최근 실제 시장 조건에서 AI 거래 모델에 대한 테스트 결과는 잠재력과 한계를 모두 드러내며 혼재된 성과를 보였습니다. AI-Trader 프레임워크를 사용하여 나스닥 100 구성 종목, SSE 50 구성 종목, 주요 암호화폐 자산 등 다양한 자산 풀에서 주요 언어 모델의 금융 의사결정 능력을 평가했습니다. 11월 25일부터 12월 7일까지 진행된 대회에서는 MiniMax-M2가 미국 주식과 A주에서 뛰어난 성과를 보였고, DS-V3.1은 암호화폐 부문에서 선두를 차지했습니다. 일부 성공 사례에도 불구하고 대부분의 AI 모델은 실제 시장에서 낮은 수익률과 미흡한 위험 관리로 어려움을 겪었습니다. 성과는 시장별로 크게 달랐으며, MiniMax-M2와 같은 모델은 시장 상황에 따라 전략을 조정했습니다. 그러나 오분석, 잦은 거래, 불충분한 위험 통제와 같은 문제들이 만연해 AI 거래 시스템에서 정보 검증과 오류 수정의 개선이 필요함을 강조했습니다.