思维的价格：推理算力在 LLM 交易中是否划算
原文标题：The Price of Thought: Does Test-Time Reasoning Pay in LLM Trading?
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研究对 DeepSeek、GPT、Gemini 三个家族模型做受控实验，在固定信息、提示与组合构建下改变推理强度，覆盖一年美股与超 80 万条资产预测。结果显示增加推理并不能可靠提升扣除交易成本后的净收益，DeepSeek 表现非单调，重复生成还会带来不稳定的处理效应与组合选择。
- 问题
- 推理算力增加是否真能带来扣费后的更好交易决策。
- 方法
- 对 DeepSeek、GPT、Gemini 三家族做受控实验，固定信息、提示与组合构建，仅改变推理强度。
- 结果
- 覆盖一年美股、超 80 万条资产预测，增加推理未可靠提升净收益，DeepSeek 表现非单调，重复生成结果不稳定。
- 影响
- 金融等高风险场景部署前需按任务验证推理强度的经济价值，不能默认「想得久就更好」。
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覆盖80万条资产预测的受控实验显示，增加推理算力不能可靠提升扣除交易成本后的净收益。
- •对DeepSeek、GPT、Gemini三家族做受控实验，固定信息、提示、输出格式与组合构建，仅改变推理强度
- •评测覆盖一年美股、三种输入条件（数值、可识别新闻、掩码新闻），含超80万条资产预测与重复生成
- •三个模型家族中，额外推理均未带来净组合收益的可靠提升
- •DeepSeek从无推理到最大推理表现非单调；重复生成产生不稳定的处理效应与组合选择
- •作者结论：额外推理会改变金融决策，但不一定提升其经济价值，部署前需逐任务验证
为什么重要：直接挑战「推理越长越好」的默认假设，对把推理算力当作投资决策质量杠杆的金融AI团队是成本与验证流程上的警示。
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