Sure, could you please provide more information or context on what kind of modification you are looking for in the content? This will help me better understand how to assist you.
随着人工智能 (AI) 模型对传统交易策略的挑战日益加剧，金融市场正经历一场范式转变。Alpha Arena 2025 实验正是这场变革的先锋，它是一项真实世界的基准测试，旨在检验领先的 AI 模型在实时加密货币和股票交易环境中的能力。本分析评估了 AI 驱动方法所展现的战略优势、它们面临的挑战以及它们在动态市场中的长期可行性。Alpha Arena 2025：人工智能交易能力的真实世界测试
Alpha Arena 实验将六款先进的人工智能模型——Grok 4、GPT-5、Claude Sonnet 4.5、DeepSeek、Gemini 和 Qwen——置于真实交易场景中进行对比，从而让我们得以一窥人工智能在金融市场的潜力和局限性。每款模型都获得了 1 万美元的资金，用于在加密货币市场进行自主交易。实验结果显示，各模型之间的表现差异显著。例如，DeepSeek 在两天内就实现了 40% 的利润，而 Grok 则展现出了持续的盈利能力，在实验的最后五轮中保持了 100% 的成功率。
据报道相反，像Gemini这样的模型最初采取的是看跌策略，但在遭受损失后转向做多，这凸显了人工智能在实时交易中既具有适应性又具有不可预测性的特点。 研究显示.这项实验凸显了传统量化策略与人工智能驱动方法之间的关键区别。传统方法依赖于静态数据集和预定义的逻辑框架，而Alpha Arena的对抗性环境则要求模型能够动态地应对市场微观结构、波动性和外部冲击。
据专家称.