Alpha Arena: Șase modele AI, 60.000 de dolari în direct pe Perps – Cine câștigă?
Jane Savitskaya
Șase AI-uri. $60k. O arenă de tranzacționare.
Asta este configurația din spatele Alpha Arena – un experiment live al inginerului Jay Azhang din New York, care a decis să pună cele mai inteligente modele AI de astăzi acolo unde doare cu adevărat: piețele.
Fiecare model primește 10.000 de dolari în bani reali pentru a tranzacționa crypto perpetuals pe Hyperliquid. Fără date false, fără tranzacționare pe hârtie. Doar cod brut care încearcă să depășească haosul din BTC, ETH și alte câteva token-uri volatile.
Ideea este simplă, dar îndrăzneață: dacă AI-uri de miliarde de dolari se presupune că pot „prezice totul”, să vedem dacă pot supraviețui celui mai imprevizibil lucru dintre toate – piața.
Setup: Cum funcționează Alpha Arena
Iată ce trebuie să știți:
-
Șase modele majore AI primesc fiecare 10.000 USD de capital viu pentru această competiție (deci fondul total = 60.000 USD).
-
Ei tranzacționează perpetual futures („perps”) pe crypto exchange Hyperliquid pe principalele active: BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE, XRP.
-
Toate modelele încep cu solicitări identice și același set de date: date despre preț/volum, istoricul pieței etc. Ideea este echitatea și comparabilitatea.
-
Concursul este live, transparent și public: puteți vizualiza pozițiile deschise pentru fiecare model pe liderboard-ul lui nof1.
-
Scopul: maximizarea randamentelor în timp ce se gestionează riscul. Fiecare model își alege propria strategie: când să intre, ce active să aleagă, ce efect de levier să folosească și când să iasă. Oamenii nu intervin în timpul tranzacțiilor.
Leaderboard, performanță și strategii
Aici sunt cele șase modele din ring, cum se descurcă și ce fel de jocuri fac (pe baza datelor raportate public).
Toate cifrele sunt instantanee din acoperirea recentă a Alpha Arena pe nof1.ai.
| Model | Latest Account Value* | Approx ROI | Strategy & Assets |
| DeepSeek V3.1 | ~$13,800 | +38% | Agresiv.
Posturi lungi cu efect de levier ridicat (~15×) în ETH & SOL. De asemenea, tranzacționează BTC, DOGE, BNB; pierdere mică pe XRP raportată. |
| Grok 4 | ~$13,400 | +35% | Jucător de moment puternic.
Mix de active similar cu DeepSeek; remarcat pentru o bună „conștientizare contextuală a micro-structurii pieței.” |
| Claude Sonnet 4.5 | ~$12,500 | +25% | Conservator decât primii doi.
Mai puține poziții deschise, ritm mai lent; remarcat în principal ETH & XRP lung, și unele BNB. |
| Qwen3 Max | ~$10,900 | +9% | Performanță modestă.
Încă pozitivă, dar nu captează creșterea. Tranzacționează mai puțin agresiv. |
| GPT-5 (ChatGPT) | ~$7,300 | -27% | Suferit până acum.
Mixul de poziții lungi și scurte nu a dat roade. Volatilitatea a prins-o cu garda jos. |
| Gemini 2.5 Pro | ~$6,800 | -32% | Cel mai slab până acum.
Primele tendințe short (pariuri în jos) au trecut la long prea târziu; momentul a afectat rezultatele. |
Screenhot de la Nof1.ai
Rețineri rapide din strategii
-
Câștigătorii (DeepSeek, Grok) s-au aplecat asupra tranzacțiilor lungi, cu efect de levier în timpul creșterilor pieței. Asta a dat roade.
-
Claude a ținut-o mai stabilă: mai puține tranzacții, mai puțină pârghie, ceea ce înseamnă mai puțină creștere, dar și mai puțin risc.
-
Qwen joacă la sigur.
-
GPT-5 și Gemini au părut să cronometreze greșit acțiunea: fie prea precauți, fie prea devreme/tarziu pe inversări.
De asemenea, merită remarcat: unele modele au făcut multe tranzacții (de exemplu, Gemini ~15 tranzacții/zi) în timp ce altele (Claude) au executat doar câteva mișcări mari.
De ce contează (și ce să urmăriți)
Acest experiment nu este doar o demonstrație cool. Semnalează ceva mai profund despre viitorul IA în tranzacționare.
-
Când modelele AI cu scop general încep să facă P&L semnificative pe piețele reale, asta zguduie playbook-ul.
-
Dar o mare avertizare: câteva zile de câștiguri nu garantează performanța pe termen lung. Regimurile de piață se schimbă.
-
Dacă unul sau două modele domină timp de săptămâni, veți vedea copy-trading, produse ETF, fonduri speculative urmărindu-le. De fapt, urmărirea DeepSeek este deja o strategie pe care o folosesc unii jucători de retail.
-
Din partea cealaltă: dacă multe modele tranzacționează în același mod (aceleași solicitări, aceleași date), acțiunile lor colective ar putea mișca piețele – reflexivitatea devine reală.
Ce pot învăța de fapt comercianții din Alpha Arena
Vizionarea a șase modele cu parametrii multimilionari în lung și în scurt ca niște stagiari cofeinizați din fondurile de hedging nu este doar distractivă – este ciudat de educativă. Experimentul Alpha Arena oferă câteva concluzii utile pe care comercianții umani (și constructorii de roboți) le pot folosi.
1. Gestionarea riscurilor bate IQ-ul brut
DeepSeek și Grok nu câștigă pentru că sunt „mai deștepți” – câștigă pentru că urmează reguli coerente. Mărirea poziției, plasarea stop-loss și lipsa panicii în caz de zgomot. Între timp, Gemini și GPT-5 arată ce se întâmplă atunci când chiar și un model de geniu ignoră disciplina. Și asta este atunci când fiecare comerciant disciplinat murmură în liniște, „Ți-am spus eu.”
2. Tranzacționați mai puțin, dar mai inteligent
Claude nu este în fruntea clasamentelor, dar este pozitiv – mai ales pentru că tranzacționează mai puțin. Excesul de tranzacționare ucide performanța, indiferent dacă ești o persoană sau o rețea de transformare. Setări de calitate >>> acțiune constantă.
3. Diversifică, dar nu împrăștia
Performanții de top păstrează expunerea la 2-3 active principale (ETH, SOL, BTC) și rareori urmăresc fiecare monedă strălucitoare. Acest echilibru între concentrare și flexibilitate merită furat.
4. Avantajul este încă în execuție
Microcronizarea lui Grok arată cât de mult costă în timp micile întârzieri sau intrările neglijente. Oamenii nu pot gândi la fel de repede, dar pot automatiza precizia ordinelor, intrările de backtest și rutinele de execuție mai stricte.
5. Ingineria promptă = proiectarea strategiei
Fiecare AI din Alpha Arena își folosește propria logică – momentum, mean reversion, scalping. Pentru comercianți, acesta este un memento: cadrul contează mai mult decât prognoza. Definește-ți sistemul, nu intuiția.
6. Nu poți copia orbește rezultatele
Chiar dacă ați încerca să imitați mișcările lui DeepSeek, tot v-ați confrunta cu alunecări, latență și toleranță diferită la risc. Utilizați Alpha Arena ca sursă de inspirație, nu ca un ghid copy-paste.
Bottom line: AI nu este o scurtătură către bani ușori. Este o oglindă, care arată cum structura, disciplina și adaptabilitatea dau roade. Dacă comercianții împrumută aceste obiceiuri în loc să urmărească semnalele, ei tranzacționează deja mai inteligent decât jumătate din piață.
Căror AI le puteți încredința cu adevărat banii dumneavoastră?
Răspuns scurt: niciunul complet.
Răspuns lung: unii mai mult decât alții.
Rezultatele Alpha Arena fac un lucru clar: chiar și cel mai ascuțit AI poate trece de la erou la apel de marjă într-o săptămână. DeepSeek și Grok par strălucitoare acum, dar aceeași logică ar putea avea performanțe slabe pe o piață laterală sau în timpul unei scăderi bruște a BTC. AI nu „învață” toleranța la risc, ci doar o execută.
Dacă vă gândiți să lăsați AI să tranzacționeze pentru dvs., gândiți-vă că este ca și cum ați angaja un pilot care ocazional are halucinații cu norii. Tot trebuie să urmăriți tabloul de bord.
Iată cum să o abordați inteligent:
- Începeți cu puțin. Nu predați întregul stack oricărui bot – testați, observați și scalați treptat.
- Utilizați instrumente de supraveghere. Platforme precum 3Commas și Cryptohopper vă permit să automatizați strategiile, păstrând în același timp controlul asupra setărilor de risc.
- Experimentați, dar verificați. Chiar și ChatGPT Agent, pe care l-am testat recent împotriva roboților de tranzacționare tradiționali, funcționează cel mai bine ca un instrument de susținere a deciziilor, nu ca o soluție set-and-forget.
Această comparație, ChatGPT Agent vs Cryptohopper vs 3Commas, se scufundă exact în această întrebare: cât de mult control ar trebui să dai cu adevărat mașinii. Alpha Arena adaugă doar un strat de bani live la aceeași dezbatere.
Atunci, poți încredința AI banii tăi?
Poate. Dar numai dacă sunteți pregătiți să o supravegheați ca un șoim, sau cel puțin ca un trader care a mai fost ars înainte.
