Gần đây, AlphaArena, "Sân chơi giao dịch tiền điện tử AI" do startup NOF1 khởi xướng, đã khuấy động cộng đồng tiền điện tử và công nghệ tài chính. Cuộc thi cung cấp cho mỗi mô hình AI 10.000 đô la tiền thật, cho phép chúng giao dịch tự động trên thị trường tiền điện tử. Đột nhiên, "trí tuệ tài chính" của AI đã trở thành một chủ đề nóng hổi.

Giữa làn sóng quan tâm này, một câu hỏi thực tế hơn đã xuất hiện: liệu người dùng thông thường có thể tận dụng AI để cải thiện các chiến lược giao dịch cố định đã hoàn thiện hay không? Để tìm câu trả lời, OKX và AiCoin đã cùng nhau triển khai một thử nghiệm độc đáo : sử dụng cùng sáu mô hình AI—GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek V3.1, Qwen3 Max và Grok-4 (để dễ đọc, chữ viết tắt của từng AI sẽ được sử dụng bên dưới)—để cung cấp các tham số cho chiến lược lưới hợp đồng BTC của OKX. Thông qua việc kiểm tra dữ liệu nghiêm ngặt trong điều kiện thị trường thống nhất, năng lực thực sự của các "nhà giao dịch" AI này đã được kiểm tra.

Không tính đến phí giao dịch, ngoài lợi nhuận vốn có của chiến lược, nếu thêm lợi nhuận bổ sung từ tính năng "Tự động kiếm tiền" của OKX (lợi nhuận được điều chỉnh theo thời gian thực theo thị trường, trước đây đạt mức tối đa khoảng 50%, hiện tại là 3%), thì APY cao nhất của Claude cho chiến lược lưới hợp đồng OKX BTC có thể đạt 50,64%.

Người dùng chỉ cần nâng cấp ứng dụng OKX lên phiên bản V 6.141.0 trở lên để tự động hưởng thêm thu nhập từ "Automatic Earning Coin". Tiền sẽ được giữ nguyên trong tài khoản chiến lược và có thể được sử dụng làm ký quỹ mà không làm tăng rủi ro.

Mô tả phương pháp

Đánh giá này yêu cầu mỗi AI phải cung cấp các thông số của lưới AI dựa trên biểu đồ BTC/USDT vĩnh viễn 1 giờ trên OKX, bao gồm phạm vi giá, số lượng lưới, hướng (dài hạn, ngắn hạn, trung lập) và mô hình (số học, hình học). Đồng thời, phải tuân thủ giới hạn vốn thống nhất là 100.000 USDT và tất cả các khoản đầu tư phải sử dụng đòn bẩy 5x.

Sau khi tất cả các tham số được gửi, chúng sẽ được xác minh trong một môi trường kiểm tra ngược thống nhất: mục tiêu là một chiến lược lưới sử dụng hợp đồng vĩnh viễn BTC/USDT trên OKX, với chu kỳ nến là 15 phút (hoặc với một số sai số), và chu kỳ kiểm tra ngược được thiết lập đồng nhất theo dữ liệu thị trường lịch sử từ ngày 25 tháng 7 đến ngày 25 tháng 10 năm 2025. Sau đó, chức năng kiểm tra ngược hàng loạt của nền tảng AiCoin sẽ được sử dụng để xác minh mô phỏng. Công cụ này sẽ tự động mô phỏng quá trình đặt lệnh và thực hiện lệnh dựa trên các tham số lưới đầu vào và xuất dữ liệu giao dịch chi tiết và thống kê lợi nhuận. Kết quả kiểm tra ngược sẽ tập trung vào các chỉ số chính như tổng lợi nhuận, tỷ lệ hoàn vốn, tỷ lệ thắng, mức giảm tối đa và tỷ lệ Sharpe để đảm bảo so sánh công bằng và minh bạch giữa từng chiến lược AI trong điều kiện thị trường giống hệt nhau.

Phân tích tham số chiến lược: Sự khác biệt trong "Tính cách" của AI

Bằng cách so sánh các tham số lưới chính của sáu mô hình AI chính, chúng ta có thể khám phá ra những khác biệt cốt lõi trong thiết kế chiến lược của chúng:

Như thể hiện trong bảng trên, tất cả AI đều chọn mô hình lưới cấp số cộng, thay vì mô hình tỷ lệ; và chiến lược lưới trung lập, bao gồm cả mua và bán chênh lệch giá đồng thời mà không cần dự đoán xu hướng đơn phương. Ngoài ra, có sự khác biệt đáng kể về phạm vi giá và mật độ lưới do các AI khác nhau cung cấp.

1) Phương pháp cực kỳ tần suất cao, số lượng nhỏ, được thể hiện bởi Grok-4 và Gemini, có xu hướng tích lũy lợi nhuận nhỏ thông qua giao dịch tần suất cao, mật độ cao.

Tất cả các chiến lược này đều sử dụng quy mô lưới lớn nhất là 50 đơn vị và vốn đơn vị nhỏ nhất. Khoảng giá đơn vị của Gemini nhạy cảm nhất với biến động giá trong số tất cả các chiến lược, hướng đến mục tiêu chênh lệch giá tần suất cực cao; trong khi Grok-4 kết hợp phạm vi rộng nhất là 20.000 USDT, hướng đến việc đặt lệnh dày đặc trên một khu vực rộng hơn. Do vốn đơn vị nhỏ, các chiến lược này mang lại độ an toàn vốn tương đối cao, nhưng đòi hỏi thị trường phải duy trì biến động tần suất cao liên tục.

2) Phương pháp vừa phải bao gồm DeepSeek và Claude, sử dụng lưới mật độ trung bình và giá trị cơ sở tế bào đơn.

Phạm vi 10.000 USDT và cấu hình tham số của Claude ở mức vừa phải, khiến nó trở thành một phương pháp mạnh mẽ và cân bằng. Mặt khác, DeepSeek đã chọn phạm vi rộng nhất là 20.000 USDT, có xu hướng giao dịch ở tần suất vừa phải để đạt được lợi nhuận giao dịch đơn lẻ đáng kể hơn trong bối cảnh biến động cao.

3) GPT-5, tập trung vào các giao dịch tần suất thấp quy mô lớn, áp dụng chiến lược cực đoan "tập trung vào cái lớn và bỏ qua cái nhỏ".

Chiến lược này đặt tối thiểu 10 ô lưới và yêu cầu vốn tối đa cho mỗi ô, với khoảng giá lớn nhất cho mỗi ô, nghĩa là có tần suất giao dịch thấp nhất nhưng lợi nhuận trên mỗi giao dịch chênh lệch giá lại cao nhất. Chiến lược này tránh lợi nhuận từ những biến động nhỏ, thay vào đó tập trung vào việc nắm bắt các xu hướng quy mô lớn, do đó có khả năng mang lại tỷ lệ thắng cao hơn. Tuy nhiên, do yêu cầu vốn lớn cho mỗi ô, rủi ro bị gọi ký quỹ (rút vốn) của chiến lược này là cao nhất trong số tất cả các chiến lược khi giá vượt ra khỏi phạm vi.

4) Qwen3 có phạm vi hẹp, mật độ cao tìm kiếm sự chênh lệch giá hiệu quả trong phạm vi hạn chế.

Chiến lược này sử dụng phạm vi giá hẹp nhất trong tất cả các mô hình, chỉ 4.000 U, kết hợp với bố cục 20 ô lưới vừa phải, tạo ra khoảng giá tương đối nhỏ trên mỗi ô lưới. Đây là một chiến lược cực kỳ tập trung, tập trung vào chênh lệch giá mật độ cao trong một phạm vi hẹp cụ thể. Chiến lược này đòi hỏi độ chính xác dự đoán cực kỳ cao, và sẽ nhanh chóng thất bại khi giá vượt ra khỏi phạm vi được thiết lập trước.

Hiệu suất chung: Claude dẫn đầu, trong khi GPT-5 là người chiến thắng chắc chắn.

Mặc dù AI không bị ảnh hưởng bởi cảm xúc, dữ liệu cuối cùng cho thấy hiệu suất của các "nhà giao dịch" AI vẫn phụ thuộc rất nhiều vào việc đào tạo dữ liệu và thiết kế mô hình của họ. Thông qua việc so sánh toàn diện về lợi nhuận, kiểm soát rủi ro và tỷ lệ thắng, chiến lược của các mô hình AI khác nhau cho thấy sự khác biệt đáng kể trong cùng điều kiện vốn và đòn bẩy, cho thấy sự đánh đổi của các AI khác nhau trên thị trường thực (Lưu ý: Kiểm thử ngược không đại diện cho lợi nhuận trong tương lai; mặc dù AI có thể lựa chọn các điều kiện thị trường thuận lợi, nhưng hiệu suất thực tế của nó vẫn chưa chắc chắn).

Sau khi đánh giá toàn diện từng mô hình, ai là "nhà giao dịch thông minh" thực sự?

1) Thu nhập cao nhất và nhà thám hiểm: Claude

Tổng lợi nhuận đứng đầu: Claude dẫn đầu với biên độ lớn với lợi nhuận cao nhất là 10,23% , chứng tỏ sự kết hợp giữa phạm vi mạnh mẽ và lưới trung bình đã nắm bắt thành công phạm vi biến động chính của thị trường, khiến chiến lược này trở nên hiệu quả nhất.

Rủi ro và Phần thưởng: Chiến lược này tự hào có tỷ lệ Sharpe là 370,58% , chỉ đứng sau GPT-5, cho thấy lợi nhuận điều chỉnh theo rủi ro tuyệt vời. Tuy nhiên, mức giảm giá tối đa 5,32% cho thấy lợi nhuận cao của chiến lược này được xây dựng dựa trên giả định về mức lỗ chưa thực hiện và biến động lớn hơn, cho thấy chiến lược này thể hiện khả năng thích ứng mạnh mẽ với thị trường và mức độ chấp nhận rủi ro nhất định.

2) Mô hình kiểm soát rủi ro và hiệu quả: GPT-5

Kiểm soát rủi ro vượt trội: GPT-5 thể hiện hoàn hảo bản chất chiến lược "đừng cố gắng kiếm từng xu trên thị trường". Chiến lược lưới mật độ thấp của nó lọc ra một lượng lớn nhiễu thị trường, dẫn đến mức giảm tối đa chỉ 3,89%.

Lợi nhuận cao: Với tỷ lệ thắng cao nhất là 89,16% và tỷ lệ Sharpe là 379,02%, chiến lược này thể hiện sự vững chắc và hiệu quả của khối lượng giao dịch lớn, tần suất thấp. GPT-5 là một ví dụ điển hình về lợi nhuận điều chỉnh theo rủi ro, thể hiện lợi thế của việc giảm số lượng giao dịch và tập trung vào việc nắm bắt các cơ hội có biến động cao hơn.

3) Chiến lược khác biệt và tình thế tiến thoái lưỡng nan của giao dịch tần suất cao

Các nhà đầu cơ chênh lệch giá tập trung: Qwen3 xếp thứ ba với mức lợi nhuận đáng nể là 8,06%. Tuy nhiên, chiến lược giao dịch trong phạm vi cực kỳ hẹp 4.000 USDT của nó phụ thuộc rất nhiều vào biến động giá mật độ cao trong phạm vi đó. Mức giảm tối đa 5,32% của nó ngang bằng với Claude, khẳng định mức độ tập trung rủi ro cao — chiến lược này dễ dàng thất bại khi thị trường vượt ra khỏi phạm vi hẹp.

Tần suất cao, hiệu quả thấp: Mặc dù Grok-4 và Gemini sử dụng các chiến lược mật độ cao 50 lưới tương tự nhau, nhưng lợi nhuận của chúng tương đối thấp (Grok-4 có lợi nhuận thấp nhất ở mức 5,91%). Tỷ lệ thắng thấp nhất (khoảng 72%) và tỷ lệ Sharpe thấp (Grok-4 có tỷ lệ thấp nhất ở mức 284,14%) cho thấy rằng các giao dịch nhỏ quá thường xuyên có thể làm xói mòn lợi nhuận do chi phí giao dịch như phí và trượt giá, không thể hiện được lợi thế của giao dịch tần suất cao.

Ổn định nhưng không nổi bật: Gemini-2.5-Pro có mức giảm tối đa thấp thứ hai (3,99%), cho thấy hiệu suất ổn định, nhưng lợi nhuận của nó ở mức trung bình, định vị nó là một người thực hành vừa phải; DeepSeek-Chat có tỷ lệ thắng và hiệu suất giảm ổn định (tỷ lệ thắng 76,11%, mức giảm 4,68%), nằm giữa các chiến lược tần suất cao và tần suất thấp.

Những phát hiện chính: Thị trường đã xác nhận rằng các chiến lược lợi nhuận cao tần suất thấp (GPT-5) và chiến lược nắm bắt chính xác phạm vi (Claude) hoạt động tốt hơn các chiến lược lợi nhuận thấp tần suất cực cao (Grok-4/Gemini). GPT-5 chiến thắng nhờ khả năng kiểm soát rủi ro vượt trội và tỷ lệ Sharpe cao nhất, trong khi Claude dẫn đầu nhờ lợi thế lợi nhuận tuyệt đối. Cả hai đại diện cho hai tiêu chí thành công về kiểm soát rủi ro và lợi nhuận tích cực.

Những hàm ý và cảnh báo rủi ro cho người sử dụng chiến lược

Cuộc thi giao dịch lưới AI này không chỉ là một bài trình diễn kỹ thuật mà còn là một "bài hướng dẫn" sinh động về các chiến lược giao dịch. Không có chiến lược chung nào cả, chỉ có những chiến lược phù hợp với điều kiện thị trường . Bài học cốt lõi từ kết quả phân biệt chiến lược của bài đánh giá này là sự thành công của một chiến lược phụ thuộc vào sự phù hợp của nó với điều kiện thị trường hiện tại: thành công của GPT-5 cho người dùng thấy rõ rằng một chiến lược xuất sắc không chỉ phải có lợi nhuận mà còn phải có khả năng kiểm soát mức giảm vốn. Khi thiết lập lưới, người dùng phải ưu tiên tỷ lệ thắng cao và tỷ lệ Sharpe cao hơn là lợi nhuận cao đơn thuần, đồng thời đặt lệnh dừng lỗ hợp lý dựa trên khả năng chịu rủi ro của bản thân.

Hơn nữa, sự kết hợp giữa số lưới và phạm vi giá sẽ xác định "tính cách" của chiến lược mà người dùng nên lựa chọn dựa trên giai đoạn thị trường mà họ đang đánh giá.

• Tần suất thấp lợi nhuận cao so với tần suất cao lợi nhuận thấp: Chiến lược mật độ thấp của GPT-5 đã được chứng minh là hiệu quả hơn trong việc lọc nhiễu thị trường và nắm bắt những biến động giá lớn trong các điều kiện thị trường cụ thể. Mặc dù chiến lược mật độ cao của Grok-4/Gemini giao dịch thường xuyên, nhưng nó không đạt được lợi nhuận tối đa do chi phí giao dịch và các yếu tố khác, cho thấy chiến lược tần suất cao lợi nhuận thấp đòi hỏi khắt khe hơn về điều kiện thị trường.
• Trọng tài chính xác: Lợi nhuận cao của Claude và chiến lược phạm vi hẹp của Qwen3 đều chứng minh tầm quan trọng của việc đánh giá chính xác phạm vi thị trường.

Người dùng có thể kết hợp kết quả đánh giá này với các chức năng của nền tảng OKX để thực hiện các điều chỉnh thông số hợp lý.

• Người mới bắt đầu hoặc người dùng thận trọng có thể tham khảo chiến lược mật độ thấp, vốn cao trên mỗi phiên của GPT-5 để theo đuổi sự ổn định và giảm tần suất giao dịch cũng như áp lực tâm lý.
• Người dùng có kinh nghiệm hoặc những người tìm kiếm lợi nhuận cao hơn có thể tham khảo phương pháp của Claude. Sau khi đánh giá chính xác các điều kiện thị trường, họ có thể sử dụng lưới mật độ trung bình để khuếch đại lợi nhuận, nhưng cần chuẩn bị tinh thần chịu đựng những biến động đáng kể.
• Sử dụng các công cụ AI để hỗ trợ ra quyết định và điều chỉnh tham số: Các tổ hợp tham số do mô hình AI cung cấp dựa trên việc kiểm tra ngược và tối ưu hóa dữ liệu thị trường lịch sử. Người dùng có thể tham khảo các ý tưởng thiết kế tham số do chức năng chiến lược AI của nền tảng giao dịch chiến lược OKX cung cấp, nhưng cuối cùng cần phải thực hiện các điều chỉnh động dựa trên đánh giá của riêng họ về xu hướng và biến động của tiền tệ. Ví dụ: khi đối mặt với thị trường một chiều, phạm vi có thể được thu hẹp hoặc lưới có thể được thu hẹp, trong khi phạm vi có thể được tăng lên để nắm bắt các biến động lớn của thị trường.
• Đừng đầu tư toàn bộ vốn vào một chiến lược duy nhất. Thay vào đó, hãy đa dạng hóa tài sản và mục tiêu của bạn: sử dụng chức năng "chốt lời/dừng lỗ" của OKX hoặc đóng vị thế định kỳ để khóa lợi nhuận, và đặt lệnh dừng lỗ ngoài phạm vi lưới để xử lý thua lỗ trong trường hợp xu hướng đảo chiều mạnh.

Cuối cùng, xin lưu ý: Bên cạnh dữ liệu kiểm thử ngược, chúng tôi vẫn đang thu thập dữ liệu về hiệu suất thực tế của sáu mô hình AI trên chiến lược lưới hợp đồng BTC của OKX. Hãy theo dõi để biết thêm thông tin cập nhật từ OKX và AiCoin!

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm:

Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin. Quan điểm được trình bày hoàn toàn là của tác giả và không đại diện cho lập trường của OKX. Bài viết này không nhằm mục đích cung cấp (i) lời khuyên hoặc khuyến nghị đầu tư; (ii) lời đề nghị hoặc chào mời mua, bán hoặc nắm giữ tài sản kỹ thuật số; hoặc (iii) tư vấn tài chính, kế toán, pháp lý hoặc thuế. Chúng tôi không đảm bảo tính chính xác, đầy đủ hoặc hữu ích của những thông tin đó. Việc nắm giữ tài sản kỹ thuật số (bao gồm stablecoin và NFT) tiềm ẩn rủi ro cao và có thể dẫn đến biến động đáng kể. Bạn nên cân nhắc kỹ lưỡng xem việc giao dịch hoặc nắm giữ tài sản kỹ thuật số có phù hợp với mình hay không dựa trên tình hình tài chính của bạn. Đối với trường hợp cụ thể của bạn, vui lòng tham khảo ý kiến chuyên gia pháp lý/thuế/đầu tư của bạn. Bạn hoàn toàn chịu trách nhiệm về việc hiểu và tuân thủ luật pháp và quy định hiện hành của địa phương.