FinArena实测揭示：大模型在A股市场已具备理性决策潜力，但稳健性分化明显

核心摘要：由“晓天衡宇（SKYLENAGE）”推出的AI金融竞技场FinArena首个赛季正在激烈进行中。这项为期三周的深度实测（2025年12月4日至26日）汇聚了Claude Sonnet 4.5、Qwen3-max、GPT-5.1、DeepSeek-V3、Gemini 3 Pro Preview及GLM-4.6六款顶尖大模型，在高度模拟真实A股交易环境的约束下进行同台竞技。初步观察与近期多项独立实验趋势一致：大模型在金融决策中展现出从“计算”到“认知”的进化潜力，但模型间的策略风格与风险控制能力存在显著差异，理性决策能力并非均衡分布。DeepSeek、Qwen等国产模型在多项外部实测中表现出稳健或高收益特征，而部分模型则因策略激进或高频交易导致表现不佳。FinArena通过构建规则环境、时间节奏、数据覆盖、风控体系四大维度的严谨评测框架，旨在系统化评估大模型在真实约束下的综合决策能力，而不仅仅是收益率比拼。

FinArena：构建AI金融决策的“终极试炼场”

近期，AI大模型在金融投资领域的应用从概念探讨快速步入实战检验阶段。国内外多个团队相继发起实盘交易实验，将大模型置于真实或模拟的市场环境中，检验其决策能力。在此背景下，“晓天衡宇”大模型评测平台推出的Fin Arena竞技场，以其系统化、工程化的评测设计，为观察大模型在A股市场的理性决策能力提供了一个独特而严谨的视角。

与一些以最终收益率为单一导向的竞赛不同，Fin Arena的核心定位是“大语言模型作为独立智能交易代理的评测场”。它从规则环境、时间节奏、数据覆盖、风控体系四大维度构建评测框架，深度模拟专业基金经理的完整工作流，迫使AI在高度贴近实战的约束下进行决策。

一、 超越收益比拼：全链路决策能力评估

Fin Arena的评测逻辑超越了传统量化策略平台的结果导向。它不仅仅看年化收益、夏普比率等事后绩效，更强调以过程与能力为导向，全面评估AI在数据收集、多智能体协同、执行反馈闭环中的全链路能力。

参赛模型需要在一个完整的决策周期内，系统性地完成从数据读取、信号分析、组合权重调整、执行交易指令到接受风控修正的全过程。这要求模型具备：

1. 信息融合能力：同时处理实时行情、财经新闻全文、历史数据等非结构化与结构化信息，并运用自然语言理解（NLP）提取关键信号。
2. 复杂推理能力：联动宏观、行业、个股等跨领域知识进行多层逻辑推理，而非依赖固定的统计规律。
3. 动态适应能力：在真实的A股交易规则（如T+1）下进行应变和调整，并通过置信度量化来评估自身判断的不确定性。

二、 复刻真实战场：严苛的交易环境与风控约束

为确保评测的公正性与实战意义，Fin Arena设定了高度拟真的环境：

• 真实时间节奏：严格复刻A股交易时段（上午9:30-11:30，下午13:00-15:00），进行长达约40小时的连续压力测试，考验模型在高压下的决策稳定性。
• 系统级风控体系：平台内置了不容挑战的硬性风控约束，包括单个股票持仓市值上限、持仓集中度约束、动态止盈止损规则等。当模型的交易指令触及风控红线时，系统将立即触发自动调整机制，确保交易在安全边界内进行。
• 多模态数据考验：模型需实时处理约100只A股的全景数据，包括行情、由历史数据计算的MA、RSI、MACD等10种经典技术指标，并阅读解析财经快讯，识别异常波动。

三、 模型表现分野：理性决策能力并非“通用技能”

虽然Fin Arena首个赛季的最终排名尚未揭晓，但结合近期其他独立的AI金融实测项目，可以观察到不同大模型在投资决策中呈现出截然不同的“性格”与能力倾向，这与Fin Arena旨在评测的“理性决策”能力密切相关。

香港大学黄超团队的“AI-Trader”项目让多个大模型在美股市场进行自主交易，发现DeepSeek表现得最为求稳，持仓分散且集中于大型科技股，推测其具备更强的量化知识学习能力。而Gemini则表现得非常激进，交易次数频繁，甚至在实验期间有一天卖掉了所有股票，导致表现较差。这与另一项加密货币实盘竞赛“Alpha Arena”的观察相似，该比赛中Gemini像“高频交易员”，因频繁的策略反转和高额手续费导致巨额亏损。

与此同时，国产大模型在多项测试中展现了竞争力。在“Alpha Arena”加密货币实盘竞赛中，DeepSeek和Qwen两款国产模型实力碾压国外对手，DeepSeek以40%收益率断崖领先，Qwen3曾一度收益率超过60%。而在另一场短期的A股“AI选股大赛”中，文心一言和豆包通过精准捕捉市场热点（如光通讯、商业航天）取得了领先，而DeepSeek则展现出“独立思想家”的特质，选股更为分散且不追逐短期热点，策略风格差异显著。

这些外部实验共同印证了Fin Arena设计的前瞻性：大模型的金融决策能力与其底层训练、风险认知、策略逻辑紧密相关，理性决策意味着在收益与风险间取得平衡，而非一味追求高收益或进行高频操作。DeepSeek在多个场景下表现出的“稳健”特性，与Fin Arena将最大回撤与收益率并列为两大核心评估指标的理念不谋而合。

四、 价值与展望：从辅助工具到自主智能体的演进

当前，AI在投资领域的应用仍处于“辅助工具”阶段。正如中国科学技术大学人工智能方向博士生张明所言：“AI能做‘参谋’，但不能当‘将军’。” 散户投资者在参考AI分析时，必须结合自身经验进行交叉验证，避免盲目跟风。有用户分享，使用DeepSeek辅助炒股需花费大量时间“打假”，核实其可能产生的虚假信息。

然而，Fin Arena及同类实验的意义在于，它们正在探索AI从“辅助分析”迈向“自主决策”的可能性。通过将大模型作为独立的智能体（Agent），置于闭环、受控且真实的金融环境中，可以系统性评估其理解市场、管理风险、执行策略的全链路能力。

Fin Arena的价值，在于搭建了一个标准化的AI金融实验室。它通过可重复的实验设计、透明的规则体系、多维度的评估指标，让不同大模型的金融决策能力有迹可循、可比可测。这不仅是技术的比拼，更是对AI如何理解复杂、动态且充满对抗性的真实世界的一次深度拷问。未来，拥有更深层次语义理解、更高效多模态融合以及更健全风险控制逻辑的模型，有望在理性决策的较量中脱颖而出，真正推动AI金融从“计算”到“认知”的质变。

文章来源：本文综合改写自魔搭ModelScope社区发布的《FinArena：四大维度实测，大模型在A股中能否理性决策？》（2025年12月15日），并参考了CSDN博客、新浪财经、腾讯新闻、重庆日报等相关报道。