近期一项追踪大模型投资决策的模拟交易实验引发关注。
该实验选取三个具有代表性的人工智能模型——具备量化交易基因的DeepSeek、背靠阿里技术体系的通义千问，以及深耕证券领域的同花顺问财——分别管理20万元虚拟资金进行股票交易。
两周运行周期内，三者的收益表现呈现出明显的分化态势。
从收益数据看，通义千问组合凭借对科技应用和资源类个股的精准把握，实现了7.1%的周收益率，两周累计收益超过2万元，暂列三大模型榜首。
DeepSeek组合通过配置科技创新和消费复苏相关个股，获得2.02%的周收益，累计收益接近2万元，排名第二。
而同花顺问财组合虽在第二周实现2.28%的周收益率，但由于首周出现亏损，两周累计收益仅为30元左右，与其他两个模型的表现形成鲜明对比。
这种巨大的收益差异背后，反映了不同算法模型在市场环境识别和决策制定上的能力差异。
从市场背景看，本周期内A股市场呈现出高度波动的特征。
上证指数周跌0.45%，但深成指周涨1.14%，创业板指周涨1%，市场结构性分化明显。
更值得关注的是，1月12日沪深京三市成交额一度达到36450亿元，创下A股历史最大成交量纪录。
与此同时，2025年全年新开两融账户达154.21万户，创近十年新高，市场杠杆水平明显上升。
面对市场过热迹象，监管部门迅速采取行动。
1月14日，三大交易所将融资保证金最低比例从80%提高至100%，这一举措旨在防范系统性风险。
同时，证监会在2026年系统工作会议上明确强调要"坚决防止市场大起大落"，释放出明确的风险防范信号。
在这样的政策环境下，参与实验的大模型也相应调整了投资策略。
DeepSeek模型指出，前期过热题材如商业航天、AI应用等的炒作范围将收缩，资金可能更关注有业绩支撑的方向。
基于这一判断，该模型提出将策略从"积极进攻"转向"防守反击"，核心是锁定已有利润、优化持仓结构、保留灵活性。
这种战术调整反映出大模型在识别市场风险时的前瞻性。
从排名对标看，通义千问的7.1%周收益率若置于1041只股票型基金排名中，可排至第13位，显示出其决策能力已接近专业基金经理水平。
而DeepSeek和同花顺问财组合的周收益在基金排名中均在300名左右，说明大模型在投资决策上仍存在明显差异。
需要指出的是，本实验采用模拟盘交易方式进行，旨在展示大模型在复杂市场环境中的决策过程，不构成任何投资建议。
实验参与者已明确声明，据此入市的风险由投资者自行承担。
在金融科技快速发展的今天，智能投顾工具既展现了技术赋能投资的潜力，也暴露出在复杂市场环境中的局限性。
这提醒我们，无论是传统投资还是科技辅助决策，都需要建立在深入研究、风险可控的基础之上。
未来，如何在技术便利与投资理性之间找到平衡点，将成为行业持续探索的重要课题。