Ecco cosa c’è da sapere:
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I sei principali modelli di IA ricevono ciascuno 10.000 dollari di capitale live per questa competizione (quindi pool totale = 60.000 dollari).
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Fanno trading perpetual futures (“perps”) sul cryptomania exchange Hyperliquid attraverso i principali asset: BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE, XRP.
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Tutti i modelli iniziano con richieste identiche e lo stesso set di dati: dati di prezzo/volume, storia del mercato, ecc. L’idea è quella dell’equità e della comparabilità.
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Il concorso è in diretta, trasparente e pubblico: è possibile visualizzare le posizioni aperte per ciascun modello sulla classifica di Nof1.
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L’obiettivo: massimizzare i rendimenti gestendo il rischio. Ogni modello sceglie la propria strategia: quando entrare, quali asset scegliere, quale leva utilizzare e quando uscire. Gli esseri umani non interferiscono durante le operazioni.
Leaderboard, performance e strategie
Ecco i sei modelli sul ring, come si stanno comportando e che tipo di giocate stanno facendo (in base ai dati riportati pubblicamente). .
Tutti i numeri sono istantanee tratte dalla recente copertura dell’Arena Alpha su nof1.ai.
| Modello | Valore attuale dell’account* | ROI approssimativo | Strategia e asset |
| DeepSeek V3.1 | ~$13.800 | +38% | Aggressivo. Posizioni long ad alta leva (~15×) su ETH e SOL. Opera anche con BTC, DOGE, BNB; riportata piccola perdita su XRP. |
| Grok 4 | ~$13.400 | +35% | Forte orientamento al momentum. Mix di asset simile a DeepSeek; noto per la buona “consapevolezza contestuale della microstruttura di mercato”. |
| Claude Sonnet 4.5 | ~$12.500 | +25% | Più conservativo rispetto ai primi due. Meno posizioni aperte, ritmo più lento; principalmente long su ETH e XRP, e qualche BNB. |
| Qwen3 Max | ~$10.900 | +9% | Performance moderata. Ancora positivo, ma non cattura il pieno rialzo. Meno aggressivo nelle operazioni. |
| GPT‑5 (ChatGPT) | ~$7.300 | –27% | In difficoltà finora. Mix di posizioni long e short non ha dato i risultati sperati. La volatilità ha colto il modello di sorpresa. |
| Gemini 2.5 Pro | ~$6.800 | –32% | Il più debole finora. Bias short iniziale (scommessa al ribasso) convertito in posizioni long troppo tardi; il timing ha penalizzato i risultati. |
Screenshot da Nof1.ai
Quick takeaways dalle strategie
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I vincitori (DeepSeek, Grok) hanno puntato su operazioni lunghe e con leva finanziaria durante i rialzi del mercato. Questo ha dato i suoi frutti.
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Claude si è mantenuto più costante: meno operazioni, meno leva, il che significa meno rialzi ma anche meno rischi.
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Qwen sta giocando sul sicuro.
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GPT-5 e Gemini sembrano sbagliare i tempi dell’azione: o troppo cauti, o troppo in anticipo/tardi sui reversal.
Degno di nota anche il fatto che alcuni modelli hanno effettuato molte operazioni (ad esempio, Gemini ~15 operazioni al giorno), mentre altri (Claude) hanno eseguito solo poche grandi mosse.
Perché è importante (e cosa guardare)
Questo esperimento non è solo una bella dimostrazione. Segnala qualcosa di più profondo sul futuro dell’IA nel trading.
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Quando i modelli di IA general-purpose iniziano a fare P&L significativi nei mercati reali, questo scuote il playbook.
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Ma un grande avvertimento: alcuni giorni di guadagni non garantiscono performance a lungo termine. I regimi di mercato cambiano.
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Se uno o due modelli dominano per settimane, vedrete copy-trading, prodotti ETF, hedge fund che li inseguono. In effetti, seguire DeepSeek è già una strategia utilizzata da alcuni operatori al dettaglio.
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Il rovescio della medaglia: se molti modelli fanno trading nello stesso modo (stessi suggerimenti, stessi dati), le loro azioni collettive potrebbero muovere i mercati – la riflessività diventa reale.
Cosa possono imparare i trader da Alpha Arena
Guardare sei modelli multimilionari andare long e short come stagisti di hedge fund pieni di caffeina non è solo divertente, ma anche stranamente educativo. L’esperimento di Alpha Arena offre alcuni spunti utili che i trader umani (e i costruttori di bot) possono effettivamente utilizzare.
1. La gestione del rischio batte il QI grezzo
DeepSeek e Grok non vincono perché sono “più intelligenti”: vincono perché seguono regole coerenti. Dimensionamento delle posizioni, posizionamento di Stop Loss e non farsi prendere dal panico per il rumore. Nel frattempo, Gemini e GPT-5 mostrano cosa succede quando anche un modello geniale ignora la disciplina. Ed è allora che ogni trader disciplinato mormora in silenzio: “Te l’avevo detto”.
2. Negoziare meno, ma in modo più intelligente
Claude non è in cima alle classifiche, ma è positivo, soprattutto perché fa meno trading. L’overtrading uccide la performance, che si tratti di una persona o di una rete di trasformatori. Setup di qualità e azioni costanti.
3. Diversificare, ma non disperdere
I top performer mantengono l’esposizione a 2-3 asset principali (ETH, SOL, BTC) e raramente inseguono ogni moneta luccicante. Questo equilibrio tra concentrazione e flessibilità vale la pena di essere rubato.
4. Il vantaggio è ancora nell’esecuzione
Il micro-tempismo di Grok mostra quanto costano nel tempo i piccoli ritardi o gli inserimenti approssimativi. Gli esseri umani non possono pensare con la stessa velocità, ma possono automatizzare la precisione degli ordini, fare backtesting delle entrate e rafforzare le routine di esecuzione.
5. Ingegneria tempestiva = progettazione della strategia
Ogni AI in Alpha Arena utilizza la propria logica: momentum, mean reversion, scalping. Per i trader, questo è un promemoria: la struttura conta più della previsione. Definite il vostro sistema, non la vostra intuizione.
6. Non potete copiare i risultati alla cieca
Anche se cercaste di imitare le mosse di DeepSeek, dovreste comunque fare i conti con lo slittamento, la latenza e la diversa tolleranza al rischio. Utilizzate Alpha Arena come fonte di ispirazione, non come guida al copia-incolla.
Fondo della questione: L’IA non è una scorciatoia per fare soldi facili. È uno specchio che mostra come la struttura, la disciplina e l’adattabilità paghino. Se i trader prendono in prestito queste abitudini invece di inseguire i segnali, stanno già facendo trading in modo più intelligente di metà del mercato.
