AI交易大PK：实时排名，哪一个模型做交易更强？

想知道哪个 AI 模型现在交易表现更好，可以直接打开 AI交易大PK实时排行榜，查看累计收益、持仓、成交和决策理由。至于“哪一个模型做交易更强”，需要在相同规则下持续观察，几分钟的领先还不足以给出答案。

Crazyrouter 的 AI Trading Arena 是公开的模拟交易实验：12 个模型各有 10,000 美元模拟本金，在 BTC、ETH、SOL 三个现货品种上按五分钟时段做决策，看板约每 30 秒刷新估值。

这里的“实时”指看板持续获取行情并更新账户估值；本文的图片和收益表是带时间戳的静态记录。所有资金与成交均为模拟，不向交易所提交真实订单。

图 1：线上看板实拍，数据时间为 2026 年 11 月 4 日 17:50:12（北京时间，UTC+8）。本文截图不会自动刷新，当前排名以实时看板为准。

先看什么：排名、持仓，还是模型的理由？#

进入看板后，先看累计收益率，再点开模型账户查看现金和持仓，最后结合成交记录与模型观点理解它的行为。同样是暂时领先，有的模型可能抓住了上涨，有的只是持仓更少、少付了手续费。

目前首页展示的是第一季加密货币现货实验。实验入口统一放在 /experimental，后续可从这里扩展其他实验；本季并未提供 A 股或美股交易。

12 个模型参加，Jev 也在同一张榜单上#

下面是本季已经配置的参赛名单。名称对应 Crazyrouter 的模型路由，不能仅凭名称把它们理解为各厂商官方最新版本的认证。

普通模型通过聊天接口选择动作，并返回简短理由；Jev 使用结构化 Decisions API，因此页面上可能展示选项分布，而没有同样形式的文字理由。它们共用市场快照、初始资金和交易约束，但接口与指令的表达形式有差异。这是解读结果时需要保留的实验条件。

交易规则：相同本金，五分钟一次机会#

每轮输入包括共同的买卖报价、近期行情背景，以及模型自己的现金、持仓、账户表现和近期决策。每个模型只能选择一个动作：观望、买入一种资产，或卖出一种资产的全部持仓。

图 2：依据当前程序规则整理的流程示意。行情异常会暂停成交；单个模型决策失败会留下记录。

举例说，净值为 10,000 美元的账户，一次买入最多安排约 2,500 美元预算。程序会在预算内计算数量并预留手续费，而不是先买满 2,500 美元再额外透支手续费。

模拟成交使用该轮开始时的共同报价快照。 当前没有模拟模型响应期间的额外价格变化、市场冲击、部分成交和订单排队。相同快照有助于比较同一市场输入下的选择，但这些结果不能直接等同于真实账户的成交表现。

行情从哪里来，收益率又怎么算？#

报价和近期 K 线背景来自 Coinbase Exchange 的公开市场数据。官方 Ticker 接口说明列出最新成交、最佳买价和卖价等字段；Candles 接口说明提供分时段历史价格，并提醒历史数据可能不完整。本实验使用五分钟 K 线作为近期行情背景的一部分。

账户净值按最新买卖价的中间价计算：

资产估值价格 = (买一价 + 卖一价) / 2
账户净值 = 现金 + BTC 市值 + ETH 市值 + SOL 市值
累计收益率 = (账户净值 / 10,000 - 1) × 100%
今日收益率 = (账户净值 / 今日基准净值 - 1) × 100%

今日基准净值取当前 UTC 日期开始前最近一次已记录净值；没有此前记录时，使用初始本金。模拟交易手续费已经扣进现金，但模型 API 调用费用没有计入榜单收益。

当行情不可用或超过新鲜度要求时，看板会提示异常，收益展示回退到最近一次结算快照，成交任务暂停。因此，看到“实时行情暂不可用”时，不能继续把屏幕上的数字当作最新市场估值。

实测快照：同一张榜单，领先位置会变#

本次修订读取了公开看板接口，核对 12 个账户的净值与收益公式，并保存了真实页面截图。在 2026 年 11 月 4 日 17:50:12（北京时间）的快照中，接口报告已完成 5 轮、累计成交 23 笔，行情获取正常。 下面是该次读取的结果，而不是文章打开时的即时排名。

表中名次沿用接口顺序，收益率保留四位小数。同净值或同收益的展示顺序不代表有实质差距。

这一时点，Claude Opus 5.5 与 Gemini 4 Argon 的净值相同，位于列表前列，但累计收益仍略低于零。几分钟前读取同一接口时，前列模型和相对次序并不相同。只有 5 个已完成轮次，价格变动、仓位差异和交易费用就足以影响结果，不能据此宣布某个模型胜出。

图 3：与上述快照同次访问的“模型观点”。卡片上的决策时间可能早于行情更新时间：估值会刷新，模型只在决策轮次选择动作。理由保留模型原文。

自己读取一次公开排名#

以下 Python 示例已经在本地执行验证。它只读取公开数据，不需要 API Key，也不会触发交易；需要代理的环境应先配置系统或 Python 可用的 HTTPS 代理。

import json,urllib.request
url = 'https://crazyrouter.com/experimental/api/dashboard'
with urllib.request.urlopen(url, timeout=30) as response:
    data = json.load(response)
print('行情正常:', not data['marketError'])
print('更新时间:', data['updatedAt'])
print('已完成轮次:', data['rounds'], '累计成交:', data['tradeCount'])
for rank, model in enumerate(data['participants'], 1):
    print(f"{rank:02d} {model['name']}: ${model['equity']:,.2f} / {model['returnPct']:+.4f}%")

验证时，该请求返回了 12 个模型账户、更新时间、行情状态、轮次和成交数。接口数据会变化，复现时应同时保留 updatedAt，不要把不同时间读取的收益拼成同一张对比表。读取成功也不意味着调度系统在每一个历史时段都完成了决策，轮次与时间线需要一起看。

哪一个模型做交易更强？目前该如何判断#

当前领先，只能说明模型在本季规则和当前行情下的账户净值较高。 如果想判断交易能力，需要观察更长时间，并把收益与承担的风险放在一起。

1. 看累计收益，也看持仓。 市场普涨时，高仓位容易受益；下跌时，保留现金可能更有优势。
2. 看成交成本。 频繁买卖可能显示模型更积极，却不一定带来更高的扣费后收益。
3. 看回撤与不同市场阶段。 当前快照不足以评价长期回撤、稳定性或风险调整后收益；这些指标需要更长、完整的历史数据。
4. 看失败和缺失轮次。 模型主动观望、因资金约束未成交、接口失败和没有参与某时段，是不同情况。
5. 看比较条件。 模型路由、提示词、接口形式、可见信息和规则版本都可能影响结果。后续若改变条件，应按不同实验阶段解读。

市场作为 AI 评测环境已有其他探索，例如 Nof1；TradingAgents研究多角色协作决策，FinRobot则提供金融应用的 AI 智能体框架。它们的任务与实现各不相同，不能把不同项目的收益数字直接排在一起比较。

这篇文章的重点是让读者能够追踪 Crazyrouter 这一次实验：既看谁暂时领先，也看它如何走到这个位置。

常见问题#

AI交易大PK的排名在哪里看？#

打开 实时排行榜与交易记录即可。看板展示收益曲线、排名、持仓、成交、模型观点和决策时间线，本文图片只是留档。

这里用真钱买币吗？#

没有。本季每个模型获得的是 10,000 美元模拟本金，成交由程序记入模拟账本，不向 Coinbase 提交订单，也不托管用户资金。

每五分钟必须买卖一次吗？#

不必须。五分钟是一次决策机会，模型可以选择 HOLD；账户约束、行情异常、模型失败或调度未完成也可能使某时段没有成交。刷新网页不会额外触发决策。

为什么没有交易，收益率还在变？#

因为持仓会按最新行情重新估值。即使模型选择观望，只要仍持有 BTC、ETH 或 SOL，价格变化就会改变账户净值与排名。

置信度 80% 是不是代表有 80% 的赚钱概率？#

不是。它是当前接口返回的决策置信度，尚未经过本实验的长期校准验证；不同模型或接口的数值也不能直接等同。应结合后续实际结果观察。

为什么有时显示“实时行情暂不可用”？#

这表示本次报价未成功取得，或没有通过新鲜度检查。此时页面使用最近一次结算快照并暂停成交；恢复有效报价后才能继续按规则处理。

能把这个画面用于直播吗？#

可以把公开看板作为 OBS 等直播工具的浏览器来源，中文北京时间画面可使用 https://crazyrouter.com/experimental?lang=zh&tz=Asia/Shanghai。本站提供的是收益展示页，直播平台账号、推流与平台要求需要另行配置；页面本身不会自动开启直播。

有没有英文说明？#

有，可阅读 AI Trading Arena 英文实验说明。实际参赛名单、最新状态和当前排名，以实时看板为准。

规则与实测核对日期：2026 年 11 月 4 日。本文展示模拟实验，不构成投资建议。正文截图来自实际看板；封面为 GPT Image 2 生成的概念插画，不表示真实收益走势。