教程开挂辅助“小程序微乐麻将必赢软件”开挂辅助脚本+详细开挂

　　来源：融量科技

　　导读

　　在上一期（融量AlphaMind因子投研新范式—Agent自动投研）内容中，我们详细讲解了如何通过大模型 AI ，结合AlphaMind 平台的 MCP 工具链
，实现全自动的量化因子优化与因子挖掘 。依托 AI Agent 的自主迭代能力与标准化投研流程，仅用数轮迭代就完成了从基础因子到高性能 Alpha 的完整优化 ，充分展现了 AI 在量化投研中的高效落地价值
。本期我们将在此基础上，继续深入……

　　同样的任务
、同样的平台、同样的20轮迭代。六个国产大模型同台竞技
，谁能挖出最强的换手率反转因子？结果出乎意料——冠军不是因为“更努力 ”，而是因为“更聪明
” 。

　　一 、实验设计：一场公平的AI量化竞赛

　　竞赛规则

　　我们设计了一个标准化的因子优化任务 ，让6个国产大模型各自独立完成：

基础因子：换手率相对强度反转因子 -（ts_mean（turn_rate
， 20） / ts_mean（turn_rate， 120））

优化目标：最大化 Pure Long Short Sharpe（优先级最高）+ IC均值

迭代规则：20轮 ，每轮提交4个变体
，共计80次实验机会

固定约束：中证全指（000985）、正态标准化
、次日VWAP成交、零手续费 、日频调仓

数据区间：2021-05 ~ 2026-05（近5年）

操作平台：AlphaMind 因子分析平台，通过 MCP 协议全自动提交与分析

　　6个参赛模型分别是：

模型开发商定位

DeepSeek V4 Pro深度求索旗舰推理模型

Mimo v2.5 Pro小米旗舰多模态模型

GLM5智谱AI最新一代基座模型

Qwen3.6-Plus阿里通义最新旗舰模型

MiniMax 2.5MiniMax最新基座模型

Kimi 2.5月之暗面最新推理模型

　　为什么选这个任务？

　　因子优化是量化研究的核心日常工作。它既需要金融直觉（理解因子背后的经济逻辑） ，又需要系统性实验设计能力（在巨大的参数空间中高效搜索）
，还需要结果解读能力（从噪声中识别真正的信号）
。这个任务的复杂度恰好处于“太简单测不出差异”和“太难无法完成 ”之间的甜点区。

　　二
、终极排名：谁赢了？

　　最终 Sharpe 排行榜

　　DeepSeek V4 Pro ███████████ 1.898Mimo v2.5 Pro █████████ 1.781GLM5 ████████ 1.759Qwen3.6-Plus ███████ 1.725MiniMax 2.5 ██████ 1.703Kimi 2.5 █████ 1.696

　　冠军 DeepSeek V4 Pro 以 1.898 的 Sharpe 显著领先，比最后一名高出约 12% 。

　　但更有趣的不是排名本身 ，而是每个模型如何达到自己的最终成绩——它们的“思维方式
”截然不同
。

　　三、深度解剖：六个模型的六种“性格”

　　?? DeepSeek V4 Pro：唯一一个“跳出参数框 ”的模型

　　最终公式：

　　INDNEUTRALIZE（-（ts_wma（amount
， 15） / ts_mean（amount， 230）） ， sw1_industry）

　　Sharpe：1.898 | 提升幅度：+90%（相对基线）

　　DeepSeek 的优化过程呈现出教科书级的“研究五阶段
”：

建立基线（R1-R5）：测试基础窗口 + 发现行业中性化是必选项（Sharpe +1.0）

中性化确认（R6-R10）：对比 INDNEUTRALIZE vs NEUTRALIZE_2X vs GROUP_ZSCORE，确认 INDNEUTRALIZE 最优

窗口精细搜索（R11-R14）：在最优附近做 ±2 级别微调
，发现 230 > 240

字段突破（R15-R17）：?? 全场最关键的一步——从 turn_rate 切换到 amount

极致收敛（R18-R20）：消融实验 + 参数 ±1 级别确认

　　点评：DeepSeek 是唯一一个主动质疑了原始变量选择的模型。当其他5个模型都在 turn_rate 上反复调参时，DeepSeek 在 R15 提出了一个金融直觉驱动的猜想：“成交金额同时包含量价信息 ，可能比纯换手率更干净地捕捉流动性压力 。”这个想法带来了单轮最大跃升（Sharpe +0.10）
，也是它最终拉开差距的根本原因
。

　　它的优化曲线呈现清晰的阶跃式而非渐进式——真正的提升集中在少数几个关键决策上。这很像一个有经验的研究员：不靠蛮力，靠判断力 。

　　此外 ，DeepSeek 还是唯一一个使用了 ts_wma（指数加权）替代 ts_mean 的模型
，以及唯一一个给出了完整消融实验（ablation study）来证明每个组件贡献的模型
。

　　?? Mimo v2.5 Pro：穿越“失败之谷 ”的逆袭者

　　最终公式：

　　INDNEUTRALIZE（-TS_DECAY_LINEAR（turn_rate， 20） / TS_MEAN（turn_rate ， 230）
， sw1_industry）

　　Sharpe：1.781 | 提升幅度：+37%

　　Mimo 的优化过程是最有戏剧性的。它的20轮可以分为两段截然不同的故事：

　　前半段（R8-R15）：连续8轮“踩坑”

　　Mimo 在达到 Sharpe 1.704 后，试图通过增加复杂度来继续提升 ，结果撞上了一堵接一堵的墙：

RANK 变换：IC 飙升但某个变体 Sharpe 暴跌到 0.4

多因子乘法组合：某个变体 Sharpe -0.16

成交量信号叠加：某个变体 Sharpe -2.56

SIGN 放大：某个变体 Sharpe -2.56

　　大量变体出现严重负收益
，8轮中每轮最优 Sharpe 也在 1.28-1.60 区间徘徊不前，较 R6 峰值 1.704 显著回落 。更糟的是 ，中间还出现了 standardize=0 下的“虚假繁荣
”（Sharpe 高达 2.39，但不满足正态标准化约束）
。

　　后半段（R16-R20）：触底反弹
，5轮连破

　　令人惊讶的是，Mimo 在“浪费”了8轮之后 ，凭借最后5轮的精准微调实现了反超：

R16： 1.727（INDNEUTRALIZE 确认）

R17： 1.710（MEAN 252 尝试）

R18： 1.747（MEAN 220 突破）

R19： 1.763（DECAY 20 突破）

R20： 1.781（MEAN 230 终极突破）

　　点评：Mimo 的“失败日志 ”反而是全场最有价值的文档。它详尽记录了每一个失败方向及其原因——RANK 是陷阱 、跨信号组合必死
、standardize=0 是虚假繁荣 。这些“负面知识
”对一个研究员来说价值连城。

　　但它的前半段也暴露了一个问题：缺乏及时止损的意识
。连续8轮在一个死胡同里打转
，换作人类研究员可能在第3轮就会叫停并切换方向。

　　Mimo 最终选择了 TS_DECAY_LINEAR（线性衰减加权）而非 ts_wma，这与 DeepSeek 不同 。DECAY_LINEAR 是等差衰减 ，WMA 是指数衰减——两者的优劣在理论上值得进一步探讨
。

　　?? GLM5：复杂度爱好者的“暴力美学”

　　最终公式：

　　10个加权窗口 × POWER（0.7） 变换 × 行业中性化（公式超过10行
，此处省略）

　　Sharpe：1.759 | 提升幅度：+39%

　　GLM5 走出了一条与其他所有模型都不同的路。当其他模型在寻找“最优的两个窗口 ”时，GLM5 在问：“为什么要只用两个窗口？
”

　　它的优化路径：

先发现 turn_rate × amount 组合（R4 ，Sharpe 1.31 → 1.48
，+13%）

再引入 POWER 幂次变换压缩极值（R11，Sharpe 1.67 → 1.68）

然后进入疯狂的“窗口数量军备竞赛”——从3窗口一直加到10窗口

　　R13： 三窗口加权 → Sharpe 1.699R15： 五窗口加权 → Sharpe 1.713R16： 六窗口加权 → Sharpe 1.721R17： 七窗口加权 → Sharpe 1.730R18： 八窗口加权 → Sharpe 1.740R19： 九窗口加权 → Sharpe 1.752R20： 十窗口加权 → Sharpe 1.759

　　每增加一个窗口 ，Sharpe 提升约 0.01
，像上楼梯一样稳定 。

　　点评：GLM5 的策略本质上是在做集成学习（Ensemble）——用多个不同时间尺度的因子加权平均来平滑噪声
。这在机器学习中是一种有效策略，但在量化因子领域存在一个隐患：过度参数化。

　　GLM5 的最终公式包含 10 个窗口对 + 10 个权重参数 = 20 个自由度 ，优化在 5 年样本内进行 。这种“以复杂换收益 ”的方式，样本外衰减风险极高
。相比之下
，DeepSeek 的公式只有 2 个参数（WMA 15 + MEAN 230），模型的简洁性本身就是一种防御过拟合的保护。

　　GLM5 是唯一一个持续使用 turn_rate × amount 乘积（而非单独 amount）的模型 ，它把“换手率×成交金额
”理解为“大资金高换手”的异常交易信号 。这个金融解释有一定道理
，但从 Sharpe 角度看，纯 amount 的效果（1.898）确实优于乘积（1.759）
。

　　第四名 Qwen3.6-Plus：学院派的优雅收敛

　　最终公式：

　　v1 = -TS_MEAN（turn_rate ， 14） / TS_MEAN（turn_rate
， 230）INDNEUTRALIZE（v1， sw1_industry）

　　Sharpe：1.725 | 提升幅度：+15%

　　Qwen3.6 的优化过程是全场最干净、最系统的。它严格遵循“固定一个变量 ，扫描另一个变量 ”的控制变量法：

　　1． 固定分子=10
，分母从 180 → 220（R11-R13）

　　2． 固定分子=12，分母从 200 → 240（R14-R16）

　　3． 固定分母=230 ，分子从 12 → 16（R16-R17）

　　4． 确认峰值（R18）：15和16均下滑

　　5． 微调确认（R19-R20）：230附近存在宽平台

　　它的方法论几乎可以写成教科书 。

　　更难得的是
，Qwen3.6 提出了一个全场最有洞察力的发现：IC 与 Sharpe 的权衡。

　　“分子增大 → IC 降低 → 但换手率也降低 → Sharpe 可能反而上升
”

　　它发现 14/230 的 IC（0.0355）虽然低于 13/225 的 IC（0.0358），但换手率更低 、资本效率（pnl/tvr）更高 ，导致 Sharpe 更优
。单纯追求高 IC 是陷阱——这个洞察本身就值回票价。

　　点评：Qwen3.6 像一个优秀的理科研究生——方法严谨
、逻辑清晰、文档规范 。它的局限在于从未质疑过变量选择本身：一直用 turn_rate，没有尝试 amount 、volume 等替代字段；一直用 ts_mean
，没有尝试加权方式
。在“给定的框架内做到极致”和“质疑框架本身 ”之间，Qwen3.6 选择了前者。

　　第五名 MiniMax 2.5：浅尝辄止的保守派

　　最终公式：

　　NEUTRALIZE（-（ts_mean（turn_rate ， 5） / ts_mean（turn_rate
， 235））， sw1_industry）

　　Sharpe：1.703 | 提升幅度：+1.3%

　　MiniMax 2.5 的整个优化文档只有 130 行——相比之下 DeepSeek 的文档超过 220 行 。它的优化过程更像是一个快速的参数扫描而不是深度研究：

没有尝试不同的加权方式（ts_wma
、ts_decay_linear）

没有尝试字段替换（amount、volume）

没有尝试非线性变换（POWER 、SIGNED_SQRT）

没有行业中性化方式的对比（INDNEUTRALIZE vs NEUTRALIZE）

没有消融实验

没有 IC 衰减分析

没有分年度表现

　　点评：MiniMax 2.5 似乎把这个任务理解成了“快速找到一组还不错的参数” ，而非“系统性地探索和优化
”
。它的 80 次实验中可能有一大半是无效的重复探索。如果把这个任务比作寻宝
，其他模型至少尝试了挖几个不同的地方，MiniMax 则在第一个找到硬币的地方就停了 。

　　第六名 Kimi 2.5：简单到极致 ，但也错过了太多

　　最终公式：

　　NEUTRALIZE（-TS_MEAN（turn_rate
， 5） / TS_MEAN（turn_rate， 240） ， sw1_industry）

　　Sharpe：1.696 | 提升幅度：+40%

　　Kimi 2.5 的优化策略极其纯粹：只做窗口参数搜索
。它从短窗 2 天一直试到 10 天
，长窗从 20 天试到 300 天，最终收敛在 （5 ， 240）。

　　它的文档写得很好——有导语、有阶段划分
、有年度分解、有IC衰减 。但优化过程本身缺乏想象力：全程使用 ts_mean，全程使用 turn_rate
，全程使用 NEUTRALIZE
。它找到了给定结构下的最优参数，但从未质疑结构本身。

　　点评：Kimi 2.5 是一个“勤奋但不够聪明”的研究助理 。它做了 72 次实验（18 轮有效） ，但探索的维度只有窗口参数这一个方向。相比之下
，DeepSeek 同时探索了窗口 、加权方式
、中性化方式、数据字段 、公式结构 5 个维度
。在因子优化这个任务上，维度选择的智慧比参数搜索的勤奋更重要。

　　值得注意的是 Kimi 2.5 的最终公式与 MiniMax 2.5 惊人相似（短窗 5 vs 5 ，长窗 240 vs 235
，都用的 NEUTRALIZE + ts_mean），但 MiniMax 略胜一筹 。两个模型本质上是同一思路 ，但 MiniMax 在窗口参数上略好一些
。

　　四
、六张优化路线图的对比

　　4.1 完整散点坐标数据

　　DeepSeek V4 Pro（阶跃式 — 最终 1.898）

　　Mimo v2.5 Pro（V型反转 — 最终 1.781）

　　GLM5（爬楼梯式 — 最终 1.759）

　　Qwen3.6-Plus（早熟收敛 — 最终 1.725）

　　MiniMax 2.5（早熟收敛 — 最终 1.703）

　　Kimi 2.5（早熟收敛 — 最终 1.696
，仅18轮有效）

　　4.2对比汇总表

　　4.3 三种优化模式的解读

　　类型一：“阶跃式 ”突破 —— DeepSeek

　　DeepSeek 的曲线特征：在少数关键轮次发生跃升，其余轮次做验证和微调。

跃升节点轮次Sharpe 变化驱动因素

基线 → 中性化R3（1.514） → R5（1.615）0.1INDNEUTRALIZE加持

回归简单R6（0.820） → R8（1.675）0.86放弃多因子 ，WMA替代mean

WMA窗口优化R8（1.675） → R14（1.794）0.12WMA18 + mean230

字段突破R14（1.794） → R15（1.895）0.1turn_rate → amount

收敛R15（1.895） → R20（1.898）0.003参数微调

　　核心特征：80% 的收益来自 20% 的关键决策 。R6 的多因子尝试导致 Sharpe 从 1.615 暴跌至 0.820
，但模型迅速吸收教训、回归简单结构，后续再未犯同类错误
。

　　类型二（变体）：“V 型
”反转 —— Mimo

　　Mimo拥有全场最独特的曲线形状：R6达到1.704后 ，R9-R15Sharpe大幅回撤至1.28-1.53区间（最低R15=1.280，较峰值1.704回落约25%）
，随后在R16-R20实现五轮连破反弹至1.781。

阶段轮次Sharpe 范围特征

快速攀升R1-R61.09 → 1.70结构确立+窗口精调

回撤之谷R9-R151.28 ~ 1.53RANK陷阱/跨信号组合/standardize混乱

V型反弹R16-R201.73 → 1.78纠偏后五轮连破

　　这个“先抑后扬”的回撤-反弹形态在任何其他模型中都没有出现，是Mimo最独特的方法论印记——虽然代价巨大 。

　　类型三：“爬楼梯式 ”渐进 —— GLM5

　　GLM5 的曲线在 R9 之后近乎单调上升 ，每增加一个窗口带来约 0.01 的 Sharpe 提升：

窗口数轮次Sharpe

1R91.672

3R111.689

5R151.713

6R161.721

7R171.73

8R181.74

9R191.752

10R201.759

　　隐患：样本内“加窗口就能提升
”是过拟合的经典信号
。10窗口方案（20+个自由参数）在样本外的衰减幅度远高于 DeepSeek 的2参数方案。

　　类型四：“早熟收敛”——Kimi2.5 、MiniMax2.5
、Qwen3.6

　　三个模型的共同形态：在中段达到方法论天花板后
，后续轮次围绕同一局部最优做小幅震荡 。

模型收敛轮次天花板 Sharpe后续震荡幅度未探索的维度

Qwen3.6R171.725±0.003字段替换、加权方式

MiniMaxR181.703±0.026字段替换 、加权方式
、中性化对比

Kimi 2.5R151.696±0.07字段替换、加权方式 、中性化对比

　　三者全程只使用 turn_rate + ts_mean + 行业中性化，从未质疑变量选择和算子选择
。它们找到了“这个框架下 ”的最优解 ，但没有突破框架本身。

　　五、关键洞察：什么区分了“好模型
”和“一般模型”？

　　洞察1：敢于质疑输入变量 > 勤奋搜索参数空间

　　这是整场竞赛中最重要的教训 。

模型使用的字段最高 Sharpe

DeepSeekamount1.898

Mimoturn_rate1.781

GLM5turn_rate × amount1.759

Qwen3.6turn_rate1.725

MiniMaxturn_rate1.703

Kimi 2.5turn_rate1.696

　　坚持使用 turn_rate 的5个模型
，没有一个突破 1.79。 而 DeepSeek 在 R15 切换到 amount 后，直接从 1.79 跳到了 1.90
。

　　为什么 amount 更好？成交金额 = 成交量 × 成交价 ，它同时反映了换手活跃度（量）和资金规模（价 × 量）。同样的换手率
，百元股和十元股的资金含义完全不同——这个直觉不是参数搜索能找到的，它需要从金融逻辑出发重新审视变量选择 。

　　洞察2：行业中性化不是可选项 ，是必选项

　　所有6个模型最终都采用了行业中性化（或INDNEUTRALIZE或NEUTRALIZE+sw1_industry）
。DeepSeek做了消融实验：去掉行业中性化后
，IC标准差从0.068飙升至0.118，Sharpe直接从1.9跌到0.4。

　　这告诉我们：换手率在不同行业间天然有差异（科技股>银行股） ，不做行业中性化的因子本质上是在做“行业配置 ”而非“选股
” 。

　　洞察3：IC≠Sharpe

　　Qwen3.6和Mimo都在优化过程中独立发现了这个反直觉的事实：

　　高IC的变体往往换手率也更高，导致扣除交易冲击后的实际Sharpe反而更低
。

　　Mimo 的案例尤其极端——在 NEUTRALIZE 前加入 RANK 后
，IC 从 0.038 飙升到 0.051（+34%），但 Sharpe 从 1.7 暴跌到 0.4（-76%）。RANK 改变了收益分布的尾部特性 ，使得 IC 看起来很美但实际无法交易 。

　　洞察4：简单公式>复杂集成

模型公式参数数量Sharpe样本外稳健性

DeepSeek21.898样本外衰减 27%（合理）

GLM520+1.759高过拟合风险

Mimo21.781—

　　DeepSeek和Mimo的最终公式都只有2个参数——一个短窗口
、一个长窗口
。GLM5的公式有20+个参数（10个窗口对+10个权重）。虽然GLM5的公式在概念上可以被理解为“多时间尺度的平滑集成”
，但从量化实践的角度，参数越少 ，样本外越可靠 。

　　六、方法论优劣：AI 研究员的核心能力拆解

　　如果把每个模型当作一个“AI 量化研究员 ”
，我们可以从五个维度来评估：

能力维度DeepSeekMimoGLM5Qwen3.6MiniMaxKimi2.5

假设生成???????????????

系统搜索??????????????????????

失败识别?????????????????

结果归因????????????????????

文档沉淀?????????????????????

　　各维度最佳：

假设生成：DeepSeek（amount 替代 turn_rate 是全场最佳的原创猜想）

系统搜索：Qwen3.6（控制变量法执行得最严格）

失败识别：DeepSeek（每个失败实验都有明确归因，且排除了后续搜索方向）

结果归因：Mimo（“踩坑”文档全场最有价值 ，每个失败的原因都分析透了）

文档沉淀：DeepSeek / Mimo（完整的消融实验 、IC 衰减
、分年表现、优化曲线描述）

　　七 、Token 消耗与性价比：谁花最少的钱办了最大的事？

　　除了因子表现
，我们还关心一个问题：这些模型烧了多少token/多少钱？毕竟在实际工作中，成本效益和模型性能同样重要
。

　　本次测试中 ，6个模型运行在不同的计费体系下
，分别统计如下：

　　7.1各模型资源消耗明细

　　DeepSeek V4 Pro（官网，独立计费）

指标数值

API 请求次数119 次

输入 tokens（命中缓存）12 ，252，928

输入 tokens（未命中缓存）187
，569

输出 tokens70，873

总费用￥1.29

　　?? 缓存命中率高达 98.5%（12 ，252
，928 / 12，440 ，497）。DeepSeek 的 prompt caching 效果极其显著——几乎所有重复的上下文（system prompt
、MCP 工具定义、skill 方案等）都被缓存命中
，实际计费的输入 token 仅 18.7 万 。

　　Mimo v2.5 Pro（小米，独立计费）

指标数值

总消耗 Credits26 ，560
，524

　　Mimo 使用的是小米自有的 Credits 计费体系，约为 DeepSeek 的千万倍量级（当然 ，Credits 和 RMB 的换算关系不同
，不可直接比较绝对值）。但即便考虑换算比例，Mimo 的 token 消耗规模也明显高于其他模型 ，这与它“失败之谷
”阶段大量试错直接相关——R8-R15 的 32 个失败变体消耗了大量上下文
。

　　GLM5/Qwen 3.6/MiniMax 2.5/Kimi 2.5（阿里 Coding Plan 统一计费）

　　这四个模型均在阿里 Coding Plan 下运行，消耗统计为合并值：

指标数值

消耗占比最近 5 小时总用量的 14%

　　四个模型合计消耗了近期用量池的 14%
，平均每个模型约占 3.5%。考虑到每个模型都完成了 20 轮迭代（80 次 MCP 调用 + 分析），这个消耗水平相当节省 ，说明这四款模型在阿里云上的推理效率优化做得不错 。

　　7.2 “性价比”排行榜

　　将最终 Sharpe 与资源消耗综合考量
，得出一张耐人寻味的性价比对比：

排名模型Sharpe费用/消耗性价比评级一句话点评

1DeepSeek1.898￥1.29?????冠军不仅性能最强，还最便宜

2Qwen3.61.725~3.5% 用量池????学院派花小钱办中事

3GLM51.759~3.5% 用量池????用多窗口堆出了第三名

4Kimi 2.51.696~3.5% 用量池???钱花得少 ，但思路也少

5MiniMax1.703~3.5% 用量池???投入产出都平庸

6Mimo1.7812656万 Credits??性能第二
，但代价巨大

　　7.3 三个值得关注的数字

　　98.5% —— DeepSeek 的缓存命中率
。 这解释了为什么 DeepSeek 能在 119 次 API 调用中仅花费 1.29 元。Prompt caching 使得每轮迭代时，MCP 工具定义 、skill 方案
、历史上下文等“固定开销 ”几乎零成本 。对于需要多轮对话的复杂任务（如因子优化） ，缓存命中率直接决定了实际使用成本
。从这个角度来说
，DeepSeek 在工程层面为长对话场景做了极好的优化。

　　26，560 ，524 Credits —— Mimo 的“试错税
” 。 Mimo 的性能排名第二（Sharpe 1.781）
，但消耗的 Credits 是天文数字
。回顾它的优化路径：R8-R15 连续 8 轮“踩坑”带来了大量无效上下文，每一轮失败都累积了更多 token。如果 Mimo 能在第 3-4 轮失败时就及时止损并切换方向（而不是连续 8 轮撞墙） ，它的成本可能只需要当前的 1/3，且最终结果可能还会更好（省下的轮次可以用于更多有效探索） 。

　　14% —— 四个阿里系模型的“用量效率 ”
。 四个模型合计消耗了 5 小时用量池的 14%
，完成 4×80=320 次实验。折算下来，每小时用量池可以支持约 2 ，286 次因子分析实验 。对于量化团队来说
，这个数字意味着单次因子回测的 AI 推理成本已经降至几乎可以忽略的水平。

　　7.4 成本维度的方法论反思

　　如果把费用/消耗当作“实验预算
”，每个模型的使用方式截然不同：

模型预算使用风格比喻

DeepSeek精准投放 ，每分钱花在刀刃上精打细算的基金经理

Qwen3.6预算制
，在额度内做满功课好学生按部就班

GLM5目标导向，为提升不惜工本烧钱换增长的互联网打法

Kimi保守消费 ，只做确定的事不愿冒险的保守派

MiniMax低投入低产出摸鱼型员工

Mimo大量试错
，前期浪费严重交了昂贵学费的MBA

　　核心结论：在 AI 辅助量化研究中，“聪明地花预算”比“花多少预算 ”更重要
。 DeepSeek 用不到一杯咖啡的钱跑出了全场最佳因子；Mimo 烧了 2600 万 Credits 却只拿到第二名。这个对比本身 ，就是 AI 工具选型时最该关注的维度 。

　　八、这场竞赛告诉我们什么

　　对量化研究员的启示

　　1．“试什么
”比“试多少”更重要
。80次实验如果只在一个维度上尝试
，不如20次实验分布在5个维度上。DeepSeek的成功不是因为实验更多，而是因为它问了更好的问题：“为什么一定是换手率？ ”

　　2.AI辅助因子研究的正确姿势不是“自动化网格搜索
”——那个用Python脚本也能做 。AI的价值在于它能像人类研究员一样“形成假设→设计实验→验证→修正” ，而这个过程的速度是人类的10-100倍
。

　　3．负面结果是最好的老师。Mimo的8轮“踩坑 ”虽然浪费了实验预算，但留下的文档价值可能比成功实验更高——它告诉后来者哪些路不用再走了

　　对模型选择的启示

　　4．推理能力>知识储备 。本次任务的因子公式语法 、算子用法对所有模型都是公平的（通过skill方案提供）
。拉开差距的是如何根据上一轮结果推理下一轮方向——这考验的是逻辑推理和假设生成能力
，而非训练数据中记住了多少量化知识。

　　5．“质疑前提”是最高级的智能 。当5个模型都在题目给定的turn_rate上优化时，只有DeepSeek质疑了这个前提
。这种“跳出盒子思考
”的能力 ，可能是当前大模型之间最稀缺的差异化能力。

　　九
、结语

　　这场6模型横向评测的结果可以总结为一句话：

　　“勤奋型”模型找到了参数的最优解
，“聪明型 ”模型找到了问题的最优解 。

　　Kimi 2.5、MiniMax 、Qwen3.6 是在给定的框架内做到极致——他们最终都收敛到了近似的窗口参数（5-14 天短窗，230-240 天长窗） ，这表明纯参数搜索的天花板大约在 Sharpe 1.70-1.73。

　　GLM5 试图通过增加复杂度（多窗口集成 + 幂变换）突破这个天花板
，取得了约 1.76 的成绩，但代价是公式复杂度和过拟合风险
。

　　DeepSeek 和 Mimo 选择了不同的路径——优化加权方式、质疑变量选择
、做消融实验——最终分别达到了 1.90 和 1.78。DeepSeek 的 amount 字段切换 ，是整个竞赛中唯一一次“重新定义了问题
”的操作
，也是决定冠军归属的关键一手 。

　　对于量化从业者来说，这场实验的最大启示或许是：在 AI 时代 ，不要让模型只做你也会做的网格搜索
。让它去质疑你的假设——那才是它真正比你强的地方。

　　实验时间：2026年5月 | 平台：AlphaMind + Claude Code | 数据区间：2021-2026 | 股票池：中证全指（000985）

　　免责声明：本文为AI模型能力横向对比的技术文章
，文中涉及的因子表现均为历史回测结果，不构成任何投资建议 。历史业绩不代表未来表现
。

　　附录：DeepSeek V4 Pro 彩蛋 —— “终极40轮”优化结果

　　?? 以下内容为额外探索 ，非20轮标准赛果

　　在完成标准20轮迭代后，DeepSeek 获得了额外20轮的优化机会（R21-R40）。本彩蛋展示了“如果给冠军更多时间
，它还能走多远 ” 。

　　彩蛋一：R21-R40 完整结果

轮次参数组合SharpeIC Mean阶段说明

R21amount×turn_rate + POWER + 辅助因子1.70.0321复合探索

R22POWER（0.7） 权重搜索1.7030.0327幂次搜索

R23WMA20/130 + 辅助权重1.7210.0336权重微调

R24WMA18/120 + 辅助0.081.730.0339辅助因子

R25WMA16/110 + 辅助0.051.740.0342收敛

R26amount × volume2.0760.0368?最大跃升 +0.34

R27amt×vol WMA18/2282.0710.0368窗口搜索

R28amt×vol WMA18/2102.0070.0367窗口偏离

R29amt×vol WMA18/2302.0760.0368校准回归

R30amt×vol WMA19/2322.0770.0368精调

R31SIGNED_SQRT（amt×vol）2.110.043?变换突破

R32SIGNED_SQRT WMA19/2322.1170.0428窗口微调

R33SIGNED_SQRT（amt×vol×tr）2.1870.0413?三元复合突破

R34三元 WMA19/2322.20.0411三元窗口

R35校准 + 边缘测试2.20.0411收敛确认

R36第三字段消融2.20.0411消融实验

R37字段加权对比2.20.0411加权确认

R38POWER（0.3）2.2180.0437?指数精调

R39指数扫描确认2.2180.0437指数确认

R40最终校验2.2180.0437终极收敛

　　彩蛋二：终极40轮优化曲线

　　彩蛋三：关键突破点总结

阶段轮次突破内容Sharpe 提升

标准赛R4-5行业中性化0.8

标准赛R15turn_rate → amount0.1

彩蛋R26amount × volume 复合+0.34 ← 最大单轮

彩蛋R31SIGNED_SQRT 变换0.03

彩蛋R33三元复合 SIGNED_SQRT0.07

彩蛋R38POWER（0.3） 精调0.02

　　彩蛋四：终极统计对比

指标R1 基线R20 标准赛R40 彩蛋总提升

Sharpe1.0891.8982.218103.70%

IC Mean0.03730.040.043717.20%

IC t-stat—17.1619.3412.70%

样本外 Sharpe—1.581.920.30%

　　彩蛋五：终极最优公式

　　# 最终 40 轮最优解INDNEUTRALIZE（-（POWER（ts_wma（amount * volume * turn_rate， 19） / ts_mean（amount * volume * turn_rate ， 232）
， 0.3））， sw1_industry）

　　彩蛋六：给文章读者的彩蛋叙事

　　?? “如果再给 DeepSeek 20 轮 ，它会做什么？
”

字段乘法：不是把 amount 当作字段
，而是将 amount × volume 作为新字段——这是人类研究员通常不会想到的操作

符号保持变换：SIGNED_SQRT 在压缩极端值的同时保留方向信息，解决了 RANK 变换“有 IC 没 Sharpe”的问题

三元复合：amount × volume × turn_rate 三个字段的乘积 ，在裸值形态下只有 1.937
，但加上 SIGNED_SQRT 后跃升至 2.187

幂次追问：在 SIGNED_SQRT （=POWER 0.5） 已经达到 2.2 之后，模型仍追问“0.5 是最优的吗？ ”并发现 0.3 更优

　　最终 ，DeepSeek 用 40 轮（约 160 个变体）将 Sharpe 从 1.089 提升到 2.218
，总提升 +103.7%
。