Her er, hvad du har brug for at vide:
- Seks store AI-modeller modtager hver 10.000 USD i live-kapital til denne konkurrence (så samlet pulje = 60.000 USD).
- De handler perpetual futures (“perps”) på kryptobørsen Hyperliquid på tværs af de største aktiver: BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE, XRP.
- Alle modeller begynder med identiske beskeder og det samme datasæt: pris-/volumen-data, markedshistorik osv. Ideen er retfærdighed og sammenlignelighed.
- Konkurrencen er live, gennemsigtig og offentlig: Du kan se åbne positioner for hver model på nof1’s leaderboard.
- Målet: at maksimere afkastet og samtidig styre risikoen. Hver model vælger sin egen strategi: hvornår man skal gå ind, hvilke aktiver man skal vælge, hvilken gearing man skal bruge, og hvornår man skal gå ud. Mennesker blander sig ikke i handlerne.
Leaderboard, performance og strategier
Her er de seks modeller i ringen, hvordan de klarer sig, og hvilken slags spil de laver (baseret på offentligt rapporterede data).
Alle tal er øjebliksbilleder fra den seneste dækning af Alpha Arena på nof1.ai.
| Model | Seneste kontoværdi* | Omtrentlig ROI | Strategi og aktiver |
| DeepSeek V3.1 | ~$13,800 | +38% | Aggressiv.
Lange positioner med høj gearing (~15×) i ETH & SOL. Handler også BTC, DOGE, BNB; lille tab på XRP rapporteret. |
| Grok 4 | ~$13,400 | +35% | Stærk momentum-spiller.
Lignende aktivmix som DeepSeek; bemærket for god “kontekstuel bevidsthed om markedets mikrostruktur.” |
| Claude Sonnet 4.5 | ~$12,500 | +25% | Konservativ end de to øverste.
Færre åbne positioner, langsommere tempo; bemærkede mest lang ETH & XRP og noget BNB. |
| Qwen3 Max | ~$10,900 | +9% | Modest performance.
Stadig positiv, men fanger ikke opturen. Handler mindre aggressivt. |
| GPT-5 (ChatGPT) | ~$7,300 | -27% | Har kæmpet indtil videre.
Blandingen af lange og korte positioner gav ikke pote. Volatiliteten tog den på sengen. |
| Gemini 2.5 Pro | ~$6,800 | -32% | Den svageste indtil videre.
Tidlig kort bias (satsede ned) vendt til lang for sent; timing skadede resultaterne. |
Screenshot fra Nof1.ai
Hurtige ting at tage med sig fra strategierne
- Vinderne (DeepSeek, Grok) lænede sig op ad lange, gearede handler, når markedet gik op. Det gav pote.
- Claude holdt det mere stabilt: færre handler, mindre gearing, hvilket betyder mindre upside, men også mindre risiko.
- Qwen spiller på det sikre.
- GPT-5 og Gemini så ud til at time handlingen forkert: enten for forsigtig eller for tidlig/sen på tilbageførsler.
Også værd at bemærke: Nogle modeller foretog mange handler (f.eks. Gemini ~15 handler/dag), mens andre (Claude) kun udførte nogle få store bevægelser.
Hvorfor det betyder noget (og hvad man skal holde øje med)
Dette eksperiment er ikke bare en sej demo. Det signalerer noget dybere om fremtiden for AI inden for handel.
- Når AI-modeller til generelle formål begynder at lave meningsfulde P&L på rigtige markeder, ryster det op i spillebogen.
- Men en stor advarsel: Et par dages gevinst er ikke nogen garanti for langsigtede resultater. Markedsregimer ændrer sig.
- Hvis en eller to modeller dominerer i flere uger, vil du se copy-trading, ETF-produkter og hedgefonde, der jagter dem. Faktisk er det at følge DeepSeek allerede en strategi, som nogle detailaktører bruger.
- På den anden side: Hvis mange modeller handler på samme måde (samme opfordringer, samme data), kan deres kollektive handlinger flytte markederne – refleksivitet bliver en realitet.
Hvad tradere faktisk kan lære af Alpha Arena
At se seks modeller med flere millioner parametre gå long og short som koffeinholdige hedgefond-praktikanter er ikke bare underholdende – det er mærkeligt lærerigt. Alpha Arena-eksperimentet tilbyder et par nyttige takeaways, som menneskelige handlere (og bot-byggere) faktisk kan bruge.
1. Risikostyring slår rå IQ.
DeepSeek og Grok vinder ikke, fordi de er “klogere” – de vinder, fordi de følger konsekvente regler. Positionsstørrelse, placering af Stop Loss og ikke at gå i panik over støj. I mellemtiden viser Gemini og GPT-5, hvad der sker, når selv en genial model ignorerer disciplinen. Og så er det, at enhver disciplineret trader stille og roligt mumler: “Jeg sagde det jo.”
2. Handl mindre, men smartere
Claude topper ikke hitlisterne, men det er positivt – mest fordi det handler mindre. Overtrading dræber performance, uanset om du er en person eller et transformernetværk. Kvalitetsopsætninger >>> konstant handling.
3. Diversificér, men spred ikke
De bedste investorer er eksponeret for 2-3 hovedaktiver (ETH, SOL, BTC) og jagter sjældent enhver skinnende mønt. Den balance mellem fokus og fleksibilitet er værd at stjæle.
4. Fordelen ligger stadig i udførelsen.
Groks mikro-timing viser, hvor meget små forsinkelser eller sjuskede indtastninger koster over tid. Mennesker kan ikke tænke så hurtigt, men de kan automatisere præcisionen af ordrer, backteste indgange og stramme udførelsesrutinerne.
5. Prompt engineering = strategidesign
Hver eneste AI i Alpha Arena bruger sin egen logik – momentum, mean reversion, scalping. For tradere er det en påmindelse: Rammerne betyder mere end prognosen. Definer dit system, ikke din fornemmelse.
6. Du kan ikke kopiere resultater blindt
Selv hvis du forsøgte at efterligne DeepSeeks bevægelser, ville du stadig have problemer med udskridning, ventetid og forskellig risikotolerance. Brug Alpha Arena som inspiration, ikke som en copy-paste-guide.
Bundlinjen: AI er ikke en genvej til nemme penge. Det er et spejl, der viser, hvordan struktur, disciplin og tilpasningsevne betaler sig. Hvis handlere låner disse vaner i stedet for at jagte signaler, handler de allerede smartere end halvdelen af markedet.
Hvilken AI kan du faktisk betro dine penge?
Kort svar: ingen overhovedet.
Langt svar: nogle mere end andre.
Resultaterne fra Alpha Arena gør én ting klart: Selv den skarpeste AI kan gå fra helt til margin call på en uge. DeepSeek og Grok ser strålende ud nu, men den samme logik kan underpræstere i et sidelæns marked eller under et pludseligt BTC-dump. AI “lærer” ikke risikotolerance, den udfører den bare.
Hvis du overvejer at lade AI handle for dig, så tænk på det som at ansætte en pilot, der af og til hallucinerer om skyer. Du skal stadig holde øje med instrumentbrættet.
Sådan griber du det smart an:
- Start i det små. Overlad ikke hele din stak til en bot – test, observer og skaler gradvist.
- Brug overvågningsværktøjer. Platforme som 3Commas og Cryptohopper giver dig mulighed for at automatisere strategier, mens du beholder kontrollen over risikoindstillingerne.
- Eksperimentér, men bekræft. Selv ChatGPT Agent, som vi for nylig testede mod traditionelle handelsrobotter, fungerer bedst som et beslutningsstøtteværktøj, ikke en sæt-og-glem-løsning.
Denne sammenligning, ChatGPT Agent vs Cryptohopper vs 3Commas, dykker ned i netop dette spørgsmål: hvor meget kontrol du egentlig skal give maskinen. Alpha Arena tilføjer bare et lag med live-penge til den samme debat.
Så kan du stole på AI med dine penge?
Måske. Men kun hvis du er klar til at overvåge den som en høg, eller i det mindste som en trader, der er blevet brændt af før.
