交易用 ChatGPT 还是 Claude？哪款 AI 更好？

先明确你需要协助完成哪项交易任务

研究业绩公告的交易者，与调试回测的人，需要的协助并不相同。先写下交付物：一份附来源的简报、一份核查过的 CSV、一段图表解释，或一项经过审阅的代码修改。明确正确答案应包含什么，以及哪些信息可用。这样，选择就可以被检验。

如果你的文件和工作笔记已经在 ChatGPT 中，就先在那里做一次小型核查。如果团队使用 Claude，就在那里从同一任务开始。熟悉的环境可以减少复制和审阅负担。当另一款产品能更好地解决反复出现的问题时，再考虑切换，例如来源引用可追溯、电子表格公式得以保留，或代码需要的修正更少。

对于新工作流程，在作出决定前，先让两个产品各完成一项研究任务和一项数值任务。精致的市场叙述不应抵消错误的费用计算。反过来，算术完全正确，也不能让来源薄弱的市场说法变得可信。

ChatGPT 与 Claude：比较实际工作流程

ChatGPT 搜索可以检索当前来源并提供引用；是否可用可能取决于工作区设置。 [1] Claude 也提供带有直接来源引用的网页搜索。 [3] 对于新闻问题，让两者核查同一条注明日期的说法，然后打开引用材料，检查它是否支持答案。参考资料更多，并不自动代表研究更好。

ChatGPT 的分析工作流程包括文件处理和电子表格计算。 [2] Claude 的文档介绍了文件创建和分析功能，包括 Python 和图表，但受已启用的控制设置与限额约束。 [4] 这些说明都不能证明哪一方的数值准确性更高。实际区别在于：你可用的配置能否检查文件、展示方法，并导出可用结果。

三笔交易核查，为你提供可验证的起始任务

上传大量历史记录之前，先使用一份小型合成账本。假设三笔已平仓交易的毛盈亏分别为 +20、−10 和 +5 USDT，每笔总费用均为2 USDT。扣除费用后，结果为 +18、−12 和 +3 USDT，合计净利润为9 USDT。这些是为算术练习编造的输入，并非真实模型测试输出、TensorParadigm 交易，或预期收益的证据。

三个净结果中有两个为正，因此胜率为2/3，约为66.67%。这里将利润因子定义为正净交易结果之和，除以负净交易结果之和的绝对值：(18 + 3) / 12 = 1.75。毛利润因子会采用不同输入。明确计算口径，可以避免把两种正确计算误认为彼此矛盾。

下载假设交易 CSV，让两个产品接收同样的输入。可以使用这个提示词：仅核查所提供的假设账本。计算净结果、总费用、总净盈亏、胜率和净利润因子。展示公式，并指出缺失的假设，包括如何处理零结果交易。不要编造市场数据、推荐资产或下单。要求相同的导出格式，使比较只需几分钟，而不是再进行一轮解读。

解读图表之前，先要求明确价格和时间戳

图表图片可以支持对可见结构的讨论，但精确数值可能难以辨认。应提供交易代码、交易场所、周期、时区和截图时间。精度重要时，还应提供底层 K 线数据。要求助手说明哪些数值可以读出、哪些需要数据集，而不是根据像素猜测入场价。

使用同一组带有标注的问题比较两个产品：哪根 K 线收于指定价位之上，回撤从何时开始，以及某个指标是否使用了已完成的 K 线？将答案与已知数据行核对。图表描述应把观察结果与“可能的支撑位”等解释分开。这些表述都不能确定交易实际能够成交的价格。

如果评估某一时点作出的决策，应隐藏后续 K 线。否则，测试奖励的就是事后知道结果。明确回答“无法从这张图片判断”，应比编造价格得到更高评价。这样评估的是解读是否严谨，而不是助手是否像市场评论员。

编写策略代码时，将编程智能体与普通聊天分开比较

聊天可以解释函数或建议代码修改，但代码仓库工作涉及读取文件、编辑代码和核查行为。OpenAI 将 Codex 描述为用于编写、审阅和调试代码的编程智能体。 [5] Claude Code 的文档介绍了仓库编辑、命令和测试。 [6] 当任务是修改代码库时，应比较这些工作流程；普通聊天记录属于另一种实验。

使用一个具体错误，例如回测在某根 K 线收盘前，就应用了该 K 线的收盘指标。提供相同的仓库快照和验收标准。奖励正确的时间修复，以及在修复前会失败的测试。对无关修改、未解释的依赖，以及仅重复实现逻辑的通过测试扣分。

API 应用则属于另一个类别：其行为还取决于你的数据管道、提示词、工具定义和验证代码。面向用户的订阅与开发者 API 访问，是不同的购买和集成决策。编程基准测试不能验证完整交易应用的运行情况或投资结果。

金融 AI 基准测试究竟能证明什么？

FinanceBench 于2023年提出，评估基于金融文档的问题。其报告结果取决于所测试的模型与检索配置。 [7] 这为特定条件下的文档问答提供了有用证据，却不是交易竞赛。提取公司披露的收入，与预测其股价反应，是不同的任务。

FinBen 的2024年基准涵盖24项金融任务的42个数据集，并包含涉及10只股票的历史交易模拟。 [8] 其中的交易结果表并未提供当前的 Claude 与 ChatGPT 对比。该配置下的历史结果，无法为你的工作流程选择今天的产品、版本和工具。

应把排行榜当作一项实验的描述来阅读。检查输入、评估日期、允许的工具、评分方式和版本。基准可以揭示有用的能力或弱点，却不一定能确定每项金融任务的最佳助手。你的来源核验和费用核查任务，仍然需要各自的验收检查。

进行公平、盲评的任务比较

固定完全相同的输入包、具体模型版本、工具权限、日期和提示词。在看到输出前，先准备答案。对于固定输入包任务，让两个产品接收同样的文档和数据，并关闭网页检索。将开放网页研究作为单独项目，因为不同搜索结果是该工作流程的一部分，而不是受控输入。

评分前，先给输出分配匿名标签。根据预先制定的标准，对正确性、有依据的说法、缺失假设和可用导出结果进行评分。保留所有输出，包括错误和拒绝判断，并披露重试次数。记录耗时、成本和人工纠正时间。测试多种任务变体，比反复打磨一次有利演示更有信息量。

让评分具体可执行。研究答案应指出支持结论的原文段落，并区分已报道事实与解释。账本核查应复现每一行，采用指定费用口径，并与答案一致。代码任务应通过约定的回归检查，同时不破坏现有行为。只有所需交付物真正可用，才把任务标记为完成；不要让额外文字弥补错误总数。如果判断带有主观性，可将匿名评分表交给另一位审阅者。

任何前瞻性预测实验都应单独进行。在结果出现前，定义交易标的、期限、预测记录、基准和评分方式。固定输入包上的分析准确性，并不等于预测能力。本文提出的是测试方法，并未声称已经开展了这类模型间的对比评估。

通过完成的工作比较订阅价值

为了特定工作流程购买使用权限前，先检查当前账户功能和限额。只有在你实际使用的配置中，所需文件、研究或编程工具都可用时，订阅才有帮助。不要仅凭模型名称作出选择，却让所需工具保持关闭。

衡量每个可用结果的成本。纳入失败尝试、重试，以及核查引用或修复导出文件所花的分钟数。对于 API 工作，除了模型用量，还要计算应用运行成本。如果更快的首次回答增加了审阅工作，总成本反而可能更高。已有订阅可能足以进行第一次受控试验。

围绕可重复的工作流程作出选择

如果 ChatGPT 的可用工具与你现有工作区能产出更好的、经过验证的交付物，就选择 ChatGPT。如果 Claude 的流程能以更少修正或更低总成本达到同样结果，就选择 Claude。对于仓库工作，使用实际代码修改任务，在相应编程智能体配置之间作出决定。如果改进超过额外负担，使用一款助手做研究、另一款写代码也是合理的。

记录选择原因，以及哪些情况会触发重新测试，例如工具变化或反复出错。对于 TensorParadigm 和其他交易服务，应依据各自记载的系统与证据另行评估；本比较并未声称它们使用哪些模型。