EinsiaAI 發布 Quant Arena，9 個大模型在 A 股半數虧本
EinsiaAI 旗下 Navers Lab 發布 Quant Arena，讓 9 個大模型在 3042 只 A 股的真實資料上自行編寫策略、回測和迭代；結果 5 個模型虧本、無一跑贏市場基準。研究期使用 2022—2023 年行情，每個模型最多進行 5 次候選評估；策略凍結後僅在 2024 年封存資料上評估一次。收益最高的 GPT-6 Astra 年化收益率 10.7%、最大回撤 -6.8%，仍低於 17.1% 的市場基準；
它把大模型放到 A 股完整量化研究流程中，用封存行情只評一次，並給出年化、回撤與 RankIC 等對照資料，可供做量化、agent 評測和金融 LLM 應用的人參考。
原標題：大模型被A股上了一课！EinsiaAI发布Quant Arena，半数大模型亏本
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| 評分 | 75 / 66（平均 70，門檻 65） |
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| 狀態 | 精選 |
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