AI 实盘交易实验：大模型金融应用潜力与落地挑战深度剖析

导读：一场用真金白银进行的实验，揭示了 AI 交易员的真实能力边界，也暴露了大模型在金融领域规模应用的实际瓶颈。

近期，一场名为 Alpha Arena 的 AI 实盘交易竞赛引发金融科技圈关注。六大国内外大模型在加密货币市场中展开激烈角逐，最终中国产模型 Qwen3 Max 和 DeepSeek 表现惊艳，而一些国际知名大模型却亏损过半。

这场实验不仅展示了大模型在金融投资领域的应用潜力，更勾画出 AI 在未来金融行业的可能性。

大模型炒币实验：揭示 AI 投资可行性

Alpha Arena 实验采用每个模型 1 万美元真实资金，在平台上进行全自动加密货币交易。目前结果显示，中国模型凭借简单专注的策略脱颖而出——Qwen3Max 集中投资 BTC 并设置明确止盈止损点，DeepSeek 则通过多维度评估和独立逻辑实现稳健收益。

实验设计极具创新性，所有模型在统一市场环境下接收相同的价格数据和信息流，进行完全自主的决策。这种设置超越了传统金融 AI 模型的测试局限性，创造了一个动态的竞争环境，迫使大模型持续适应市场变化并做出即时决策。

然而，当我们将视线从短期交易竞赛转向实际金融应用时，挑战及问题都会涌现。现实中，90%以上的金融信息以非结构化形式存在，包括年报、财报、研报、新闻、社交媒体内容等,这些数据没有统一的结构，格式、内文、图表多样化，大模型如何从中挖掘出有效价值进行投资成为了当前挑战。

目前 GitHub 上涌现的各类开源 AI 投资模型，在面对这些非结构化数据时表现不佳：

● 文档解析误差：即使是最新的 deepseek-ocr 在处理复杂财务报表时也存在准确性问题

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● 幻觉现象严重：大模型在回答时容易生成看似合理但实际错误的信息

● 逻辑一致性差​：在处理长文档时难以保持前后逻辑的一致性

面对这些问题，当前大模型在处理金融非结构化数据时的准确率通常不超过 70%，这导致投资策略出现严重偏差，这会引发亏损情况，这是现阶段金融行业所不能接受。

非结构化数据处理的革命性突破

面对这些挑战，EasyLink 提出了一套完整的技术解决方案，专注于解决大模型在金融领域的实际应用问题。

非结构化数据精准解析

EasyLink 的核心突破在于对非结构化文档的深度理解能力。与传统的文档解析技术不同，EasyLink 结合了计算机视觉与自然语言处理技术，能够准确解析表格、图表、脚注等复杂文档结构。

（注释：理解文档段落关系）

（注释：理解表格内容及数据维度）

文档结构化理解及逻辑统一

文档结构理解技术使系统能够像人类一样理解文档的视觉层次和逻辑结构，准确提取关键数据点及其关联关系。这种方法超越了传统的文本匹配，实现了对文档语义的深度理解。

（注释：跨表格关联及数据提取）

基于 RAG 的溯源机制

EasyLink 引入了创新的文档溯源机制，通过 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术为每个生成结论提供可验证的数据来源。这一机制确保了模型输出的可解释性和可信度。

当模型基于某份年报或研报进行分析时，系统会明确标注信息出处，允许用户追溯结论的形成路径。这不仅降低了模型幻觉的影响，也满足了金融行业对决策透明度的严格要求。

（注释：所有问答内容定位相关文档章节，确保大模型输出内容有根据，降低幻觉出现情况）

实战案例：某证券平台智能投研平台幻觉率降低至 0.11% 关键信息准确率高达 99.23%

国内某知名证券平台近期发布的智能投研平台，底层非结构化数据解读及问答溯源采用了 EasyLink 技术方案。该平台实现了从海量金融文档中自动提取关键信息的能力，为投资决策提供有力支持。

智能投研平台的核心功能

该平台累积自动处理上千万份 A 股、港股、美股的金融文档，包括上市公司公告、研报、新闻资讯等。通过 EasyLink 的非结构化数据解析技术，平台能够：

● 自动提取关键指标：从复杂表格中准确提取关键数据，提取准确率达 99.2%；

● 关联跨文档信息：建立不同文档中的数据关联关系；

● 生成可溯源结论：每个分析结论都附带数据来源验证；

借助 EasyLink 技术，研究人员仅需 5 分钟即可完成一份年报的核心内容解析和摘要生成。这一效率提升，使投研人员能将精力集中于高价值决策而非数据整理。

行业展望：从风险可控走向人机协同

当前，大模型在金融领域的应用正逐步从“实验验证”阶段迈入“落地应用”阶段。大模型在金融领域的长期发展，不仅取决于其创造收益的能力，更关键的是其对风险的控制能力。如何借助大模型有效解读海量非结构化数据，并在此基础上构建可靠的风险管控机制，已成为行业面临的重要课题。

展望未来，大模型的终极价值并非取代人类，而是通过增强智能拓宽金融能力的边界。当大模型能够精准解析非结构化数据、有效抑制“幻觉”现象时，它才能真正成为投资策略中的“协作者”而非单纯“执行者”，从而推动行业实现从“风险可控”到“人机协同、价值共创”的跨越。