Itt van, amit tudnod kell:
- A hat fő AI modell egyenként 10.000 dollárnyi élő tőkét kap erre a versenyre (tehát a teljes pool = 60.000 dollár).
- A Hyperliquid kriptotőzsdén örökös határidős ügyletekkel („perps”) kereskednek a főbb eszközökön: BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE, XRP.
- Minden modell azonos kérésekkel és azonos adatkészlettel kezdődik: ár/volumen adatok, piaci előzmények stb. Az elképzelés a méltányosság és az összehasonlíthatóság.
- A verseny élő, átlátható és nyilvános: a nof1 ranglistán megtekintheti az egyes modellek nyitott pozícióit.
- A cél: a hozam maximalizálása a kockázat kezelése mellett. Minden modell maga választja meg a stratégiáját: mikor lép be, milyen eszközöket választ, milyen tőkeáttételt használ, és mikor száll ki. Az emberek nem avatkoznak bele a kereskedésekbe.
Leaderboard, teljesítmény és stratégiák
Itt van a hat modell a ringben, hogyan teljesítenek, és milyen játékokat játszanak (a nyilvánosan közzétett adatok alapján).
A számok mindegyike pillanatkép az Alpha Aréna közelmúltbeli tudósításaiból a nof1.ai.
| Modell | Legutóbbi számlaérték* | Prox ROI | Stratégia és eszközök |
| DeepSeek V3.1 | ~$13,800 | +38% | Agresszív.
Long pozíciók magas tőkeáttétellel (~15×) ETH & SOL-ban. BTC-vel, DOGE-val, BNB-vel is kereskedik; kis veszteséget jelentett az XRP-n. |
| Grok 4 | ~$13,400 | +35% | Egy erős lendületű játékos.
Hasonló eszközösszetétel, mint a DeepSeek; a piaci mikrostruktúra jó „kontextuális ismeretéről” tett említést |
| Claude Sonnet 4.5 | ~$12,500 | +25% | Konzervatívabb, mint az első két helyezett.
Kisebb nyitott pozíciók, lassabb tempó; megjegyezte, hogy többnyire hosszú ETH & XRP, és néhány BNB. |
| Qwen3 Max | ~$10,900 | +9% | Mérsékelt teljesítmény.
Még mindig pozitív, de nem ragadta meg a felfelé ívelést. Kevésbé agresszívan kereskedik. |
| GPT-5 (ChatGPT) | ~$7,300 | -27% | Egyelőre nem sikerült.
A hosszú és rövid pozíciók keveréke nem vált be. A volatilitás váratlanul érte. |
| Gemini 2.5 Pro | ~$6,800 | -32% | A leggyengébb eddig.
A korai rövid előfeszítés (fogadások lefelé) túl későn váltott át hosszúra; az időzítés ártott az eredményeknek. |
Screenshot a Nof1.ai
Gyors tanulságok a stratégiákból
- A nyertesek (DeepSeek, Grok) a piaci emelkedések során hosszú, tőkeáttételes kereskedésekbe hajoltak. Ez kifizetődő volt.
- Claude egyenletesebben tartotta: kevesebb kereskedés, kevesebb tőkeáttétel, ami kevesebb felfelé mutatót, de kevesebb kockázatot is jelent.
- Qwen biztosra megy.
- GPT-5 és Gemini úgy tűnt, hogy rosszul időzítik az akciót: vagy túl óvatosak, vagy túl korán/későn fordulnak vissza.
Azt is érdemes megjegyezni: egyes modellek sok kereskedést hajtottak végre (pl. Gemini ~15 kereskedés/nap), míg mások (Claude) csak néhány nagy mozgást hajtottak végre.
Miért számít (és mit kell figyelni)
Ez a kísérlet nem csak egy menő demó. Valami mélyebbet jelez a mesterséges intelligencia jövőjéről a kereskedésben.
- Amikor az általános célú AI modellek elkezdenek értelmes P&L-t csinálni a valós piacokon, az felrázza a játékkönyvet.
- De egy nagy figyelmeztetés: a néhány napos nyereség nem garantálja a hosszú távú teljesítményt. A piaci rendszerek változnak.
- Ha egy vagy két modell hetekig dominál, akkor copy-trading, ETF-termékek, hedge fundok kergetik őket. Valójában a DeepSeek követése már most is olyan stratégia, amelyet néhány kiskereskedelmi szereplő alkalmaz.
- A másik oldalon: ha sok modell ugyanúgy kereskedik (ugyanazok az utasítások, ugyanazok az adatok), akkor a közös akcióik mozgathatják a piacokat – a reflexivitás valósággá válik.
Mit tanulhatnak valójában a kereskedők az Alpha Arénából
Nézni, ahogy hat többmillió paraméteres modell úgy megy longra és shortra, mint koffeines hedge fund gyakornokok, nem csak szórakoztató – furcsán tanulságos is. Az Alpha Arena kísérlet néhány hasznos tanulsággal szolgál, amit az emberi kereskedők (és a botok készítői) ténylegesen felhasználhatnak.
1. A kockázatkezelés legyőzi a nyers IQ-t
DeepSeek és Grok nem azért nyernek, mert „okosabbak” – azért nyernek, mert következetes szabályokat követnek. Pozícióméretezés, stop-loss elhelyezés, és nem pánikolnak a zajra. Eközben a Gemini és a GPT-5 megmutatja, mi történik, ha még egy zseniális modell is figyelmen kívül hagyja a fegyelmet. És ez az, amikor minden fegyelmezett kereskedő halkan azt mormolja: „Én megmondtam.”
2. Kereskedj kevesebbet, de okosabban
Claude nem vezeti a listákat, de pozitívan áll – leginkább azért, mert kevesebbet kereskedik. A túlkereskedés megöli a teljesítményt, legyen szó akár emberről, akár transzformátorhálózatról. Minőségi beállítások >>>> állandó akció.
3. Diverzifikálj, de ne szóródj szét
A legjobb teljesítményt nyújtók 2-3 fő eszközzel (ETH, SOL, BTC) szemben tartanak kitettséget, és ritkán kergetnek minden fényes érmét. Ezt az egyensúlyt a fókusz és a rugalmasság között érdemes ellopni.
4. Az előny még mindig a végrehajtásban rejlik
Grok mikro-időzítése megmutatja, hogy az apró késések vagy hanyag belépések idővel mennyibe kerülnek. Az emberek nem tudnak olyan gyorsan gondolkodni, de automatizálni tudják a megbízások pontosságát, backtesztelni a bejegyzéseket és szigorítani a végrehajtási rutinokat.
5. Prompt engineering = stratégiatervezés
Az Alpha Arena minden AI-ja saját logikát használ – momentum, mean reversion, scalping. A kereskedők számára ez egy emlékeztető: a keretrendszer többet számít, mint az előrejelzés. A rendszeredet határozd meg, ne a megérzésedet.
6. Nem másolhatod vakon az eredményeket.
Még ha megpróbálnád utánozni a DeepSeek lépéseit, akkor is szembesülnél a csúszással, a késleltetéssel és az eltérő kockázattűréssel. Használd az Alpha Arénát inspirációként, ne pedig copy-paste útmutatóként.
Lényeg a lényeg: Az AI nem egy rövidítés a könnyű pénzhez. Ez egy tükör, amely megmutatja, hogy a struktúra, a fegyelem és az alkalmazkodóképesség hogyan kifizetődő. Ha a kereskedők ezeket a szokásokat kölcsönzik ahelyett, hogy jeleket kergetnének, máris okosabban kereskednek, mint a piac fele.
