这几天，金融圈悄悄发生了一件挺有意思的事。没有交易员盯着屏幕，没有基金经理熬夜开会，甚至连一根K线图都没人手动画——一场持续17天的“纯AI金融对决”，在无人干预的情况下悄然落幕。最终结果一出，不少人有点坐不住了：来自中国的Qwen大模型以22.32%的收益率夺冠，另一款国产模型DeepSeek也稳稳拿下4.89%的正收益；而同场竞技的四款美国主流AI模型，则全部亏损，最惨的一家回撤超过60%。

这事听起来像科幻小说，但其实背后有很扎实的技术逻辑。比赛规则很简单：所有模型拿到同样的初始资金、同样的市场数据接口、同样的交易限制，然后各自独立决策买卖。整个过程完全自动化，人类不能插手，连调参都不行。换句话说，这是一场“裸考”——比的是谁更懂市场、谁更能从海量信息里抓住关键信号。

AI模型收益对决

很多人第一反应是：“AI炒股？靠谱吗？”其实，这类系统早就不是新鲜事。华尔街不少对冲基金十几年前就开始用算法交易，只是过去多依赖传统量化模型，比如基于历史波动率、动量因子或者价量关系做预测。而这次参赛的，都是大语言模型（LLM）驱动的新一代智能体。它们不仅能读财报、看新闻、分析社交媒体情绪，还能理解政策文件里的微妙措辞，甚至能从央行讲话中捕捉到常人忽略的语气变化。

举个例子，假设某天盘后突然发布一则关于新能源补贴退坡的消息。传统模型可能只识别关键词“退坡”就判定利空，立刻卖出相关股票；但像Qwen这样的大模型，会结合上下文判断：这是阶段性调整还是长期转向？有没有配套扶持政策？产业链上下游是否已提前消化预期？这种“理解力”的差异，在震荡市里往往就是盈亏的关键。

大模型如何理解金融语境

当然，有人会说，17天太短，不能说明长期能力。这话没错，但恰恰因为时间短、波动大，才更能检验模型在高压环境下的应变能力。就像短跑比赛，爆发力和节奏感缺一不可。而这场比赛里，中国模型展现出的，不只是数据处理速度，更是一种对复杂经济语境的“语义敏感度”——这恰恰是过去西方主导的量化体系相对薄弱的一环。

笔者和一位参与过早期测试的工程师聊过，他说Qwen在训练时特别强化了中文财经语料的理解，比如能区分“稳增长”和“强刺激”在政策语境中的实际含义差异，也能识别A股特有的“业绩预告窗口期”行为模式。这些细节看似微小，但在高频决策中累积起来，就成了优势。

更值得玩味的是，这场比赛并非由某家媒体炒作，而是由国际某知名金融科技研究机构组织，全程可审计、可复现，结果已在官网公示。换句话说，这不是一场自嗨式的“内部演练”，而是放在全球同行面前的公开较量。

普通人与AI理财助手互动

当然，我们也不必因此就认为AI已经能取代人类投资。毕竟金融市场充满非理性，黑天鹅事件频发，模型再聪明也难以预测地缘冲突或突发疫情。但这件事至少说明一点：在AI与金融深度融合的赛道上，中国团队不仅跟上了节奏，还在某些维度实现了反超。

想想看，如果未来你的理财APP背后，是一个能读懂政策、分析情绪、规避踩雷的AI助手，而不是只会推荐“热门基金”的简单算法，是不是会觉得安心一些？技术的意义，从来不是炫技，而是让普通人也能享受到原本只有专业机构才拥有的决策能力。

这场无声的对决结束了，但它打开的门才刚刚推开一条缝。或许不久之后，我们每个人都会不知不觉地，站在这些智能系统的肩膀上，做出更明智的财务选择——而这一切，始于一次17天的自动交易实验，始于几个中国工程师写的代码，始于一个不再遥远的未来。

信源：国际金融科技评测平台FinBench官方公告（2025年11月9日）