Painter (@CryptoPainter) “汇总一下最近使用各家大模型跑 Agents 投票决策进行交易的表现： 1. Astra 整体可以小”

2026.10.04 05:55

汇总一下最近使用各家大模型跑 Agents 投票决策进行交易的表现： 1. Astra 整体可以小幅盈利，Low 级别至 xHigh 表现没有明显差异，整体上更喜欢直接满仓做，然后亏一点就直接平仓，后期震荡行情里回撤巨大... 2. GPT 6 Luna High 速度快很多，但莫名其妙的喜欢反复加减仓，开了单之后不论涨跌都在减仓，3次实验中有2次都是亏损，只有一次小幅盈利... 3. Gemini 3.8 flash 速度是最快的，决策质量与表现远比 Luna High 要好，5次实验里只有一次亏钱，但剩余四次都是前期稳赚，后期逐步回撤大部分收益，交易风格看起来最像专业交易员... 4. Opus 5.5 和 Astra 表现差不多，前沿大模型的自信程度确实要高很多，经常满仓干进去，下根K线就斩仓... 总体来说，都不太行，即使我给投票机制加了论据主导和辩论环节，防止一个 Agent 带偏其他 Agents 的现象，但就结果而言，这些大模型面对市场的决策能力与普通人类中的裸K交易者相比，没有明显优势，甚至还略逊一筹... 因此很明显，无算法、无策略条件下，AI 的交易决策能力时至今日依旧是一个字“猜”... 接下来我会开始测试在部分固定算法策略框架下的决策能力，也就是给定一些简单的交易策略，让 Agents 在有效框架内做决策，他们可以决定一个交易信号开多少以及是否空仓拒绝或提前平仓，但没有权限反向交易。我个人认为这种实验还是很有趣的，他帮我认清了 AI 大模型的能力边界，未来反而可以更好的使用 AI ！以一个工具的身份，而不是智能体...

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Painter@CryptoPainter

2026.10.01 18:19

Astra Low 跑了两轮，都是盈利的，但回撤太大，还不如最简单的趋势追踪策略，接下来直接上 XHigh 了！明早起来看看什么结果，如果这个思考等级都不能跑过我的纯算法策略，我就只能等 Gemini Argon 了... 之前也许是运气好，体验了一下灰度，最近再怎么同环境下跑都不行了，只能耐心等了... 如果以后能用了，我就把 Google Ultra 升回来！

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