(资料图片)

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

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）