加密货币交易中深度学习与强化学习模型研究报告
1. 卷积神经网络（CNN）在金融时间序列中的应用
1.1 CNN在加密货币时间序列预测中的表现
CNN近年来被应用于金融时间序列预测，包括加密货币价格走势预测等。在比特币价格预测任务中，有研究使用2014年至2024年的数据训练模型，结果显示CNN取得了比LSTM更好的精度：CNN模型测试集的平均绝对百分比误差（MAPE）约为3.7%，而LSTM为6.5% (Bitcoin Price Prediction Using LSTM and CNN by Meduri V N S S R K Sai Somayajulu, Dr. Muqeem Ahmed, Bonthu Kotaiah :: SSRN)。另一项针对比特币和以太坊价格的研究比较了多层感知机(MLP)、CNN、LSTM等模型，发现在受限输入（只用技术指标）情境下CNN表现最佳，而当引入更多技术面、交易量和社交媒体等信息时，LSTM模型的平均预测准确率可达83%～84% (A survey of deep learning applications in cryptocurrency - PMC)。总体而言，不同研究对CNN与循环神经网络（RNN）的优劣结论不尽相同。例如，一项2024年的深度学习综述发现，对于加密货币收盘价的多步预测，LSTM类模型整体上效果最佳 (Review of deep learning models for crypto price prediction: implementation and evaluation)；但也有实验结果支持CNN在特定条件下能取得更高的短期预测精度 (Bitcoin Price Prediction Using LSTM and CNN by Meduri V N S S R K Sai Somayajulu, Dr. Muqeem Ahmed, Bonthu Kotaiah :: SSRN)。这表明模型表现与数据特征和预测任务设定密切相关。
1.2 CNN的优势与局限性
CNN通过卷积滤波操作能够高效地从时间序列中提取局部模式和局部特征。与传统全连接网络相比，CNN参数更少且具有权值共享机制，因而在建模高频交易数据等大规模输入时具有计算效率优势。此外，CNN可以利用并行计算，加速训练过程。在加密货币市场这种噪声较大、短期波动剧烈的场景下，CNN擅长捕捉短周期内的模式（如K线形态、瞬时冲高回落等），有助于短期价格走向的判断。这使其在高频交易和短线策略中具有吸引力 (A survey of deep learning applications in cryptocurrency - PMC)。然而，CNN的感受野有限，天然偏重于固定窗口内的局部结构，难以直接捕获长期依赖关系。如果预测任务需要结合长时间跨度的信息（例如跨月的趋势），单纯CNN可能力不从心。此外，加密货币市场存在非平稳性和长记忆特征，CNN需配合足够深度或与其他模型结合才能覆盖长周期影响。总体来说，CNN在提取局部特征、平行计算方面有优势，但在捕捉长程依赖上存在局限，需要通过增加卷积层数或与循环/注意力机制结合来弥补。
1.3 与其他网络（LSTM、Transformer）的对比
与LSTM相比，CNN和LSTM各有千秋。LSTM属于循环神经网络，依靠门控机制保留长短期记忆，擅长建模时间序列的长期依赖和趋势演变。在加密货币价格预测中，多项研究报告LSTM在捕捉价格缓慢趋势变化上表现突出，短期预测精度也较高且稳定 (Machine Learning-Based Cryptocurrency Price Prediction Models: From LSTM to Transformer)。CNN则在挖掘局部模式和噪声鲁棒性方面更有优势，训练速度往往快于LSTM。一些混合模型将CNN与LSTM结合，取长补短，例如用CNN提取短期特征、LSTM累积长期信息，常能提升预测性能 (Review of deep learning models for crypto price prediction: implementation and evaluation) (Review of deep learning models for crypto price prediction: implementation and evaluation)。有实证结果表明，融合CNN和LSTM的混合模型预测准确率可达82%以上，优于单一模型 (Deep learning for Bitcoin price direction prediction: models and trading strategies empirically compared | Financial Innovation | Full Text)。
与Transformer相比，Transformer通过自注意力机制可以灵活建模长序列中的任意依赖关系。相较CNN固定的卷积窗口，Transformer能够全局“看”整个序列，因而在处理长时间跨度的数据时具有潜力。在金融时间序列领域，2023年前后开始出现Transformer模型应用于加密货币预测的研究。例如，研究者将Transformer与社交媒体情绪融合，显著提升了价格趋势预测的准确度 (Machine Learning-Based Cryptocurrency Price Prediction Models: From LSTM to Transformer)。不过，Transformer也有挑战：一是对数据量要求高，训练需要大量样本和计算资源；二是若不加约束，可能在小型金融数据集上出现过拟合或训练不稳定的情况 (Regime switching forecasting for cryptocurrencies | Digital Finance)。有比较研究指出，在短期价格波动捕捉上，LSTM往往略胜一筹，而Transformer在融合额外上下文信息（如新闻情绪、链上数据）后表现会更优 (Machine Learning-Based Cryptocurrency Price Prediction Models: From LSTM to Transformer)。总体来看，Transformer适合长周期、全局模式的提取，CNN适合局部模式、高频特征，LSTM则兼顾时间顺序依赖。在实际应用中，需要根据预测窗口长度、特征类型来选择或组合模型，以取得最佳效果 (Machine Learning-Based Cryptocurrency Price Prediction Models: From LSTM to Transformer)。
以下表1总结了一些近期研究对CNN、LSTM、Transformer在加密货币时间序列预测中的比较结果：
| 研究及年份 | 数据集与任务 | 模型比较 | 主要结论 |
|---|---|---|---|
| Wu等 (2024) (Review of deep learning models for crypto price prediction: implementation and evaluation) | 多种加密货币收盘价多步预测（2018-2024） | LSTM系列 vs CNN vs Transformer | LSTM 系列模型表现最佳，优于CNN和Transformer。 |
| Ortu等 (2022) ([ |
A survey of deep learning applications in cryptocurrency - PMC
](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10726249/#:~:text=time%20series%20method%20Crypto,31)) | BTC & ETH价格预测（2017-2021） | MLP, CNN, LSTM, 注意力LSTM | **CNN** 在受限特征集下效果最佳；增加多源特征后**LSTM**准确率达83%～84%。 |Omole & Enke (2024) (Deep learning for Bitcoin price direction prediction: models and trading strategies empirically compared | Financial Innovation | Full Text) | 比特币方向预测+交易策略（链上数据） | CNN-LSTM, LSTNet, TCN等 | CNN-LSTM结合特征选择精度达82.4%；用于交易策略年化收益高达6654%。 |
小结： 对于加密货币等金融时间序列，CNN善于提取局部模式，适合高频和短期预测，但长程依赖捕获能力不如LSTM；LSTM则在序列记忆和稳定性上表现突出；Transformer通过全局注意力在长周期预测中展现潜力。实际应用中常将这些模型混合，以兼顾短期波动和长期趋势，提高预测准确率和鲁棒性 (Review of deep learning models for crypto price prediction: implementation and evaluation) (Deep learning for Bitcoin price direction prediction: models and trading strategies empirically compared | Financial Innovation | Full Text)。
2. 强化学习在加密货币交易策略中的应用（DQN与PPO）
2.1 DQN与PPO算法简介及其应用场景
强化学习（RL）近年来被用于加密货币自动交易策略设计。其中，深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）是两类备受关注的算法。DQN属于值迭代方法，使用神经网络近似Q值函数，适合离散决策场景（如买/卖/持有三种操作）；PPO属于策略梯度方法，通过限制策略更新幅度提高训练稳定性，既可用于离散也可用于连续动作空间。加密货币市场交易常涉及高频决策和连续状态（价格随时间变化），因此研究者尝试将DQN和PPO应用于制定交易策略，例如每日或每小时决定持仓策略，期望RL智能体通过不断试错学习出盈利策略。
在应用上，DQN常被用于单资产短线交易或多资产轮动策略。比如，有研究构建了多层Deep Q网络（M-DQN）来交易比特币，引入了技术指标和情绪作为状态，动作为买卖平仓三类 (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports) (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports)。PPO则因其训练稳定性，被用于复杂环境下的交易决策，例如引入交易成本、风险约束或多资产组合优化。部分工作将PPO用于币安交易数据训练智能体，决策更换币种或调节仓位，以测试其在波动市场中的适应性 ()。总的来说，DQN适合决策频率高、动作空间小的场景，而PPO可扩展到策略复杂、需要稳定训练的交易系统中。
2.2 回测业绩与策略稳定性比较
强化学习模型在加密货币交易中的回测结果表现不一，需要同时考虑盈利能力和策略稳定性。
Deep Q Network（DQN）方面：不少研究报告DQN智能体在历史数据回测中取得了可观收益。例如，一项2024年研究提出的多层次DQN交易策略，在考虑推特情绪等因素后，实现了约29.93%的投资增值（年化收益率接近30%），夏普比率超过2.7，显著优于当时其他比特币策略 (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports) (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports)。另一项针对多币种的实验显示，DQN策略在未见过的测试年度中平均获得12.3%的收益率，其中对币安币（BNB）的回测收益达63.98%，明显优于同时测试的A2C和PPO策略 (Deep Reinforcement Learning in Cryptocurrency Trading: A Profitable Approach | Journal of Telecommunications and the Digital Economy)。值得注意的是，在上述多币种实验中，PPO和A2C智能体均出现亏损, 而DQN取得正收益 (Deep Reinforcement Learning in Cryptocurrency Trading: A Profitable Approach | Journal of Telecommunications and the Digital Economy)。这表明在相同条件下，DQN或许更能捕捉加密市场的价差机会。然而，DQN训练可能面临策略不稳定问题（如不同随机种子收益差异较大）。有研究通过引入优先经验回放、双重DQN、卷积网络特征提取等技术增强DQN策略，一方面将基准DQN策略的累积回报从约261%提升到287%（以算术收益计），并提高了风险调整后收益 ()；另一方面，不同架构的DQN智能体收益表现更加一致。其中一个“模式识别DQN”分支表现稳定，而融合一维/二维CNN的DQN变种取得了更高的收益，凸显卷积特征提取的威力 () ()。总体而言，改进的DQN策略在多市场（如BTC/USD和美股AAPL）上均取得超越基线的收益，展示了一定策略稳健性 ()。
PPO方面：PPO以收敛稳定、收敛速度快著称，在金融交易中常被期望能提供平稳的策略表现。一项2023年的研究将多种RL算法用于预测市场状态，发现只有PPO算法能够稳定收敛并持续学习，因此作者最终只选用了PPO模型进行加密货币的动态交易决策 (Regime switching forecasting for cryptocurrencies | Digital Finance)。这体现了PPO在训练过程中的稳定性优势。在加密货币实盘价差交易的模拟中，PPO智能体也取得了不俗成绩。有研究针对Binance交易所的币种数据训练PPO模型：在仅使用价格序列作为输入的情况下，PPO智能体实现了稳定的盈利增长，收益曲线平稳上升 () ()。该研究指出，引入交易量等额外特征反而降低了模型准确性，纯价格输入的PPO模型表现出更高的收益和稳定性 ()。此外，另一项工作将PPO应用于不同波动状态的市场，并进行了状态切换和风险约束测试。结果显示PPO在高波动和低波动两种 regime 下均能平稳运行，在行情剧烈变化时策略收敛良好 (Regime switching forecasting for cryptocurrencies | Digital Finance)。可见，PPO在复杂环境下策略稳定性较高，能适应加密市场的剧烈波动。
策略稳定性也体现在回撤控制上。相比DQN可能出现的策略发散，PPO往往能保持较低的资产净值回撤。一些针对强化学习交易的改进措施（如策略集成）也能提升稳定性。例如2024年的一项研究利用集成学习增强RL交易策略，通过GPU并行训练多个代理，组合决策以对抗单一策略的不稳定。该集成模型在加密货币交易任务中取得了更高的累计收益，且最大回撤降低了几个百分点，夏普比率也有所提高 ([2501.10709] Revisiting Ensemble Methods for Stock Trading and Crypto Trading Tasks at ACM ICAIF FinRL Contests 2023/2024) (Revisiting Ensemble Methods for Stock Trading and Crypto Trading Tasks at ACM ICAIF FinRL Contests 2023/2024)。这说明从算法和架构层面优化，有助于缓解RL策略在金融市场中的不稳定性。
2.3 交易成本与市场波动的适应性
在实际应用中，交易成本（手续费、滑点）和市场波动性是检验AI交易策略的重要因素。一个有效的强化学习交易模型必须在考虑交易成本后仍保持盈利，并对不同波动市况具有适应能力。
交易成本适应：许多研究在训练RL智能体时显式加入了交易费用惩罚。例如前述M-DQN比特币策略在环境中设置了每笔交易1.5%的固定手续费，来模拟实际手续费和滑点成本 (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports)。即使在每次买卖需付出不菲成本的条件下，该智能体仍实现了接近30%的年化收益和高夏普比率，证明策略在扣除成本后依然有效 (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports) (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports)。这表明经过成本惩罚训练的模型具备一定的交易成本鲁棒性。另一方面，如果模型未考虑成本，往往会倾向过度交易以捕捉每一个细小波动，从而在实盘中因交易费用侵蚀利润。为解决此问题，不少DQN/PPO智能体的奖励函数中加入了惩罚交易频率的项或者直接以净利润（扣除成本）作为奖励 (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports)。例如，有研究采用定制奖励函数鼓励盈利性和交易活跃度并重，但同时通过平衡因子防止过度频繁交易，以降低交易成本累积 (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports)。实证结果显示，该方法能让智能体在保持收益的同时将换手率控制在合理范围 (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports)。另外，在实际部署案例中，AI交易系统也会设置最小价差阈值，只有当预测的价格变动超过成本阈值时才执行交易，从规则层面保证策略对交易成本的容忍度。
市场波动适应：加密货币市场以高波动著称，AI交易模型需要能适应牛、市和熊、市等不同行情。强化学习模型可以通过在训练过程中涵盖多种市场情景来提高适应性。一种思路是分段训练或分Regime训练，即识别市场的高波动、低波动等状态分别训练策略（或在状态向量中引入波动率指标） (Regime switching forecasting for cryptocurrencies | Digital Finance) (Regime switching forecasting for cryptocurrencies | Digital Finance)。Regime-Switching的研究表明，预先定义“低波动”、“高波动”、“剧烈下跌”三种市场状态，并让RL模型感知状态，可以提高其在不同市场下的表现一致性。尤其PPO在这种框架下表现出稳定的跨状态学习能力，被证明是少数能在各波动情景下一致学习的算法 (Regime switching forecasting for cryptocurrencies | Digital Finance)。此外，模型架构上引入长期记忆单元（如RNN、LSTM）也有助于策略跨周期的稳定。例如，有团队开发了带有回声状态网络(ESN)记忆的强化学习代理，先用ESN学习历史长周期特征，再将其内部状态提供给RL智能体，以增强对长周期趋势的感知 (The Recurrent Reinforcement Learning Crypto Agent: Gabriel Borrageiro Nick Firoozye Paolo Barucca | PDF | Futures Contract | Artificial Neural Network)。该代理在比特币5分钟K线数据上回测5年，能够避免过度交易、在震荡市中等待机会，在趋势明朗时捕捉利润 (The Recurrent Reinforcement Learning Crypto Agent: Gabriel Borrageiro Nick Firoozye Paolo Barucca | PDF | Futures Contract | Artificial Neural Network)。最终其累计收益达到350%（净利润），年化信息比率1.46，显示出对长期市场变化和风险的良好适应 (The Recurrent Reinforcement Learning Crypto Agent: Gabriel Borrageiro Nick Firoozye Paolo Barucca | PDF | Futures Contract | Artificial Neural Network) (The Recurrent Reinforcement Learning Crypto Agent: Gabriel Borrageiro Nick Firoozye Paolo Barucca | PDF | Futures Contract | Artificial Neural Network)。这种方法通过记忆单元+强化学习的结合，使策略在剧烈波动和长期趋势变化中都能平稳运作。
总的来说，先进的强化学习交易模型通过引入交易成本约束和在多种行情下训练，正在变得更加实用和稳健。尽管如此，真实市场中仍存在不可预期的极端情况，策略需要持续监控和迭代更新，以适应新的波动特征和市场结构变化。
3. 持续盈利的AI交易模型：实例与分析
3.1 学术研究中的高收益策略案例
学术界对“持续盈利”的AI交易模型进行了大量探索，并提供了一些令人瞩目的回测结果。在模拟环境或历史数据回测中，不少模型展现了持续盈利的潜力。例如：
高精度预测结合交易策略：Omole和Enke（2024）将深度学习预测与交易策略相结合，取得了极端高的回报。他们使用CNN–LSTM模型预测比特币价格方向，准确率达到82.44%，并设计了多种仓位策略进行回测 (Deep learning for Bitcoin price direction prediction: models and trading strategies empirically compared | Financial Innovation | Full Text)。其中采用多空双向交易策略（在预测上涨时做多、下跌时做空）时，模型在一年内获得了惊人的6654%年化收益 (Deep learning for Bitcoin price direction prediction: models and trading strategies empirically compared | Financial Innovation | Full Text)。如此巨大的收益率表明，如果模型预测足够准确并可双向交易，理论上能够捕捉到价格的所有涨跌波段。不过，需要注意这是一种理想化的回测结果，对应的风险和回撤并未在摘要中披露，可能隐含极高的杠杆和波动风险。
强化学习高收益策略：前述多层次DQN (M-DQN) 模型是另一个典型案例。该模型在引入社交情绪和定制奖励函数后，不仅实现了近30%的年收益，还将夏普比率提高到2.74，显著超过同时期其他策略 (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports)。值得强调的是，这一成绩是扣除每笔1.5%交易费后的净收益，表明策略在考虑成本和风险后依然有卓越表现 (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports)。M-DQN的成功归功于其同时关注收益、风险和交易次数三方面的优化： (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports)设计奖励时既鼓励利润又约束过度交易，并通过风险因子确保资金曲线平稳。这种在回测中兼顾收益率和稳定性的模型为持续盈利提供了有力例证。
自主交易智能体：Borrageiro等人（2022）提出的RRL加密交易代理通过结合回声状态网络和强化学习，实现了长期稳定盈利 (The Recurrent Reinforcement Learning Crypto Agent: Gabriel Borrageiro Nick Firoozye Paolo Barucca | PDF | Futures Contract | Artificial Neural Network)。该代理在BitMEX交易所5年历史数据（比特币永续合约，5分钟频率）上测试，结果净收益累计350%，并计算得到年化信息比率1.46 (The Recurrent Reinforcement Learning Crypto Agent: Gabriel Borrageiro Nick Firoozye Paolo Barucca | PDF | Futures Contract | Artificial Neural Network)。信息比率类似于夏普比率，考虑了收益的波动性，1.46的值表示该策略风险调整后收益优于大多数传统资产配置。更重要的是，该智能体的收益是“净手续费”后的，并且其中约71%的收益来自获取资金费率（即利用合约多空持仓资金费率的不平衡获利） (The Recurrent Reinforcement Learning Crypto Agent: Gabriel Borrageiro Nick Firoozye Paolo Barucca | PDF | Futures Contract | Artificial Neural Network)。这暗示策略不仅捕捉了价格趋势，还通过市场微结构（资金费率套利）获取稳定收益，从而提高了整体盈利的持续性。
上述案例都展示了在历史数据上持续盈利的可能性：要么通过高精度预测+灵活交易捕获全趋势收益，要么通过强化学习优化在风险调整后仍显著跑赢。表2汇总了部分具有代表性的AI交易模型回测业绩及风险指标：
| 模型/研究 | 回测市场与周期 | 年化收益率/累计收益 | 风险指标（夏普/信息比率等） | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| Omole & Enke (2024) ([Deep learning for Bitcoin price direction prediction: models and trading strategies empirically compared | Financial Innovation | Full Text](https://jfin-swufe.springeropen.com/articles/10.1186/s40854-024-00643-1#:~:text=that%20combining%20Boruta%20feature%20selection,predictive%20models%20in%20Bitcoin%20trading)) | 比特币多空策略，1年 | 6654% 年化收益 |
| M-DQN (Sci. Reports 2024) ([Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports](https://www.nature.com/articles/s41598-024-51408-w#:~:text=annualized%20returns%20by%2029.93,adjusted%20value)) ([Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports](https://www.nature.com/articles/s41598-024-51408-w#:~:text=match%20at%20L877%20however%2C%20they,decides%20to%20buy%20or%20hold)) | 比特币日内交易，约1年 | 29.93% 年化净收益 |
| Borrageiro 等 (2022) ([The Recurrent Reinforcement Learning Crypto Agent: Gabriel Borrageiro Nick Firoozye Paolo Barucca | Futures Contract | Artificial Neural Network](https://id.scribd.com/document/553317822/2201-04699#:~:text=agent%20learns%20to%20trade%20intraday,46)) ([The Recurrent Reinforcement Learning Crypto Agent: Gabriel Borrageiro Nick Firoozye Paolo Barucca | ||
| Tay 等 (JTDE 2024) ([Deep Reinforcement Learning in Cryptocurrency Trading: A Profitable Approach | Journal of Telecommunications and the Digital Economy](https://jtde.telsoc.org/index.php/jtde/article/view/985#:~:text=all%20six%20cryptocurrencies%20to%20trade,RPPO%20both%20had%20negative%20ROI)) | 六种加密货币日频交易，1年 | 12.3% 平均ROI（多币种组合） | （未提供） |
表2：部分AI交易模型回测绩效汇总（收益率均为扣除成本后的结果）
从表2可以看出，某些AI模型在历史测试中取得了远超一般市场的收益率（如上千%的年化回报），但这通常伴随着较高的不确定性和可能的潜在风险。而那些风险指标优秀（如夏普比率、信息比率高）的模型，如M-DQN和RRL代理，年化收益虽较温和（30%-35%），却体现了稳健的风险控制，更具有持续盈利的实际意义。
3.2 风险控制与回撤情况分析
持续盈利不仅要求高收益，更要求对风险的有效控制，特别是要限制回撤幅度，保持收益的持续性。上述模型在风险控制方面各有特色：
采用风险指标优化：M-DQN通过在奖励函数中融入夏普比率等指标，直接将风险调整后收益最大化作为目标 (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports)。这使得模型在追求利润的同时自动控制仓位波动，使资金曲线尽可能平稳。其结果是夏普比率高达2.7，表明单位波动风险获取的超额收益非常可观 (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports)。类似地，Borrageiro的代理通过信息比率来衡量表现，信息比率1.46意味着该策略每承受一单位波动风险就能获得1.46单位的超额收益，已经超过多数对冲基金的水平。这些高风险收益比指标暗示模型回撤相对较小且收益波动较低。尽管具体最大回撤（Max Drawdown）数值未明确给出，从高夏普/信息比率可以推测模型的历史最大回撤可能在20%以内，远低于比特币等资产本身80%以上的历史回撤。
控制交易频率与仓位：风险控制的另一要点是避免过度交易和过度杠杆。持续盈利的AI模型往往在策略上保持适度保守。例如，RRL代理特别强调“避免过度交易”，只在有明显优势时才出手 (The Recurrent Reinforcement Learning Crypto Agent: Gabriel Borrageiro Nick Firoozye Paolo Barucca | PDF | Futures Contract | Artificial Neural Network)。这降低了无效交易导致的累积损失。Omole & Enke策略虽然取得极高收益，但若无风险控制，其极端回报可能来自满仓不断做多做空，一旦预测错误可能面临巨额回撤。这类模型若要实盘持续盈利，必须引入仓位管理（如非满仓、设置止损）来降低尾部风险。集成学习模型通过多策略投票降低单一策略失误的影响，相当于分散风险 (Revisiting Ensemble Methods for Stock Trading and Crypto Trading Tasks at ACM ICAIF FinRL Contests 2023/2024)。实证显示，集成策略的最大回撤比单策略降低约4个百分点 (Revisiting Ensemble Methods for Stock Trading and Crypto Trading Tasks at ACM ICAIF FinRL Contests 2023/2024)，证明了分散决策对控制回撤的价值。
风险约束下的收益：许多持续盈利案例都有意设置风险阈值来约束策略。例如M-DQN分别在30%、55%、80%三种风险承受水平下训练和运行智能体，并比较绩效 (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports) (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports)。结果显示，低风险等级下模型的ROI有所降低但夏普更高，表明更小的回撤换来了更平滑的收益曲线。这种通过风险敞口限制来换取稳健性的做法，是实际资产管理中常见的风险控制手段。一些AI策略还结合了止损止盈机制或动态仓位调整策略，当连续亏损或波动加大时自动减仓，从而避免深度回撤。这类风险控制在学术论文中可能作为策略规则暗含其中，有助于模型在长时间实盘中活得更久。
3.3 实盘部署与可持续性展望
尽管许多AI交易模型在回测中表现出持续盈利能力，但真正实盘部署并长久获利的案例公开报道较少。这主要因为具备显著 alpha（超额收益）的策略往往被机构视为机密，不会对外详述。不过，我们仍能从一些迹象和公开信息中了解AI交易实盘的现状：
一些加密货币量化基金和高频交易公司已经将深度学习和强化学习模型应用于实盘。例如，知名加密投资机构和做市商可能使用强化学习来优化其做市报价或套利策略，但具体绩效数据属商业机密。根据对冲基金行业报告，一些加密量化基金在2024年取得了两位数的正回报，行业平均复合收益在40%左右 (Crypto hedge fund returns trail bitcoin in 2024 - Hedgeweek)。虽然无法直接归因于AI模型，这至少表明专业机构在熊市反弹中捕捉到了收益。可以推断，有AI策略在其中发挥作用。
交易平台披露的AI策略：部分加密交易平台和券商开始提供AI驱动的策略服务。例如，有平台宣称其智能交易机器人的胜率超过80%，能够全天候捕捉机会 (How Crypto Bots Can Boost Your Trading Success)。虽然这些宣传需要审慎看待，但确实有用户反馈某些AI机器人在实盘中实现了持续数月的小幅盈利（如每月稳定收益几个百分点） (Do AI-Based Trading Bots Actually Work for Consistent Profit? - Reddit)。这种稳健但不夸张的绩效更具现实意义，因为它考虑了市场摩擦和风险。此外，一些算法交易比赛和实盘跟投社区也出现了AI策略长期排名领先的情况，表明AI模型在真实市场环境下具有可持续获利能力。
风险与回撤管理在实盘中更加重要。现实市场充满不可预测的事件（黑天鹅、政策风险等），纯粹依赖历史学习的模型可能遇到“未知领域”。持续盈利的AI交易系统往往在模型之外叠加风险管理模块。例如设置最大回撤阈值，一旦账户从高点回撤超过一定比例就降低仓位或停止交易（防止策略失效造成不可挽回的损失）。实际案例中，一些交易员会监控AI模型的决策，当模型输出异常信号时进行人工干预，以避免极端损失。这体现了人工与AI结合的风控思路，也是在追求持续盈利过程中常见的做法。
总结来看，目前学术研究提供了许多支持AI交易模型可持续盈利的证据：包括高精度预测驱动的策略获得巨额利润，以及强化学习智能体在扣除成本后保持稳健增长 (Deep learning for Bitcoin price direction prediction: models and trading strategies empirically compared | Financial Innovation | Full Text) (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports)。这些模型通常伴随着精细的风险控制措施，使得收益曲线相对平滑，回撤可控。在实盘方面，尽管完全公开的成功案例有限，但可以推测一些机构投资者已经借助AI获得了持续的超额回报。需要强调的是，持续盈利的前提是模型能够不断适应市场的变化。这意味着模型需要定期更新训练、加入新的数据源（如链上数据、宏观经济指标）、以及在策略失效时及时止损切换。随着更多2022–2025年的研究成果转化落地，以及更成熟的风控手段配合，AI交易模型在实盘中实现持续盈利的前景被普遍看好 (PwC 2023 Global Crypto Hedge Fund Report: PwC) (PwC 2023 Global Crypto Hedge Fund Report: PwC)。但投资者也需保持理性，审慎评估模型的历史业绩和风险敞口，确保在追求收益的同时将潜在回撤控制在可承受范围内，实现稳健的长期盈利。
参考文献：本文引用了 2022–2025 年间多个前沿研究，包括arXiv预印本、顶级会议论文和行业报告，以确保内容的最新性和可靠性。有关具体数据与结论可查阅相应出处 (Bitcoin Price Prediction Using LSTM and CNN by Meduri V N S S R K Sai Somayajulu, Dr. Muqeem Ahmed, Bonthu Kotaiah :: SSRN) (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports) (Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies | Scientific Reports)等。上述研究和案例共同表明，借助深度学习和强化学习技术，并辅以严格的风险管理，加密货币交易中的AI模型有望在实盘环境下取得持续稳健的收益。