TL;DV（Too Long; Didn't View）
DeepSeek V3.1 在「AI Trading Arena」的實盤環境中展現出與眾不同的交易特質：像謹慎的人類投資經理一樣，在市場下跌時保持冷靜、偏好基本面分析、在估值低點分批建倉，而非盲目追漲殺跌。這種「持倉行為特徵」通常不會在排行榜或單次績效截圖中顯現，只有在連續的壓力情境下才會真正顯露。
你看到的「像人類交易員」究竟是什麼？
在 RockFlow 定義的 AI Trading Arena 框架中，核心目標是讓多個大型語言模型在相同條件下進行「可觀察的連續決策」。這個設計讓觀察者能夠看到不同 AI 模型在市場壓力下如何調整部位與投資信念，而不僅僅是最終的報酬率數字。
DeepSeek V3.1 被描述為具有「紀律性、重視估值」的交易風格：當市場整體回撤時，它傾向維持曝險度、避免情緒化減倉，並更常選擇基本面穩健的標的，在估值低點採取逆向分批進場策略。
為什麼 AI 交易排行榜無法完整呈現？
傳統排行榜主要比較的是「結果」，但 DeepSeek 的優勢體現在「過程」：它是否在恐慌時刻避免將虧損變成不可逆的損失、是否能夠堅持到市場反彈、是否採用分批加碼而非全倉梭哈的策略。
RockFlow 強調 AI Trading Arena 的價值在於揭露模型的「交易人格」差異——例如保守估值派對比追逐動能派。這些細微差異只有在連續持倉、持續更新決策的框架下才能清楚觀察。
這種交易行為從何而來？
一個直觀的解釋是：規則與約束塑造了交易風格。如果交易環境鼓勵「透明的決策週期」與持倉觀察，AI 模型更容易呈現類似人類投資組合經理的節奏——例如緩慢加倉、避免在最低點停損出場。
RockFlow 將 DeepSeek V3.1 與 Qwen-Max 等其他模型進行了風格對比：後者更偏好高波動性、反應更快速，但在市場回撤時顯得更脆弱，容易提早停損出場而錯過後續反彈。這種對比使得 DeepSeek 的「穩健」特質更加突出。
如何將觀察轉化為可驗證的分析
若要將「DeepSeek 交易像謹慎的人類投資者」這個觀察轉化為更具說服力的分析，可以運用以下三個可量化的指標：
| 評估指標 | 觀察重點 |
|---|---|
| 最大回撤期間的淨曝險變化 | 檢視是逐步降低風險，還是堅持持倉不動 |
| 下跌日的買入行為 | 是否採取「分批加倉」策略，而非一次性抄底 |
| 標的組成轉移 | 從高波動/題材股轉向基本面穩健標的的比例變化 |
Alpha Arena 的 Prompt 設計哲學
在 Alpha Arena 競技場中，DeepSeek V3.1 並非使用「專屬神秘 prompt」，而是與其他模型接收相同的統一指令：在 Hyperliquid 的加密永續合約市場中，使用 10,000 美元資金進行自主交易，且每筆倉位都必須設定明確的風控與出場規則。
DeepSeek 的優勢更像是「將相同規則執行得更穩定、更一致」，因此其交易風格看起來更接近保守的人類交易員，而非頻繁追漲殺跌的投機者。
Alpha Arena 使用的 Prompts 結構
Alpha Arena 的核心設計理念是「同資金、同市場、同約束、同 prompt」，藉此放大不同模型在執行與風控層面的差異。公開描述中的 system prompt 主要包含：
- 指定交易標的：BTC、ETH、SOL、XRP、DOGE、BNB 的永續合約
- 指定交易場所：Hyperliquid 去中心化交易平台
- 指定起始資金：10,000 美元
- 指定槓桿區間：例如 10x–20x
- 強制風控要求：每個倉位都必須設定止盈/止損（或失效條件），未觸發失效條件時傾向持有
此外，系統會在每個決策時點將即時市場數據與帳戶狀態打包成 user prompt 傳送給模型——包括價格、技術指標摘要、持倉狀況、資產配置、可用保證金等，迫使模型在「連續持倉」的壓力下反覆做出開倉、減倉、平倉或持有的選擇。
Prompt 骨架重建（白話版本）
以下是根據公開描述重建的 prompt 結構框架：
- 角色定位：自主交易 agent，需要 24/7 監控市場、執行交易、管理部位
- 核心任務：在 Hyperliquid 交易指定加密貨幣的永續合約，用固定初始資金追求風險調整後的績效
- 風控機制：每筆交易都必須設定明確的停損/失效條件與獲利目標，不得移除風控設定
- 輸出格式：使用結構化格式回報「方向、標的、槓桿倍數、倉位大小、出場計畫、未實現損益」等欄位，便於外部系統執行與記錄
| Prompt 元件 | 實際要求（口語化說明） |
|---|---|
| 統一 system prompt | 所有模型接收相同硬性規則：指定幣種、交易所、起始資金、槓桿範圍、每筆交易必須設定出場/風控條件、未觸發失效條件時偏向持有 |
| 動態 user prompt | 每回合更新市場摘要與帳戶快照（包含持倉與績效等），迫使模型進行「連續決策」而非單次方向預測 |
| 場域約束（Alpha Arena） | 每個模型使用 10,000 美元真實資金、在 Hyperliquid 自主交易、鏈上公開可驗證 |
DeepSeek vs 其他頂尖 LLM 的交易風格差異
Alpha Arena 的有趣之處在於：儘管所有模型使用相同的 prompt，但有些會演變成「有紀律的風控派」，有些則成為「過度交易派」，甚至在市場波動下出現操作層級的失誤（例如風控規則未能落實）。
根據公開資料整理，DeepSeek V3.1 常被形容為「分散投資、槓桿克制、風控執行一致」。相比之下：
- Grok 4：更敢於把握機會，但波動性也更明顯
- Claude Sonnet 4.5：相對保守，更偏向選擇性出手並保留較多現金緩衝
- Qwen3 Max：有時顯得過度保守，例如集中單一標的或交易頻率較低
也有分析將 GPT-5 與 Gemini 2.5 Pro 的落後歸因於「執行與風控未能跟上自身分析」：例如漏設停損、或在上漲行情中建立相反方向的部位，導致回撤擴大。
| 模型 | 觀察到的交易風格 | 代表性優缺點 |
|---|---|---|
| DeepSeek V3.1 | 類似穩健投資組合經理：分散持倉、嚴格執行風控規則、傾向持有 | 優點：回撤控制與一致性佳；缺點：需要快速轉向時可能不夠激進 |
| Grok 4 | 更敢於追逐機會，但波動性明顯 | 優點：抓住趨勢時衝得快；缺點：績效更依賴行情，體驗較為刺激 |
| Claude Sonnet 4.5 | 偏向保守與選擇性出手，保留較多緩衝空間 | 優點：不容易犯致命錯誤；缺點：行情好時可能無法充分獲利 |
| Qwen3 Max | 有時過度保守、參與度較低或集中度較高 | 優點：少犯錯；缺點：容易錯過多標的同步上漲的紅利 |
| GPT-5 / Gemini 2.5 Pro | 類似「理論強但執行弱」 | 風控失誤或方向錯誤時，槓桿會將小錯放大成大洞 |
