AI赋能资产配置(二十四)：AI投资第二赛季：A股和美股观战指南
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2025-11-13 09:13:37
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事项：
AI 投资步入第二赛季，从海外加密货币到美股。由RockAlpha 平台主导的美股赛场，为AI 模型设置了多个风格迥异的策略赛道，让多个AI 模型进行实盘交易；以及由港大AI-Trader 项目开辟的A 股赛场，其规则深度贴合本土市场，专攻上证50 指数成分股。这两大实验首次让AI 在公开、透明的环境下，使用真实资金在美股与A 股两大市场中同台竞技，结果显示国产大模型依然表现优异。
解读：
美股赛场：市场特性驱动特定风格胜出，在高效、以科技股为主导的美股赛场，GPT-5 等具备全球视野和激进增长策略的模型更容易捕捉趋势，展现出更强的适应性；基本面与风控能力是关键，Claude 3.7 Sonnet等能够进行深度基本面分析和严格执行风控的模型，在美股同样能获得稳健超额收益，验证了其策略的普适性；国际模型具备相对优势，由于训练数据大量源于英文世界和全球市场，OpenAI、Anthropic 等国际厂商的模型在信息处理和市场逻辑理解上更贴近美股。
A 股赛场：本土化认知构成核心优势，在个人投资者占主导的A 股市场，由国内厂商开发的MiniMax M2、DeepSeek 等模型凭借对本土市场环境的深刻理解，整体表现出更佳的稳健性和适应性；风控与防御策略效果显著，A 股市场波动性较高，因此Claude 和DeepSeek 所采用的、强调风险控制和价值防御的策略表现突出，能有效规避大幅回撤；国际模型面临适应性挑战，GPT-5 等采用的基于全球数据训练的国际模型在A 股需要应对不同的市场驱动逻辑，其激进策略在短期内易出现水土不服，需进行本土化调整。
跨市场对比：模型行为存在显著“风格漂移”，同一模型在美股和A 股的行为可能不同，例如GPT-5 在美股可能如鱼得水，在A 股则可能表现挣扎，这凸显了市场环境对策略有效性的决定性作用；“出厂设置”决定能力边界，模型的表现差异与其出厂家的基因紧密相关。OpenAI、Google 的模型长于全球宏观和科技趋势，而Anthropic 的模型强于风控，中国厂商的模型则精于本土微观洞察；不存在“全能型”模型，投资AI 模型需考虑市场匹配度，一个在美股成功的模型不能直接照搬到A 股使用，选择合适的模型必须结合目标市场的具体特性。
最终，AI 模型在投资领域的应用并非通用解题公式，其表现是自身DNA 与特定市场环境相互作用的结果。
未来，基于特定市场进行深度微调的“专精型”模型可能比“通用型”模型更具实战价值。
一、美股战场——RockAlpha 的实战案例
当前，RockAlpha 平台上一项引人瞩目的金融实验正持续进行：多个顶尖人工智能模型正以真实的资金，在美股市场中独立进行交易。这些“AI 基金经理”被赋予明确的投资策略，从追逐热点的“Meme 股”到深耕科技的“AI 股”，它们的所有决策、持仓与盈亏均对公众实时公开。
统一的AI 模型输入与运行框架。RockAlpha 项目为确保公平性与透明度，为所有AI 交易模型设置了统一的“通用模型能力”框架。其核心在于一个名为“Bobby”的多智能体数据中枢，该中枢为所有模型提供完全一致的、机构级的实时数据输入，具体包括：交易规则、实时及历史市场数据、账户持仓与资金情况、以及涵盖公司公告、新闻、社交媒体情绪和宏观经济的多元信息。在这一共同的“Prompt”环境下，各个AI 模型基于相同的底层信息进行独立分析与推理，每5 分钟做出一次决策，并通过真实的券商账户自动执行交易，纯粹比拼其投资策略与判断力。
差异化的投资标的与统一的操作规则。在统一的运行框架下，各策略区的核心差异体现在其预设的、风格鲜明的股票池中。具体而言：Meme 策略聚焦于AMC、GME、RDDT 等社交媒体高关注度股票；AI 科技策略专注于NVDA、TSLA、ASML、PLTR 等科技与半导体龙头；Classic 策略则配置了如SPY（标普500ETF）、GLD（黄金ETF）、MSFT 等更具平衡性的资产。
所有策略均遵循一套严格且相同的操作规则：使用10 万美元实盘资金，允许最高2 倍的保证金杠杆，但严格禁止期权交易、仅限股票；交易可在常规时段以市价单、或在盘前盘后以限价单执行，并强制要求每笔交易都须带有明确的入场理由和止损/止盈计划。平台对所有持仓和交易进行实时披露，并支持用户跟单。
下单方式为：1）正常交易时段（09:30–16:00 ET）使用市价单；2）盘前/盘后使用限价单交易费用约为每股$0.008，单笔最低$0.40，融资利率为年化8%，在风控方面，要求在信息一致性维度，所有模获得相同的实时行情、新闻、社交情绪和宏观信息。RockAlpha 的三个策略区为AI 模型设置了截然不同的竞技场，从而塑造了差异鲜明的投资风格与决策焦点。Meme Stock 策略区是一个高波动、情绪驱动的环境，模型决策高度依赖短期价格动量和社交媒体情绪，操作风格普遍激进，表现为高频交易、集中押注与快速止损，旨在追逐爆发性收益。AI Stock 策略区则聚焦于科技成长股，模型决策转向对行业基本面、产业链格局和技术面关键点位的综合研判，投资风格在“逆向价值”、“严谨技术”和“行业轮动”间分化，体现了更高的分析复杂度。Classic 策略区作为平衡配置的舞台，模型必须应对跨资产类别的宏观驱动，投资风格显著转向防御与风险对冲，决策基于宏观经济逻辑和资产间的相对表现，操作上更注重持仓的稳定性和避险功能。
在不同策略区中，各AI 模型展现出了持续且鲜明的“投资人格”。GPT-5 以+1.43%的正收益在Meme 策略区脱颖而出，这与其在整个观察期内表现出的高度纪律性、严谨的技术分析风格和严格的风险管理高度吻合。在其他模型普遍亏损的环境中，其“现金为王、等待高确信度信号”的策略成功控制了回撤，印证了“纪律先于时机”的投资智慧。
相比之下，其他模型均呈现不同程度的回撤，但这并非简单地等同于策略失败，而更可能反映了其风格与近期市场环境的匹配度。例如，Claude Sonnet 4.5、和Gemini 2.5 Pro 的回撤相对较小，前者得益于其对市场结构的深度研究和谨慎的仓位控制，后者则体现了逆向价值投资在波动中的韧性。国产模型阵营（如MiniMax M2, Qwen Max, DeepSeek, Doubao Seed）整体表现出了较强的竞争力，回撤控制在-1.21%至-1.95%之间，尤其在Meme 和AI 策略区展现了敏捷的决策和行业洞察力，显示出与国际顶尖模型同台竞技的实力。而回撤较大的模型，如Grok 4、Kimi K2 和ERNIE，其操作风格通常更为激进或频繁（如Grok-4 的行业轮动、Kimi K2 的短线交易），在近期的市场逆风中面临的挑战更大。
二、A 股战场——港大AI-Trader 项目
在A 股市场，大模型的角逐同样如火如荼。港大AI-Trader 项目不仅开设了美股战场还专门设立了以上证50 指数成分股为标的的A 股战场，为AI 模型提供了不同于美股市场特性的竞技平台。该战场规则精准锚定中国市场实际：初始资金为10 万元人民币，严格遵循A 股的T+1 交易制度和100 股整数倍买卖规则，并集成Tushare 等本地数据源确保数据准确性。从最新战况来看，模型表现呈现出与美股市场显著差异的格局，例如MiniMax-M2 以2.81%的收益领先，而部分在美股表现优异的模型如DeepSeek 和GPT-5 在A股却出现亏损，凸显出不同市场环境下模型策略的适应性差异。
从资产价值变化来看，Gemini 2.5 Flash（Google）表现出系统化保守风格，资产波动较小但收益略负，可能倾向于量化策略与风险控制，类似于传统指数增强型投资；Qwen3 Max（阿里巴巴）显示较高波动性，可能采取基本面分析与灵活调整策略，虽短期承压但体现学习型投资特点；DeepSeek Chat v3.1（深度求索）呈现防御稳健风格，资产相对稳定，接近盈亏平衡，类似价值投资大师本杰明·格雷厄姆的保守原则；GPT-5（OpenAI）倾向于激进增长策略，但短期调整不足导致亏损，反映其全球数据训练的进取性；Claude 3.7Sonnet（Anthropic）成功实现主动管理，获得超额收益，体现安全伦理背景下的谨慎选股能力；MiniMax M2（MiniMax）则展现平衡型投资，稳健超越基准，类比彼得·林奇的均衡组合管理。总体而言，国产模型如Qwen 和DeepSeek 注重本土市场适应，而国际模型如GPT-5 和Claude 在A 股赛场显示出差异化调整。
通过对美股（RockAlpha）与A 股（AI-Trader）两大真实赛场的对比分析，各AI 模型均展现出与其“出厂设置”技术DNA 高度相关的、稳定且独特的投资风格，但其策略的有效性显著受到不同市场微观结构的深刻影响。对于在A 股和美股赛场都涉及的模型（如GPT-5 和Claude），其行为差异显著受出厂设置影响。GPT-5 作为OpenAI 产品，基于全球多语言数据训练，在美股高效市场中可能更适应激进增长策略，但在A 股因政策与市场结构差异需更多本土化调整，导致短期波动；Claude 来自Anthropic，注重安全与伦理约束，在A 股通过谨慎风控获胜，在美股可能类似但收益更平稳，体现其“负责任AI”的DNA。国产模型如DeepSeek 在A 股展现本土数据优势，防御性强，而国际模型在跨市场时面临适应性挑战，这验证了出厂设置的数据输入和培养方式对投资风格的关键作用：通用型模型（如GPT-5）更依赖全球宏观趋势，而专精型模型（如Claude）则强于微观风险管控。
跨市场角度来看，GPT-5（OpenAI）是严格的纪律遵守者，其在美股和A 股市场均表现出对关键技术价位的极致坚守，风格类似以纪律著称的量化大师；Claude 3.7 Sonnet（Anthropic）则是深度的市场结构研究者，善于在复杂环境中通过精细分析获取超额收益，其A 股的领先业绩印证了此点；Gemini 2.5 Pro（Google）展现出理性至上的逆向投资者特质，敢于基于基本面逻辑进行左侧交易；而国产模型阵营中，MiniMax M2呈现出果断的风险管理者形象，Qwen3 Max（阿里巴巴）体现出谨慎的基本面权衡者风格，DeepSeek Chatv3.1（深度求索/幻方量化）则展现了其源自量化投资的、对数据驱动和组合优化的天然偏好。这些风格并非随机产生，而是其底层训练数据、算法哲学与金融规则深度融合的产物。
因此，AI 模型的“投资风格”具有显著的跨市场稳定性，深刻烙印着其“出厂设置”的技术基因。然而，最终的业绩表现并非由风格本身决定，而是风格与特定市场环境的匹配度所决定的。这预示着未来AI 在投资领域的应用，关键不在于寻找“全能模型”，而在于如何为不同的市场环境甄选或组合最适配的“AI投资人格”。
风险提示：需警惕AI 模型“幻觉”、数据安全及合规适配等潜在风险，文中涉及股票、指数等仅作为梳理列举而非投资推荐依据 机构：国信证券股份有限公司 研究员：王开 日期：2025-11-13
AI 投资步入第二赛季，从海外加密货币到美股。由RockAlpha 平台主导的美股赛场，为AI 模型设置了多个风格迥异的策略赛道，让多个AI 模型进行实盘交易；以及由港大AI-Trader 项目开辟的A 股赛场，其规则深度贴合本土市场，专攻上证50 指数成分股。这两大实验首次让AI 在公开、透明的环境下，使用真实资金在美股与A 股两大市场中同台竞技，结果显示国产大模型依然表现优异。
解读：
美股赛场：市场特性驱动特定风格胜出，在高效、以科技股为主导的美股赛场，GPT-5 等具备全球视野和激进增长策略的模型更容易捕捉趋势，展现出更强的适应性；基本面与风控能力是关键，Claude 3.7 Sonnet等能够进行深度基本面分析和严格执行风控的模型，在美股同样能获得稳健超额收益，验证了其策略的普适性；国际模型具备相对优势，由于训练数据大量源于英文世界和全球市场，OpenAI、Anthropic 等国际厂商的模型在信息处理和市场逻辑理解上更贴近美股。
A 股赛场：本土化认知构成核心优势，在个人投资者占主导的A 股市场，由国内厂商开发的MiniMax M2、DeepSeek 等模型凭借对本土市场环境的深刻理解，整体表现出更佳的稳健性和适应性；风控与防御策略效果显著，A 股市场波动性较高，因此Claude 和DeepSeek 所采用的、强调风险控制和价值防御的策略表现突出，能有效规避大幅回撤；国际模型面临适应性挑战，GPT-5 等采用的基于全球数据训练的国际模型在A 股需要应对不同的市场驱动逻辑，其激进策略在短期内易出现水土不服，需进行本土化调整。
跨市场对比：模型行为存在显著“风格漂移”，同一模型在美股和A 股的行为可能不同，例如GPT-5 在美股可能如鱼得水，在A 股则可能表现挣扎，这凸显了市场环境对策略有效性的决定性作用；“出厂设置”决定能力边界，模型的表现差异与其出厂家的基因紧密相关。OpenAI、Google 的模型长于全球宏观和科技趋势，而Anthropic 的模型强于风控，中国厂商的模型则精于本土微观洞察；不存在“全能型”模型，投资AI 模型需考虑市场匹配度，一个在美股成功的模型不能直接照搬到A 股使用，选择合适的模型必须结合目标市场的具体特性。
最终，AI 模型在投资领域的应用并非通用解题公式，其表现是自身DNA 与特定市场环境相互作用的结果。
未来，基于特定市场进行深度微调的“专精型”模型可能比“通用型”模型更具实战价值。
一、美股战场——RockAlpha 的实战案例
当前，RockAlpha 平台上一项引人瞩目的金融实验正持续进行：多个顶尖人工智能模型正以真实的资金，在美股市场中独立进行交易。这些“AI 基金经理”被赋予明确的投资策略，从追逐热点的“Meme 股”到深耕科技的“AI 股”，它们的所有决策、持仓与盈亏均对公众实时公开。
统一的AI 模型输入与运行框架。RockAlpha 项目为确保公平性与透明度，为所有AI 交易模型设置了统一的“通用模型能力”框架。其核心在于一个名为“Bobby”的多智能体数据中枢，该中枢为所有模型提供完全一致的、机构级的实时数据输入，具体包括：交易规则、实时及历史市场数据、账户持仓与资金情况、以及涵盖公司公告、新闻、社交媒体情绪和宏观经济的多元信息。在这一共同的“Prompt”环境下，各个AI 模型基于相同的底层信息进行独立分析与推理，每5 分钟做出一次决策，并通过真实的券商账户自动执行交易，纯粹比拼其投资策略与判断力。
差异化的投资标的与统一的操作规则。在统一的运行框架下，各策略区的核心差异体现在其预设的、风格鲜明的股票池中。具体而言：Meme 策略聚焦于AMC、GME、RDDT 等社交媒体高关注度股票；AI 科技策略专注于NVDA、TSLA、ASML、PLTR 等科技与半导体龙头；Classic 策略则配置了如SPY（标普500ETF）、GLD（黄金ETF）、MSFT 等更具平衡性的资产。
所有策略均遵循一套严格且相同的操作规则：使用10 万美元实盘资金，允许最高2 倍的保证金杠杆，但严格禁止期权交易、仅限股票；交易可在常规时段以市价单、或在盘前盘后以限价单执行，并强制要求每笔交易都须带有明确的入场理由和止损/止盈计划。平台对所有持仓和交易进行实时披露，并支持用户跟单。
下单方式为：1）正常交易时段（09:30–16:00 ET）使用市价单；2）盘前/盘后使用限价单交易费用约为每股$0.008，单笔最低$0.40，融资利率为年化8%，在风控方面，要求在信息一致性维度，所有模获得相同的实时行情、新闻、社交情绪和宏观信息。RockAlpha 的三个策略区为AI 模型设置了截然不同的竞技场，从而塑造了差异鲜明的投资风格与决策焦点。Meme Stock 策略区是一个高波动、情绪驱动的环境，模型决策高度依赖短期价格动量和社交媒体情绪，操作风格普遍激进，表现为高频交易、集中押注与快速止损，旨在追逐爆发性收益。AI Stock 策略区则聚焦于科技成长股，模型决策转向对行业基本面、产业链格局和技术面关键点位的综合研判，投资风格在“逆向价值”、“严谨技术”和“行业轮动”间分化，体现了更高的分析复杂度。Classic 策略区作为平衡配置的舞台，模型必须应对跨资产类别的宏观驱动，投资风格显著转向防御与风险对冲，决策基于宏观经济逻辑和资产间的相对表现，操作上更注重持仓的稳定性和避险功能。
在不同策略区中，各AI 模型展现出了持续且鲜明的“投资人格”。GPT-5 以+1.43%的正收益在Meme 策略区脱颖而出，这与其在整个观察期内表现出的高度纪律性、严谨的技术分析风格和严格的风险管理高度吻合。在其他模型普遍亏损的环境中，其“现金为王、等待高确信度信号”的策略成功控制了回撤，印证了“纪律先于时机”的投资智慧。
相比之下，其他模型均呈现不同程度的回撤，但这并非简单地等同于策略失败，而更可能反映了其风格与近期市场环境的匹配度。例如，Claude Sonnet 4.5、和Gemini 2.5 Pro 的回撤相对较小，前者得益于其对市场结构的深度研究和谨慎的仓位控制，后者则体现了逆向价值投资在波动中的韧性。国产模型阵营（如MiniMax M2, Qwen Max, DeepSeek, Doubao Seed）整体表现出了较强的竞争力，回撤控制在-1.21%至-1.95%之间，尤其在Meme 和AI 策略区展现了敏捷的决策和行业洞察力，显示出与国际顶尖模型同台竞技的实力。而回撤较大的模型，如Grok 4、Kimi K2 和ERNIE，其操作风格通常更为激进或频繁（如Grok-4 的行业轮动、Kimi K2 的短线交易），在近期的市场逆风中面临的挑战更大。
二、A 股战场——港大AI-Trader 项目
在A 股市场，大模型的角逐同样如火如荼。港大AI-Trader 项目不仅开设了美股战场还专门设立了以上证50 指数成分股为标的的A 股战场，为AI 模型提供了不同于美股市场特性的竞技平台。该战场规则精准锚定中国市场实际：初始资金为10 万元人民币，严格遵循A 股的T+1 交易制度和100 股整数倍买卖规则，并集成Tushare 等本地数据源确保数据准确性。从最新战况来看，模型表现呈现出与美股市场显著差异的格局，例如MiniMax-M2 以2.81%的收益领先，而部分在美股表现优异的模型如DeepSeek 和GPT-5 在A股却出现亏损，凸显出不同市场环境下模型策略的适应性差异。
从资产价值变化来看，Gemini 2.5 Flash（Google）表现出系统化保守风格，资产波动较小但收益略负，可能倾向于量化策略与风险控制，类似于传统指数增强型投资；Qwen3 Max（阿里巴巴）显示较高波动性，可能采取基本面分析与灵活调整策略，虽短期承压但体现学习型投资特点；DeepSeek Chat v3.1（深度求索）呈现防御稳健风格，资产相对稳定，接近盈亏平衡，类似价值投资大师本杰明·格雷厄姆的保守原则；GPT-5（OpenAI）倾向于激进增长策略，但短期调整不足导致亏损，反映其全球数据训练的进取性；Claude 3.7Sonnet（Anthropic）成功实现主动管理，获得超额收益，体现安全伦理背景下的谨慎选股能力；MiniMax M2（MiniMax）则展现平衡型投资，稳健超越基准，类比彼得·林奇的均衡组合管理。总体而言，国产模型如Qwen 和DeepSeek 注重本土市场适应，而国际模型如GPT-5 和Claude 在A 股赛场显示出差异化调整。
通过对美股（RockAlpha）与A 股（AI-Trader）两大真实赛场的对比分析，各AI 模型均展现出与其“出厂设置”技术DNA 高度相关的、稳定且独特的投资风格，但其策略的有效性显著受到不同市场微观结构的深刻影响。对于在A 股和美股赛场都涉及的模型（如GPT-5 和Claude），其行为差异显著受出厂设置影响。GPT-5 作为OpenAI 产品，基于全球多语言数据训练，在美股高效市场中可能更适应激进增长策略，但在A 股因政策与市场结构差异需更多本土化调整，导致短期波动；Claude 来自Anthropic，注重安全与伦理约束，在A 股通过谨慎风控获胜，在美股可能类似但收益更平稳，体现其“负责任AI”的DNA。国产模型如DeepSeek 在A 股展现本土数据优势，防御性强，而国际模型在跨市场时面临适应性挑战，这验证了出厂设置的数据输入和培养方式对投资风格的关键作用：通用型模型（如GPT-5）更依赖全球宏观趋势，而专精型模型（如Claude）则强于微观风险管控。
跨市场角度来看，GPT-5（OpenAI）是严格的纪律遵守者，其在美股和A 股市场均表现出对关键技术价位的极致坚守，风格类似以纪律著称的量化大师；Claude 3.7 Sonnet（Anthropic）则是深度的市场结构研究者，善于在复杂环境中通过精细分析获取超额收益，其A 股的领先业绩印证了此点；Gemini 2.5 Pro（Google）展现出理性至上的逆向投资者特质，敢于基于基本面逻辑进行左侧交易；而国产模型阵营中，MiniMax M2呈现出果断的风险管理者形象，Qwen3 Max（阿里巴巴）体现出谨慎的基本面权衡者风格，DeepSeek Chatv3.1（深度求索/幻方量化）则展现了其源自量化投资的、对数据驱动和组合优化的天然偏好。这些风格并非随机产生，而是其底层训练数据、算法哲学与金融规则深度融合的产物。
因此，AI 模型的“投资风格”具有显著的跨市场稳定性，深刻烙印着其“出厂设置”的技术基因。然而，最终的业绩表现并非由风格本身决定，而是风格与特定市场环境的匹配度所决定的。这预示着未来AI 在投资领域的应用，关键不在于寻找“全能模型”，而在于如何为不同的市场环境甄选或组合最适配的“AI投资人格”。
风险提示：需警惕AI 模型“幻觉”、数据安全及合规适配等潜在风险，文中涉及股票、指数等仅作为梳理列举而非投资推荐依据 机构：国信证券股份有限公司 研究员：王开 日期：2025-11-13
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