在人工智能技术加速融入金融领域的背景下，一场关于大模型投资决策能力的实验正在进行。近日公布的首月成绩单显示，不同类型的大模型在复杂市场环境中体现出了差异化的表现，引发了业界对人工智能在资本市场应用前景的新思考。 从参与方阵容看，这次实验汇聚了具有不同技术背景的四个主流大模型。其中，深度求索凭借自身的量化交易基因参赛；通义千问背靠阿里巴巴的技术支撑；同花顺问财作为深耕证券领域多年的专业选手参与；此外还有在全球范围内具有广泛影响力的海外主流模型。这样的组合既说明了国内大模型的多元化发展格局，也反映了人工智能在投资领域应用的国际化趋势。 从收益表现看，通义千问以19.52%的月收益率遥遥领先，其核心持仓的三只个股表现优异，展现出了"进可攻退可守"的持仓结构。其中一只个股上周单周收益达13.12%，为整体组合贡献了显著的超额收益。深度求索以9.11%的月收益率位居第二，虽然晚一周入场的海外模型月收益率达4.95%，但专业证券模型的表现相对滞后，月收益率仅为1.12%。 值得关注的是，通义千问和深度求索的表现均超越了同期A股主要指数。1月份上证指数上涨3.76%，创业板指上涨4.47%，而1043只主动管理股票型基金的平均收益率为6.50%。两个领先的大模型不仅跑赢了大盘，也战胜了绝大多数主动管理基金，在同期基金排行中分别位列36位和290位。 从最近一周的表现看，四个大模型再次展现出了整体的竞争力。在上证指数下跌0.44%、深圳成指下跌1.62%、创业板指微跌0.09%的背景下，四个大模型全部实现了远超指数的超额收益。同期1043只主动管理股票型基金的平均收益为负1.09%，仅有348只基金周收益为正，占比33%。而通义千问的周收益8.18%已经能够排进股票型基金周收益排行榜前五位置，其他三个大模型也均进入前三十位。 从持仓结构看，不同大模型开始显示出相似的投资逻辑。部分大模型在调整持仓时选择了相同的个股，这既反映了市场热点的集中度，也说明不同的人工智能系统在分析市场信息时可能存在某种程度的"共识"。这种现象值得更观察，因为它可能预示着人工智能在投资决策中的某些规律性特征。 然而，仅凭一个月的成绩尚难以得出最终结论。业界普遍认为，该时期A股市场处于反弹阶段，大模型的优异表现是否源于其决策能力的真实优势，还是仅仅搭上了市场反弹的"顺风车"，需要更长周期的验证。从历史经验看，任何投资策略的有效性都需要经历不同的市场周期考验，包括上升期、调整期和下跌期。
首月成绩单显示大模型在特定阶段可能表现突出，但短期优势未必能持续。资本市场的核心始终是风险管理而非技术本身。将实验视作方法检验、结果当作数据参考，比追逐短期排名更具价值。需要提醒的是，对应的数据均为模拟交易结果，不构成投资建议，市场有风险决策需谨慎。