由Alpha Arena主辦的AI投資大賽今天結束，為期17天，參賽的選手是全球六大頂尖大模型——分別是 DeepSeek Chat V3.1（DeepSeek）、Grok 4（xAI）、Gemini 2.5 Pro（Google）、GPT-5（OpenAI）、Qwen3 Max（阿里巴巴）、Claude Sonnet 4.5（Anthropic）。

結果阿里千問Qwen3-Max奪冠，收益率22.32%，DeepSeek排名第二，收益率4.89%，其余模型均大幅虧損，Claude Sonnet 4.5虧30.81%、Grok 4 虧45.3%、Gemini 2.5 Pro虧56.71%、GPT 5 虧62.66%，兩個國產(chǎn)大模型打了漂亮的一仗。

簡單說一下比賽規(guī)則，每款大模型獲得1萬美元初始資金，使用相同的市場數(shù)據(jù)和技術指標，在指定加密貨幣市場無人工干預自主交易17天，盈虧定勝負。

有意思的是，每個模型每次交易和放大杠桿，都會把自己的想法寫在日志里面，觀眾可以去看它的歷史持倉和實時更新的日志。

Alpha Arena 是首個專門衡量人工智能投資能力的評測基準，主辦方表示設計的目標是讓評測更貼近現(xiàn)實世界，而金融市場正是絕佳的測試場，投資市場動態(tài)多變、充滿對抗性、沒有固定答案，且永遠難以預測，這些挑戰(zhàn)是靜態(tài)評測基準無法提供的。所以市場才是檢驗智能的終極標準。

主辦方提出一個問題：我們需要為投資訓練全新架構的大模型，還是現(xiàn)有的大語言模型(LLM)已經(jīng)足夠？

有點遺憾的是，這次比賽時間太短，期待下次能延長比賽時間，比如一個季度或者半年，在市場劇烈波動時期檢驗AI的投資能力。同時，能擴大參賽選手，讓人類交易員一起參與。

歷史上第一次廣為人知的人工智能與人類的比賽，是1997年IBM公司的超級計算機“深藍”(DeepBlue)與國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)的對決，最終“深藍”以3.5勝2.5負(1勝2負3平)的比分擊敗卡斯帕羅夫，這是人工智能在棋類領域首次擊敗人類世界冠軍，在當時引起了巨大的轟動。

2016年，谷歌旗下的DeepMind公司開發(fā)的AlphaGo，運用了深度學習和蒙特卡羅樹搜索等技術，以4勝1負的戰(zhàn)績擊敗韓國九段棋手李世石，這一結果同樣震驚世界，因為圍棋比國際象棋的棋盤更大(19x19路)、變化更多，被認為是人類智力游戲中最具挑戰(zhàn)性的項目之一，這一領域也被AI攻破。

如果普通散戶能利用AI自動炒股，好處也是很大的，比如24小時無休分析數(shù)據(jù)，克服貪婪和恐懼的人性弱點，嚴格執(zhí)行交易紀律。目前國內也有投資方面的AI相關服務，但這些平臺不是全自動炒股，更多是“AI輔助決策”，或“策略回測和模擬”，真正全自動實盤交易只對量化私募等專業(yè)機構開放。

今天A股的科技板塊繼續(xù)下跌，A股的下跌，除了本身有調整要求，外圍的影響也有，日本、韓國等亞洲市場也跌幅不小，納斯達克今晚開盤不久就跌了1.7%，有消息稱美國的流動性出了點問題，隔夜融資利率大漲，另外就是有大空頭押注AI泡沫破裂，做空價值超10億美元。這些都表明全球市場再次處于動蕩之中。

中行研究院一篇研報中提到現(xiàn)在房貸斷供率達到3.7%，比20221.6%翻倍還多，今天熱議頗多。聯(lián)想到今天銀行股繼續(xù)大漲，創(chuàng)出反彈新高，很多人難以理解。

美國2008年次貸危機時斷供率是85-10%，日本1992年樓市泡沫破裂斷供率約3%-4%，這么看來，我們的斷供率接近日本泡沫破裂初期水平。

實際上3.7%的數(shù)據(jù)源頭是克爾瑞的調研結果，不一定權威，是一個參考。同時，相比而言三四線城市的斷供率高一些，但是貸款金額低一線，所以貸款斷供金額比例應該更低。

除了房貸，還有個人經(jīng)營貸和消費貸這塊也是銀行壞賬率比較突出的地方。但銀行股依然強勁反彈，其實主要還有幾個原因，一個是目前商業(yè)銀行信貸撥備余額7.3萬億，不良余額3.4萬億，超不良撥備3.9萬億，不良貸款撥備覆蓋率較高。第二個原因是我們這里沒有個人破產(chǎn)制度，斷供、貸款逾期等不會馬上產(chǎn)生壞賬，只是延后?，F(xiàn)在銀行還提供了多種延期償還貸款方式。最后銀行股也是重要的護盤工具，7月初到10月初的3個月下跌，恰恰是科技股上漲最猛烈階段，現(xiàn)在反過來就能平滑指數(shù)波動。