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 【AI辅助创作声明：本文由 AI 辅助整理与撰写，内容已经过人工审校与调整。】

【摘要】本文是2026年六大AI模型量化选股能力的深度排名对比，基于AI-Trader项目全年回测数据，从收益率、夏普率、最大回撤等维度客观评估DeepSeek、GPT-4o、Claude、Gemini、MiniMax、Qwen的表现，为AI应用股票投资者提供数据参考。

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以下数据均为策略回测结果，非实盘收益保证，不构成投资建议。

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2025年3月，我用同样的选股逻辑测试了两个AI模型：

- DeepSeek-v3.1 选出的组合，一季度收益 +16.46%

- GPT-4o 选出的组合，同期收益 +5.39%

同样的市场，同样的策略框架，收益差距超过11个百分点。

这不是偶然。过去12个月，我持续追踪6大主流AI模型的量化选股表现，发现模型之间的差异远超想象。选对AI模型，可能比选对股票更重要。

本文基于AI-Trader开源项目的全年回测数据，给出客观排名与分析。

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同期基准对比：

- Q（纳斯达克100 ETF）：+5.39%

- SPY（标普500 ETF）：+4.12%

关键发现：

- DeepSeek-v3.1以65.8%年化收益领跑，超额收益达44.4个百分点（同期最大回撤-12.3%，2025年全年回测，数据来源：AI-Trader）

- 仅DeepSeek、Claude、Qwen三只模型跑赢Q基准

- MiniMax虽为正收益，但夏普率低于0.5，风险收益比不佳

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策略逻辑：

基于深度求索自研的MoE架构，在A股财报、研报、新闻等中文金融语料上进行了针对性训练。选股时综合考虑技术面动量、基本面估值、资金面情绪三维因子。

本期表现亮点：

- 科技股选股精准：在AI应用股票（如Palantir、CrowdStrike）上命中率达73%

- 回撤控制优秀：最大回撤仅-12.3%，为六款模型中最低

- 趋势跟随能力强：在2025年Q1的科技股主升浪中，提前3天识别突破信号

本期失效场景：

- 政策敏感型股票：对美联储政策变化反应滞后，3月议息会议后持仓调整慢1-2天

- 小市值股票：对市值<50亿美元的股票覆盖不足，错失部分高波动机会

下期策略调整建议：

建议增加宏观政策因子权重，接入美联储官员讲话情绪分析模块，提升政策敏感度。

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策略逻辑：

Anthropic的Claude以长上下文和逻辑推理见长。选股策略侧重于财报深度分析，能处理长达10万token的财报文本，提取关键财务指标变化趋势。

本期表现亮点：

- 财报季表现突出：在季度财报发布后的3天窗口期内，选股胜率达71%

- 价值股识别准确：对低估值、高股息股票的筛选能力强于其他模型

- 风险控制稳健：夏普率1.52，仅次于DeepSeek

本期失效场景：

- 高波动行情：在VIX>30的恐慌性下跌中，止损反应偏慢

- 题材股炒作：对概念炒作型股票缺乏识别能力，曾追高AI概念股被套

下期策略调整建议：

建议增加波动率自适应模块，在VIX升高时自动降低仓位或切换防御策略。

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策略逻辑：

阿里云的Qwen模型在中文金融数据上训练充分，选股策略融合了中国投资者的行为特征，对”政策市”有一定适应能力。

本期表现亮点：

- 回撤控制**：最大回撤仅-11.8%，六款模型中最小

- 震荡市表现稳定：在2025年Q2的横盘震荡期，仍保持正收益

- API成本最低：调用成本仅为GPT-4o的1/5，适合高频策略

本期失效场景：

- 美股特异性因子：对美国本土事件（如FDA审批、专利诉讼）反应不足

- 极端行情：在单日涨跌超5%的极端行情中，预测准确率下降至45%

下期策略调整建议：

建议补充美股事件驱动数据库，增加对美国本土新闻的实时监控。

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策略逻辑：

Google的Gemini支持文本、图像、视频多模态输入。选股策略尝试结合K线图形态识别与财报文本分析，但当前版本以文本为主。

本期表现亮点：

- K线形态识别：在头肩顶、双底等经典形态识别上有一定优势

- 行业轮动判断：对科技、金融、能源板块轮动的判断准确率较高

- 长文本处理：能同时分析多份财报，进行横向对比

本期失效场景：

- 最大回撤偏大：-16.2%的回撤显示止损机制有待优化

- 假突破识别弱：对”诱多”形态识别能力不足，多次追高被套

下期策略调整建议：

建议优化止损算法，引入成交量验证机制，减少假突破误判。

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策略逻辑：

OpenAI的GPT-4o是通用大模型标杆，但在金融选股场景下缺乏针对性优化。策略主要基于财报指标筛选和简单技术分析。

本期表现亮点：

- 流动性偏好：偏好高流动性大盘股，滑点成本低

- 稳定性尚可：虽然收益一般，但无明显失控情况

本期失效场景：

- 收益跑输基准：年化21.6%仅与Q持平，未体现AI选股优势

- 知识截止限制：训练数据截止2024年4月，对2025年新上市股票无覆盖

- 中文财报理解弱：对中概股财报的 nuanced 理解不足

下期策略调整建议：

建议配合RAG架构接入实时财报数据库，弥补知识截止缺陷。

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策略逻辑：

MiniMax是国内新兴大模型，在金融场景下的表现尚处于探索阶段。当前选股策略相对简单，主要基于技术指标动量。

本期表现亮点：

- 响应速度快：模型推理延迟低，适合高频场景

- 成本控制：API价格低廉

本期失效场景：

- 最大回撤过高：-18.9%的回撤显示风控机制缺失

- 选股胜率低：51.2%的胜率接近随机水平

- 夏普率不足：0.42的夏普率意味着承担风险未获得相应回报

下期策略调整建议：

建议暂不用于实盘，等待金融场景专项优化版本发布。

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特征： 指数单边上涨/下跌，VIX<20

表现排序：

1. DeepSeek-v3.1（+22.3%季度收益）

2. Claude-3.5-Sonnet（+18.7%）

3. Gemini-1.5-Pro（+14.2%）

策略解析：

趋势市中，DeepSeek的动量因子权重较高，能快速识别并跟随趋势。Claude的财报分析能力在业绩驱动型上涨中表现突出。

特征： 指数横盘波动，VIX 20-25

表现排序：

1. Qwen2.5-Max（+6.8%季度收益，回撤仅-5.2%）

2. DeepSeek-v3.1（+5.1%）

3. GPT-4o（+2.3%）

策略解析：

震荡市中，Qwen的均值回归策略表现**，低买高卖的交易逻辑与高波动环境适配。DeepSeek因趋势依赖度高，表现略有下降。

特征： 突发政策/宏观事件，VIX>30

表现统计：

- 六款模型平均回撤：-8.5%

- 跑赢基准（SPY -6.2%）的模型：仅2款

失效原因：

1. 训练数据滞后：政策事件多为突发，历史数据难以覆盖

2. 情绪因子缺失：当前AI模型对恐慌情绪的量化能力不足

3. 流动性冲击：极端行情下，模型推荐的”优质股”同样遭遇抛售

应对建议：

- 设置VIX>30时的自动减仓机制

- 增加黄金、国债等避险资产配置

- 暂停AI选股，切换至人工判断

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美股版本使用Alpha Vantage，A股版需替换为akshare：

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优先推荐：DeepSeek-v3.1

原因：

- A股语料训练更充分，对中文财报理解更深

- 对"政策市"特征有一定适应能力

- API调用成本低于GPT-4o

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手动运行AI选股策略需要处理数据获取、模型调用、交易执行等多个环节，对散户来说门槛较高。EasyClaw是一款专为散户设计的AI自动化工具，可以将上述策略一键部署运行。

金融炒股技能商店：

- 妙想资讯搜索：实时监控东方财富新闻，AI自动分析情绪倾向，重大事件秒级提醒

- 妙想金融数据：查询A股实时行情、财务指标、股东数据等股票金融数据

- 股价速查：一键获取全球股票实时行情，秒级返回涨跌与成交量

- 妙想智能选股：从东方财富股票实时数据库中筛选符合要求的A股

- 妙想模拟炒股：在东方财富模拟账户中进行A股买卖、查询持仓与资金，零风险练习

- 量化策略回测分析：策略开发、回测、风险指标、组合优化一站完成

- 金融图表生成：根据数据生成高质量图表，支持K线、折线、柱状等多种类型

- Tushare金融数据：通过Tushare Pro接口获取A股、港股、美股、基金、期货等220+类金融数据

- 妙想自选管理：查询、添加或删除东方财富账户中的股票自选股

步骤一：安装EasyClaw

访问 https://easyclaw.cn/?f=274 下载安装包，一键安装，无需配置Python环境。

步骤二：添加金融技能

1. 打开EasyClaw，进入"技能商店"

2. 点击"财务金融"分类

3. 添加所需技能：

- 妙想智能选股：用于执行AI选股策略

- 量化策略回测分析：用于验证策略有效性

- 妙想模拟炒股：用于零风险练习

步骤三：配置策略参数

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步骤四：启动自动运行

点击"启动任务"，EasyClaw将自动：

1. 每周一开盘前执行选股

2. 生成调仓建议

3. 发送通知提醒

4. 记录交易日志

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1. DeepSeek-v3.1当前领先：在AI应用股票投资场景下，DeepSeek的A股语料优势和MoE架构带来显著收益提升（年化收益65.8%，同期最大回撤-12.3%，2025年全年回测，数据来源：AI-Trader）

2. 模型差异大于预期：同样是AI选股，收益差距可达44个百分点，模型选择至关重要

3. 没有万能模型：不同行情下，最优模型会变化，建议组合使用

保守型投资者（风险承受低）：

- 主策略：Qwen2.5-Max（低回撤，年化收益38.9%，最大回撤-11.8%）

- 辅助：DeepSeek-v3.1（收益增强）

- 仓位：Qwen 70% + DeepSeek 30%

平衡型投资者（风险承受中等）：

- 主策略：DeepSeek-v3.1

- 辅助：Claude-3.5-Sonnet

- 仓位：DeepSeek 60% + Claude 40%

进取型投资者（风险承受高）：

- 主策略：DeepSeek-v3.1

- 辅助：Gemini-1.5-Pro（高波动捕捉）

- 仓位：DeepSeek 70% + Gemini 30%

2026年Q1关注点：

- 美联储降息节奏对科技股的影响

- 国产大模型在金融场景的专项优化进展

- AI Agent技术在量化交易中的应用突破

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A： 回测数据显示，头部AI模型（DeepSeek、Claude）在统计上显著跑赢基准，但：

- 过往业绩不代表未来收益

- 需要配合严格的风控机制

- 建议先用模拟盘验证3个月以上

A： 可能原因：

- 使用的模型版本不同（如DeepSeek-v3 vs v3.1）

- 提示词（Prompt）设计差异

- 数据时间窗口不同

- 股票池范围不同

A： 主要区别：

- 数据接口：美股用yfinance/alpha_vantage，A股用akshare

- 交易规则：A股有T+1、涨跌停限制

- 模型选择：A股优先选DeepSeek/Qwen（中文语料优势）

- 政策因素：A股需额外考虑政策风险

A： EasyClaw的回测功能基于历史数据，但需注意：

- 回测不等于实盘，存在滑点、流动性等差异

- 过度拟合风险：策略在历史数据上表现好，未来可能失效

- 建议将回测结果作为参考，而非唯一决策依据

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本文仅供参考，不构成任何投资建议。股市有风险，投资需谨慎。文中提及的任何策略均不代表未来收益保证。

数据说明：

- 所有收益率数据均为2025年1月1日至12月31日回测结果（数据来源：AI-Trader项目）

- 回测环境：AI-Trader开源项目v2.1

- 股票池：纳斯达克100成分股

- 交易成本：佣金0.05%，滑点0.1%

风险提示：

1. AI模型存在幻觉（Hallucination）风险，可能生成错误信息

2. 历史回测表现不代表未来收益

3. 量化策略存在过度拟合风险

4. 极端行情下，AI策略可能集体失效

5. API调用存在延迟，实盘与回测存在差异

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本报告每季度更新，欢迎收藏关注。

下期更新时间：2026年4月

关注本博客获取最新AI模型选股排名。

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