴通义千问（Qwen）获得9.9%的正回报，而垫底的DeepSeek则亏损15.1%，两者相差高达25%。更耐人寻味的是，交易最频繁的模型反而亏得最惨，使用高杠杆的模型也未必带来更高收益。

“研究结果显示，当大型语言模型需要持续解读不断变化的环境，并即时调整策略时，其表现差距会愈加明显。”港大经管学院创新及资讯管理学教授兼夏利莱伉俪基金教授、人工智能评测实验室主任蒋镇辉表示，“金融交易不仅考验模型处理资讯及在不确定情况下推理的能力，也考验其控制风险、管理仓位，以及长时间持续作出决策的能力。” 

香港大学推评测平台，

连接10款模型同时炒外汇

过去一年，AI大型语言模型已迅速从早期的生成文字，演变为能够独立执行任务及使用各种复杂工具的智能体。近期，Interactive Brokers等交易平台甚至宣布，用户可将多项大语言模型直接接入投资账户，用于市场研究、投资组合分析乃至生成交易指令。

然而，科技狂奔的同时，一个关键问题始终悬而未决：AI智能体能否在充满不确定性的真实环境中，作出具有盈利能力的决策？

传统的AI评测，包括数学题、编程题、知识问答，都有明确答案。但金融市场充满噪音和不确定性，即使对市场方向的判断正确，也可能因仓位管理、风险控制或交易时机不当而亏损。

为回答这个问题，由蒋镇辉带领的港大经管学院人工智能评测实验室（AIEL）推出了Agentic Trader平台，专门评估大语言模型智能体在即时外汇市场中的自主交易能力。

模型选择上，研究团队连接了10款业界领先的模型至Agentic Trader平台，涵盖中美主要科技企业，包括：OpenAI（GPT）、Anthropic（Claude）、Google（Gemini）、阿里巴巴（Qwen）、DeepSeek、xAI（Grok）、智谱AI（GLM）、Moonshot AI（Kimi）、MiniMax以及字节跳动（Seed/Doubao）。

为确保公平，所有模型均获得相同的初始资金10万美元 、相同的交易工具与杠杆设置，并接收相同的实时市场数据。平台支持欧元兑美元、英镑兑美元、美元兑日元等主流外汇对，也涵盖标普指数及贵金属。研究团队未预设任何交易策略，所有决策均由模型自主完成。模型每个小时获取一次最新市场信息，自主判断是否检索公开网页信息、分析行情或调整仓位。整个实验有效规避了训练数据与评测数据重叠带来的数据污染风险。

实验自2026年4月启动，经过六周运行，不同模型的差距逐渐显现。

其中，最赚钱的AI大模型为阿里通义千问（Qwen），Kimi紧随其后。阿里巴巴旗下的通义千问（Qwen）录得最高交易回报，累计回报率9.85%。Kimi K2.5同样表现优异，获得8.84%的回报。GLM和GPT则大致维持盈亏平衡。

最亏钱的AI大模型则为DeepSeek，MiniMax和Claude同样表现不佳。DeepSeek V3.2累计跌幅达15.1%，在10款模型中亏损最大。MiniMax 2.5亏损10.25%。Claude也亏损近6%。

高频≠高回报，高杠杆≠高收益

此项研究还从AI大模型的交易行为中揭示了两大发现。

一.交易越频繁，未必赚得越多。DeepSeek V3.2、Claude Opus4.6及Gemini3.1 Pro Preview在评测期间均进行了逾千笔交易，属于最活跃的模型。然而，这些“勤劳”的模型反而亏损严重。相反，表现最好的Qwen和Kimi交易次数适中（500笔至800笔之间）。

二.高杠杆未必带来高回报。Gemini3.1 Pro Preview和DeepSeek V3.2在评测期间使用了相对较高的杠杆水平，录得较大回撤幅度。而Kimi K2.5虽然在市况合适时也会增加持仓，但整体风险管理更为审慎，最终录得较好表现。GPT-5.4则维持保守的交易风格，收益和波动均较为有限。

此外，这次外汇实验的结果与蒋镇辉团队早前发布的推理能力评测结果并不完全一致，显示在推理、知识问答或生成代码等静态任务中表现领先的模型，未必能在真实金融市场中斩获最佳收益。

“更长远来看，这项实验或许让我们提前窥见了未来金融市场的一种可能形态。”蒋镇辉表示，“今天，大多数金融机构仍将AI视为辅助工具，用于研究、分析和决策支持。但随着模型能力不断提升，AI在投资流程中的角色正在逐步扩大。从生成研究报告，到辅助构建投资组合，再到执行部分交易决策，越来越多原本由人类完成的工作开始由模型参与。如果这一趋势持续发展，未来金融市场中的部分决策可能将由AI直接完成。当越来越多资金开始由算法和模型管理时，市场运行方式本身也可能随之发生变化。”

（题图由AI生成合成）