Claude 拿下冠軍，6 大 AI 網格策略對決真相 ｜ OKX & AiCoin 實盤測評

NOF1 推出的「AI 炒幣實盤競技場」第一賽季，終於在 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：在合約網格策略裡， AI 實現了 " 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、系統化的網格策略，而非短線追漲殺跌。

其中， Claude 直接拿下冠軍，而之前在 NOF1 賽事裡排名第一的 Qwen3 ，這次反倒成了倒數第一。 GPT-5 和 Gemini 表現相對穩健，分別拿下了第二和第三； DeepSeek 與 Grok4 則 " 殊途同歸 " ，儘管策略設定不同，但最終的收益卻幾乎一致。

同樣的 AI 模型，為什麼會在兩次不同的測驗中，出現這種極大反差？這背後蘊含的邏輯，又會對策略和交易用戶帶來哪些啟發呢？

6 大 AI 網格策略實盤： 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 平台自主交易 BTC、XRP 等永續合約，周期兩周（10 月 18 日左右啟動）；全程僅投餵市場量化數據，AI 需自主決定多空、槓桿、倉位，且每次決策要附置信度評分。

為此，我們同樣採取極簡的設定：在統一條件下（每個AI投入1000 USDT、5倍槓桿），讓六個 AI 模型於2025年10月24日至11月4日期間進行實盤測試。基於OKX的BTC/USDT永續1小時的走势图，給出一個AI網格的參數，包括價格區間和網格數量，方向（做多、做空、中性）和模式（等差、等比）。

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

OKX 平台行情數據顯示，該時期 BTC 價格在 10.3 ～ 11.6 萬美元區間波動，整體呈先震蕩上行、後急劇下挫的行情。也恰是這次的 "V 型反轉 " ，成了六大 AI 的分水嶺。 這個精確範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回測的核心差異，並解釋了為什麼部分 AI 模型會"失效"。

以下是實盤數據表現：

實盤冠軍： Claude

策略核心：區間適中，觸發中等，兼顧震蕩和趨勢階段，更穩健

Claude 以 +6.18% 的累計收益率奪冠，其成功關鍵在於"中寬中密"的網格策略，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範本。

其網格區間設為 106K--116K，不像 Qwen3 那樣激進，也沒有 Grok4 那麼寬泛。在震蕩上行階段，它穩步積累了收益；即便在行情急跌時，106K 的下限也能有效控制回撤，優於所有中/窄區間模型。中等區間加適中密度保證了網格利潤充足，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 在高位時出現的網格閒置，穩健地累積了 +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 3K，浮虧得以被高累計利潤有效緩衝，使得 5X 槓桿下的回撤僅為 1.72%，表現出極佳的風險控制能力。

可靠備選： GPT-5

策略核心：偏寬區間低密度，單次高利，以低倉位稀釋風險

GPT-5 表現穩健，以 +5.79% 的累計收益位居第二，是僅次於 Claude 的可靠選擇。其策略積極進取，風險偏好略高，傾向於抓住市場機會，但回撤管理不及 Claude。收益曲線呈階梯式上升，增長較快，但在後期（第10天）回調幅度大於 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，但回撤管理仍有優化空間。

該模型網格策略的核心特點在於低密度、高單次收益。與 Gemini 相比，雖然其回撤達到 2.65%，相對略高，但由於網格數量少，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衝。在震蕩期，該策略表現出不俗效率，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，是追求效率且穩健的可靠備選方案。

最保守的： Grok4

策略核心：最寬區間高密度，終極防禦，以零脫網保證安全

Grok4 模型是終極防禦策略的代表。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，高密度網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、最穩健的選擇，尤其適合追求資金安全的用戶。

此外，還有「穩定防禦的DeepSeek 」，其策略核心是------最寬區間中密度，防禦優先，兼顧效率與零脫網。以及「突出表現的Gemini」其策略核心是------偏寬區間高密度，高頻微利，以廣覆蓋攤薄風險。

值得注意的是，DeepSeek 模型與 Grok4 擁有相同的最寬區間，最終收益幾乎相同，驗證了 " 區間優先於密度 " 的邏輯：在零脫網防禦下，中密度帶來的效率差異被抵消，區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頻率。

而Gemini 模型則展示了高密度策略在中寬區間內提升抗回撤的優勢：與 GPT-5 相同下限下，高密度網格廣泛分佈倉位，有效攤薄急跌風險，回撤僅 1.41%，明顯優於 GPT-5 的 2.65%，說明高密度策略能顯著提升穩定性與曲線平滑度，是追求穩健收益的優選。

六個 AI 模型網格策略優劣勢總覽（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 " 群體生存 " 並拿到正收益，是基於一個扎實的邏輯： 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）發生時，這一利潤墊也足以抵禦浮虧的侵蝕，從而確保了所有模型的最終收益都保持為正。

「跌落神壇」背後：短線炒幣冠軍 Qwen3 ，在合約網格中成了倒數第一？

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費侵蝕淨值，而低勝率本身並不可怕，關鍵在於風險管理；事實證明，即使複雜 AI 策略層出不窮，簡單持有比特幣（ HODL ）仍可能跑贏大多數模型。

看點之一是，兩次實驗結果呈現的巨大反差 ：Qwen3 在最後階段反超 DeepSeek 拿下短線炒幣冠軍，但卻在網格策略裡「跌落神壇」，成了倒數第一，為什麼？

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

其策略核心為： 窄區間高頻套利，激進集中，仅適配中樞震蕩。行情上漲階段，它憑藉窄區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的脫網寬度讓積累的多頭倉位完全裸露，5X 槓桿進一步放大浮虧，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，窄區間策略雖然在震蕩期可快速獲利，但缺乏防禦縱深，只適合窄幅震蕩行情，面對價格偏離時極易遭受重創。

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於------策略的及時調整與市場適配。在後期市場波動加劇時，Qwen3採用簡單專注的單一BTC全倉策略，結合5倍槓桿和精準止盈止損，高效捕捉反彈機會，實現淨值爆炸式上漲，驗證了其在動態不確定環境下的魯棒性（在不同環境、不同市場波動下，系統仍能保持穩定表現、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： Qwen3拿下短線炒幣冠軍源於主動適應，網格策略失敗則源於被動參數缺陷，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 永續合約的網格策略中都未出現脫網風險，收益表現相對穩定。但在本次實盤測試中，卻有多模型出現了脫網或收益劇烈波動的情況。這背後的差異說明了什麼？

回測裡看到'零脫網'，很多時候是一種假安全感。因為模型太熟悉歷史數據了，等於是被'喂熟'的。可一到實盤，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。這個也說明了，能不能活下來，靠的不是聰明的算法，而是區間夠不夠寬、防禦夠不夠深。別迷信 " 完美回測 " ，真正有用的策略，是能在最糟的行情裡活下來的那種。

如何跑贏市場？兩次實驗結果帶來的啟發

本次合約網格實驗中使用的策略工具是OKX 合約網格（AiCoin AI 網格），所有AI均基於該工具執行策略，確保了交易執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，支持自定義價格區間、網格數量、槓桿倍數等參數。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能穩住收益，不只是策略設計好，更大程度上得益於OKX網格工具，它能在區間裡自動買賣，順帶控制風險，讓AI不用擔心一波回調就被打懵。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，避免虧得一塌糊塗。簡單說，AI負責"想怎麼操作"，網格工具負責"幫你穩住、按規則執行"，兩者配合，效果比單靠AI要安全得多，也更容易看到收益。

AI + 網格工具怎麼用得更順手？

• •選對網格模式 ：行情震蕩，用"中性網格"最穩；行情有明顯方向，試試"多、空網格"，跟著趨勢走。
• •區間和格數要合理 ：太窄容易頻繁交易，手續費吃掉收益；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、指方向，但最終還是要結合市場和工具特性自己判斷。
• •先回測，再上實盤 ：OKX網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、更穩健、真正懂風控的AI策略。

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