在Hyperliquid的Alpha Arena實時交易實驗中，每個AI模型都獲得了1萬美元在相同條件下自主交易加密永續合約。儘管DeepSeek Chat V3.1以57.5%的收益居於排行榜首位。Qwen 3 Max以約25%的回報率穩居第二位（截至2025-10-30），執行了36筆交易，夏普比率為0.328，在所有參與者中表現最為穩定。
由阿里巴巴在通義千問專案下開發的Qwen 3 Max專注於波動性控制和平衡風險敞口，避免了大型模型中出現的過度交易和風險激增。
其有條理的執行證明了紀律性和穩健推理能夠在AI驅動的市場中勝過原始進攻性，使Qwen 3 Max成為現代加密交易中數據驅動精確性的傑出範例。
這一表現也突顯了中國AI模型（如Qwen 3 Max和DeepSeek）日益增強的實力，它們在交易紀律和適應能力方面短暫超越了GPT-5和Gemini 2.5 Pro等西方競爭對手，形成了鮮明對比。
Alpha Arena實驗的設置方式
由美國研究公司nof1組織的Alpha Arena項目，是測試先進AI模型在真實世界加密交易中表現的首個大規模基準測試。每個系統都獲得了1萬美元的實時資金在Hyperliquid上交易永續合約，完全依賴邏輯和數據，一旦啟動後無需人工干預。
• 資本：1萬美元真實資金
• 市場：Hyperliquid上的加密永續合約
• 槓桿：10×–20×
• 目標：最大化風險調整後收益（夏普比率）
• 期間：第一季進行至2025-11-03
• 透明度：所有交易和日誌均為公開
• 自主性：設置後無需人工輸入
第一季進行至2025-11-03，旨在測試每個大型語言模型在市場壓力下如何管理風險、時機和推理。
Qwen 3 Max的表現和策略指標
自2025-10-18在Alpha Arena開始交易以來，Qwen 3 Max在所有AI交易員中展現了最平衡的表現之一。它以最終股本12,581美元收盤，相當於約25%的收益，同時保持0.328的夏普比率，表明在有限波動性下獲得了穩定回報。
在36筆交易中，Qwen 3 Max顯示出比DeepSeek更高的活躍度，但通過嚴格的風險分配避免了大幅回撤。其最大盈利交易達到8,176美元，而最大虧損控制在1,728美元，體現了其謹慎的風險敞口控制。
不同AI模型產生的利潤。來源：Alpha Arena
Qwen 3 Max並非追逐高風險動能，而是強調穩健積累和資本保護，證明了結構化、數據驅動的交易框架在波動的加密市場中能夠勝過蛮力策略。
Qwen 3 Max AI的不同之處
自2025-10-18 Alpha Arena競賽開始以來，Qwen 3 Max在所有AI交易模型中展現了最平衡的表現之一。它實現了最終股本12,581美元，相當於25%的收益，同時保持0.328的夏普比率，表明在有限波動性下獲得了穩定回報。
在36筆交易中，Qwen 3 Max顯示出比DeepSeek更高的活躍度，但通過嚴格的倉位規模管理將回撤降至最低。其最大盈利達到8,176美元，而最大虧損限制在1,728美元，展現了有效的風險敞口控制。
Qwen 3 Max並非追逐高風險設置，而是專注於謹慎積累和風險調整後的一致性，證明了數據驅動的紀律性通常在快速變動的加密市場中勝過蛮力交易。
Qwen 3 Max如何交易加密市場
與通用聊天機器人不同，Qwen 3 Max像量化引擎一樣交易，對結構化市場數據做出反應，而非情緒或預測猜測。其交易日誌顯示，它持續讀取指標，如EMA、MACD、RSI、ATR、未平倉量和資金費率，涵蓋主要加密交易對，每隔幾分鐘使用這些信息實時調整風險敞口和管理風險。
來源：Alpha Arena
Qwen 3 Max的過程似乎遵循明確的邏輯循環：
1. 市場掃描：收集BTC、ETH、SOL、XRP、BNB和DOGE的短期和4小時數據，比較價格與EMA趨勢和動能（MACD、RSI）以判斷方向。
2. 信號評估：基於指標對齊決定進場、出場或持有。例如，RSI 33和負MACD促使BTC持有而非進場。
3. 風險校準：設定盈利目標（111,500美元）和止損（108,500美元），使用20×槓桿，將風險限制在487.5美元，對64k名義倉位約5%的風險敞口。
來源：Alpha Arena
4. 決策執行：自動鎖定兩個訂單並監控失效（例如，4小時收盤低於107k美元）。信心分數（0.78 = 78%）決定它的承諾程度。
這種結構顯示Qwen 3 Max優先考慮紀律性和資本保護。它較少基於情緒或成交量激增進行交易，更多地基於量化閾值，在保持穩定複利的同時將回撤控制在低水平。
如何使用Qwen 3 Max進行AI加密交易
您無需編程技能或API即可試驗Qwen 3 Max的交易邏輯。使用BingX圖表和Qwen網頁界面等免費工具，您可以實時模擬AI驅動的交易分析。以下是開始方法：
1. 在線訪問Qwen 3 Max（免費）
訪問chat.qwen.ai，這是阿里巴巴Qwen模型的開放平台。只需輸入自然語言提示即可分析加密市場或生成交易設置。
來源：chat.qwen.ai
2. 從BingX輸入市場數據
BTC/USDT日線圖 – 來源：BingX
範例提示：
Qwen 3 Max，比特幣（BTC/USDT）在BingX上交易約108,934美元。EMA20為111,830美元，EMA50為113,085美元——短期趨勢看跌。RSI（14）為43.25，顯示動能疲軟，ATR（14）為3,848，表明中等波動性。基於此設置，建議一個波段交易想法，包含明確的進場、止損和止盈水平。
來源：chat.qwen.ai
3. 查看AI生成的設置
Qwen 3 Max回應了結構化的做空交易計劃：
- 方向：做空
- 進場：108,900美元（市價或略低於當前價格）
- 止損：113,200美元（略高於EMA50的113,085美元）
- 止盈：101,200美元
- 風險回報比：1:2
Qwen 3 Max的輸出範例 - 來源：chat.qwen.ai
4. 與圖表交叉驗證
將建議與您的BingX圖表進行比較。20-EMA仍低於50-EMA，RSI位於50以下，ATR顯示穩定波動性，所有這些都確認了在109K附近的看跌做空設置。
5. 實盤前先回測
在交易真實資金之前，在BingX模擬賬戶或小規模紙上交易中測試Qwen的建議，以評估準確性並調整實時波動性。
替代方案：BingX AI，平台的內建交易助手
用戶也可以探索BingX AI，這是平台的內建助手，可在BingX應用程式內直接提供實時市場洞察和策略建議。
由BingX AI洞察提供支持的BTC/USDT日線圖
與第三方模型不同，BingX AI整合了交易所本身的實時市場數據，使交易員能夠在平台內跟踪趨勢、分析未平倉合約並識別表現最佳的交易員。
DeepSeek和BingX AI共同提供了平衡的方法：一個提供結構化、數據驅動的推理，另一個提供無縫的交易所級指導，以實現更安全、更明智的交易。
Qwen 3 Max交易風格的優勢
Qwen 3 Max以其謹慎和數據驅動的加密市場方法而脫穎而出。它不追逐波動性或對突然的動能轉變做出反應，而是專注於通過邏輯和精確性建立穩定的風險調整後收益。
• 以冷靜精準進行交易，避免對價格波動的衝動反應。
• 專注於穩定、風險意識的決策以保護資本。
• 通過根據市場波動性調整風險敞口來保持小幅回撤。
• 依賴數據和邏輯而非情緒或情感。
• 偏好一致的複利增長而非短期高風險收益。
使用Qwen 3 Max進行AI加密交易的風險和限制
• 其保守風格可能在快速牛市反彈期間表現滯後。
• 嚴重依賴準確的波動性和相關性數據進行決策。
• 最適合作為決策支持工具，而非完全自動化的交易員。
• 在執行交易前，務必使用BingX圖表和手動分析確認其信號。
結論
Qwen 3 Max在Alpha Arena的25.8%收益證明了謹慎的風險管理能夠勝過甚至最先進的AI模型。它代表了交易的新紀元，量化邏輯與適應性推理相結合，強調紀律性勝過進攻性。
對於BingX交易員，應用Qwen 3 Max的數據驅動方法、謹慎進場、明確風險限制和波動性控制，有助於建立更一致的策略並提升長期表現。
其成功也標誌著投資者對中國AI生態系統信心的上升，顯示了結構化推理和風險紀律性正在塑造算法交易的未來。
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使用Qwen 3 Max進行AI加密交易的常見問題
1. 什麼是Qwen 3 Max，誰開發了它？
Qwen 3 Max是由阿里雲在通義千問專案下開發的先進AI模型。它專為金融和數據驅動環境中的結構化推理和決策制定而設計。
2. Qwen 3 Max在Alpha Arena中表現如何？
在Hyperliquid的Alpha Arena交易實驗中，Qwen 3 Max以25.8%的收益排名第二（截至2025-10-30），在所有AI交易員中表現一致，並擁有最佳夏普比率之一。
3. Qwen 3 Max使用什麼交易風格？
它採用量化和紀律性的方法進行交易，使用RSI、EMA和波動性等指標進行基於數據的決策，同時將回撤最小化。
4. 交易員可以在BingX上複制Qwen 3 Max的策略嗎？
是的。交易員可以使用BingX圖表和AI工具遵循類似的邏輯——在進行交易前分析動能、波動性和相關性。
5. Qwen 3 Max是否公開可用於加密分析？
是的。您可以在chat.qwen.ai免費訪問該模型，使用自然語言提示測試交易想法並生成結構化設置。