谁在OKX网格策略中赚的最多？揭秘OKX 6大AI交易“性格”

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2025-10-31

近期，由初创团队NOF1推出的「AI炒币实盘竞技场」——AlphaArena，引爆了加密与金融科技圈。该比赛为每个AI模型提供$10,000真实资金，让它们在加密市场中自主交易，一时间，AI的“财商”成为了热议的焦点。

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这股热潮之下，一个更具实践性的问题浮出水面：普通用户能否利用AI提升已经比较成熟的固定交易策略？为了探寻答案，OKX与AiCoin联合发起了一项特殊的实验：用同样的GPT-5、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek V3.1、Qwen3 Max和Grok-4六大AI模型（为了方便阅读，以下均采用各AI的简称），为OKX BTC合约网格策略提供参数。并通过严格的数据回测，在统一的市场条件下，检验了这些AI“交易员”的真实水平。

在不计算手续费的前提下，除了策略本身收益之外，如果叠加OKX策略的「自动赚币」功能带来的额外收益（收益随市场实时调整，此前最高曾达50%左右，当前为3%），那么，Claude在OKX BTC合约网格策略的最高APY可以达到50.64%。

用户仅需升级OKX App至V 6.141.0及以上版本，即可自动享受「自动赚币」带来的额外收益，且资金仍保留在策略账户，可作为保证金使用，不增加风险。

方法说明

本次测评要求：各AI基于OKX的BTC/USDT永续1小时的走势图，给出一个AI网格的参数，包括价格区间和网格数量，方向（做多、做空、中性）和模式（等差、等比）。同时，遵循统一的资金限制，投入金额是10万USDT，且均采用5倍杠杆。

所有参数提交后，将在统一的回测环境中进行验证：标的为 OKX 上的 BTC/USDT 永续合约的网格策略，K线周期为15分钟（或存在一定误差），回测区间统一设定为2025年7月25日至10月25日的历史行情。然后通过 AiCoin 平台的批量回测功能进行模拟验证。该工具将根据输入的网格参数自动模拟挂单和成交过程，并输出详细的交易数据和收益统计。回测结果将重点关注总收益、收益率、胜率、最大回撤以及夏普比率等关键指标，确保各AI策略在完全相同的市场条件下得到公平、透明的比较。

策略参数剖析：AI的“性格”差异

将六大AI模型的关键网格参数进行对比，可以发现其策略设计的核心差异：

从上表可见，所有AI均选择了等差，而非等比例的网格模式；以及中性网格策略，即同时进行买卖套利，无需预判单边趋势。除此之外，各AI给出的价格区间、网格密度等存在显著差异：

1）极致高频小额派由 Grok-4 和 Gemini代表，倾向于通过高密度、高频率的交易累积微小利润

它们均采用最高的 50格网格和最小的单格本金。其中 Gemini的单格价格间隔是所有策略中对价格波动最敏感的，追求极致的超高频套利；而 Grok-4 则结合最宽的 20,000U 区间，追求在更广的范围内进行密集挂单。由于单格本金小，这些策略的资金安全性相对较高，但要求市场持续维持高频震荡。

2）稳健中庸派包括 DeepSeek和 Claude，采用中等密度的网格和单格本金

Claude 的10,000U区间和参数配置均适中，属于稳健平衡型。DeepSeek 则选择了最宽的 20,000U 区间，倾向于在大波动预期下，以中等频率交易获取更可观的单笔回报。

3）大额低频派的 GPT-5 采取了极端的 “抓大放小” 策略

它设置了最少的 10格网格和最高的单格本金，单格价格间隔最大，意味着其交易频率最低，但单次套利利润最可观。这种策略放弃了小幅震荡的利润，专注于捕捉大波段趋势，故胜率可能较高，但由于单格投入大，一旦价格突破区间，其穿仓（回撤）风险在所有策略中最高。

4）窄幅高密派的 Qwen3追求在有限区间内的高效套利

它采用了所有模型中最窄的 4,000U 价格区间，结合中等的 20格网格，使其单格价格间隔相对较小。这是一种极端集中的策略，专注于特定窄幅区间内的高密度套利，对预测精度要求极高，一旦价格走出预设范围，策略将迅速失效。

综合收益表现：Claude一骑绝尘，GPT-5稳中取胜

虽然AI没有情绪干扰，但最终数据显示，AI“交易员”的表现仍高度依赖其数据训练和模型设计。通过对收益率、风险控制和胜率等综合对比，各AI模型的策略在在相同资金和杠杆条件下出现了显著分化，揭示了不同AI在实际市场中的得失权衡（注：回测并不代表未来收益，AI虽能选取有利行情，但实际仍表现存在不确定性）：

立体评估每个模型后，谁才是真正的“聪明交易者”？

1）收益冠军与冒险家：Claude

总收益夺魁： Claude以 10.23% 的最高收益率遥遥领先，表明其设置的稳健区间和中等网格的组合，成功地捕捉了行情的主要波动区间，策略的有效性最高。

风险与回报：它同时拥有高达 370.58% 的夏普比率，仅次于GPT-5，显示出优秀的风险调整后收益。然而，其 5.32% 的最高最大回撤，提示其高收益是建立在承担了更大的浮亏波动基础之上，策略表现出极强的行情适应性和一定的冒险性。

2）风控大师与效率典范：GPT-5

卓越风控： GPT-5 完美诠释了“不要试图赚取市场上每一分钱”的策略精髓。其低密度网格策略过滤了大量市场噪音，带来了最低的 3.89% 最大回撤。

高效盈利：它以最高的 89.16% 胜率和最高的 379.02% 夏普比率夺魁，证明了其大额低频策略的鲁棒性和高效性。GPT-5 是风险调整后收益的最佳典范，体现了减少交易次数、专注于捕捉较大波动机会的优势。

3）策略分化与高频交易的困境

专注套利者：Qwen3 以 8.06% 的收益率排名第三，表现不俗。然而，其 4,000U 的极窄区间策略极度依赖于价格在该范围内的高密度震荡。其高达 5.32% 的最大回撤与Claude并列，印证了其高风险集中度——一旦市场突破窄区间，策略将面临迅速的失效风险。

高频低效： Grok-4 和 Gemini虽然采用了相似的 50格高密度网格策略，但收益表现相对靠后（Grok-4收益率最低，为 5.91%）。它们最低的胜率（约 72%）和较低的夏普比率（Grok-4最低，为 284.14%）表明，过于频繁的小额交易可能因手续费与滑点等交易成本的影响而损耗了利润，未能体现出高频交易的优势。

稳健但不突出： Gemini-2.5-Pro 拥有第二低的最大回撤（3.99%），表现稳健，但其收益表现一般，定位为中庸实践者；DeepSeek-Chat 的胜率和回撤表现稳健（76.11%胜率，4.68%回撤），介于高频和低频策略之间。

核心结论：市场验证了低频大利（GPT-5）和区间精准捕捉（Claude）的策略优于极致高频小利（Grok-4/Gemini）。GPT-5以卓越的风险控制和最高的夏普比率胜出，而Claude 则以绝对收益优势夺魁，二者代表了风险控制与收益激进的两个成功端点。

对策略用户的启发与风险提示

这场AI网格交易大比拼不仅是一场技术展示，更是一本生动的交易策略「教学」。没有万能策略，只有适配行情。本次测评的策略分化结果，核心启示在于策略的成功取决于其与当前市场行情的匹配度： GPT-5 的成功案例明确告诉用户，一个优秀的策略不仅要能盈利，更要能控制回撤。用户在设置网格时，务必将高胜率和高夏普比率的重要性置于单纯的高收益率之上，并根据自身风险承受能力设定合理的止损。

此外，网格数量和价格区间的组合定义了策略的“性格”，用户应根据判断的市场阶段来选择。

• 低频大利 vs. 高频小利： GPT-5 的低密度策略证明了在特定行情下，过滤市场噪音、捕捉大波段的效率更高。而 Grok-4/Gemini的高密度策略虽然交易频繁，却因交易成本等原因未能取得最高收益，暗示高频小利策略对市场条件的要求更为苛刻。

• 精准套利： Claude 的高收益和 Qwen3的窄幅策略，均表明精准判断行情区间的重要性。

用户可以结合本次评测结果和OKX平台功能，进行理性调参

• 新手或保守型用户：可参考 GPT-5 的低密度、高单格本金策略，追求稳健，降低交易频率和心理压力。

• 经验丰富或追求收益用户：可参考 Claude的方案，在精准判断行情后，采用中等密度网格放大收益，但需做好承受较大波动的准备。

• 利用AI工具辅助决策与调参： AI模型提供的参数组合是基于对历史行情的回测优化。用户可参考OKX平台策略交易提供的的AI策略功能提供的参数设计思路，但最终需结合自身对币种走势、波动率的判断进行动态调整，例如：面对单边行情可缩小区间或减少网格，捕捉大行情则可增加区间幅度。

• 不要将所有资金投入单一策略，应合理分散资产和标的：利用OKX的“止盈/止损”功能或定期平仓锁定收益，并设置网格区间外的止损单，以应对趋势剧烈逆转时的损失。