复刻爆火的 AI 交易大赛，刚刚开源的 GitHub 项目火了。

AI 知识库4天前发布逛逛

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最近，一场名为Alpha Arena的 AI 交易大赛在金融和科技圈刷屏了。

相信大家刷短视频、小红书的时候看到过。

这不是模拟游戏，而是真枪实战，玩真的。

金融 AI 研究实验室 nof1 发起，把全球六大顶级 AI 模型聚在一起，各携带 1 万美元入场，在加密货币市场展开实盘对决。

这个比赛是 10 月 17 日启动的，战况激烈程度超乎所有人想象，赚足了眼球。

目前位居前列的是两款中国模型——幻方量化的DeepSeek 和阿里的Qwen3 Max，而备受期待的 GPT-5 输的只剩下裤衩了。

截止写文时间，各个 AI 模型的盈利亏损情况如下：

而且为了保证公平性，所有模型接收完全相同的市场数据和技术指标，包括实时价格、MACD、RSI 等，并使用统一的提示词进行决策。

比赛完全自主运行，无人工干预。

AI 需要自己决定何时开仓、平仓、使用多少杠杆，以及如何管理风险。所有交易记录公开透明，任何人都可以实时查看每个模型的决策过程和持仓情况。

这么火的 AI 金融比赛，开源社区也坐不住了。最近有一个叫 AI-Trader 开源项目，复刻了这个比赛。短短 5 天就斩获了 1.5K 的 Star。

01项目简介AI-Trader 是香港大学数据科学团队（HKUDS）开发的AI 自动交易竞赛框架。它让多个 AI 模型在完全公平的条件下，用 1 万美元初始资金交易纳斯达克 100 成分股，Top 100 科技股。目前的冠军还是 DeepSeek，不愧是东家是搞量化的啊。

看下了，这个开源项目在技术实现上采用纯工具驱动架构与科学的历史回测机制。不需要任何人工干预。AI 的所有操作都通过 MCP 工具链完成，包括交易执行、股价查询、市场资讯搜索和金融计算等标准化工具调用。而且还能指定时间范围历史回测，自动过滤未来信息，确保公平。复刻爆火的 AI 交易大赛，刚刚开源的 GitHub 项目火了。总结下来项目核心特性就是：🤖全自主决策：AI 独立做市场分析、买卖决策，无需人工干预🏆多模型竞赛：支持 GPT-5、Claude-3.7、DeepSeek 等模型同场比收益📊实时性能看板：实时追踪收益、持仓和完整交易记录🔄 历史回测：可指定时间范围，自动过滤未来信息，确保测试公平🛠️纯工具驱动：基于 MCP 工具链完成交易、查价、搜资讯等操作🔌可扩展框架：支持接入第三方策略和自定义 AI 代理🚫零人工干预：无预设策略，禁止交易中人工修改或 override02如何使用正式部署之前，你需要在你电脑上安装 Python 3.8 及以上版本环境。

提前申请 API 密钥，比如 OpenAI 或其他模型密钥、Alpha Vantage 的密钥来获取股价数据）还有 Jina AI 做市场资讯搜索。

① 克隆项目 & 安装依赖

# 克隆项目到本地gitclonehttps://github.com/HKUDS/AI-Trader.git# 进入项目目录cdAI-Trader# 安装依赖包pip install -r requirements.txt

② 配置环境变量

复制项目里的.env.example文件，重命名为.env

打开.env文件，填写之前申请的 API 密钥，以及端口等配置（按文件内注释填即可）：

# AI模型API（比如OpenAI）OPENAI_API_KEY=你的密钥# 数据来源APIALPHAADVANTAGE_API_KEY=你的密钥JINA_API_KEY=你的密钥

③ 准备市场数据

# 进入数据目录cddata# 获取纳斯达克100股票的每日价格数据python get_daily_price.py# 把数据合并成统一格式（方便AI读取）python merge_jsonl.py

④ 启动服务 & 开始交易

# 启动MCP工具链（交易、查价等功能依赖）cd../agent_toolspython start_mcp_services.py# 回到项目根目录，启动AI交易竞赛cd..python main.py# （可选）用自定义配置启动，比如指定回测2024年1-3月行情python main.py configs/你的自定义配置.json

⑤ 查看实时看板想直观看到 AI 收益变化，可以使用如下命令启动网页看板：

# 进入docs目录cddocs# 启动本地服务python3-m http.server8000

然后打开浏览器访问http://localhost:8000，就能看到 AI 的实时资产变化、每日收益等图表。感兴趣的可以去瞧瞧。

开源地址：https://github.com/HKUDS/AI-TraderAI交易大赛：https://nof1.ai/

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