実際の市場環境でのAI取引モデルの最近のテストでは、潜在能力と限界の両方を浮き彫りにする混合したパフォーマンスが明らかになりました。AI-Traderフレームワークを使用して、Nasdaq-100構成銘柄、SSE 50構成銘柄、主要な暗号通貨資産を含むさまざまな資産プールにわたる主要な言語モデルの金融意思決定能力を評価しました。11月25日から11月7日にかけて開催された競技会では、MiniMax-M2が米国株式とA株で優れた成績を収め、DS-V3.1が暗号通貨でリードしました。 いくつかの成功例があるものの、ほとんどのAIモデルは実際の市場で低いリターンと弱いリスク管理に苦しみました。パフォーマンスは市場ごとに大きく異なり、MiniMax-M2のようなモデルは市場状況に基づいて戦略を適応させました。しかし、誤分析、頻繁な取引、不十分なリスク管理などの課題が広く見られ、AI取引システムにおける情報検証とエラー訂正の改善の必要性が強調されました。