知っておくべきことは以下の通りです：
- 6人の主要なAIモデルはそれぞれ、このコンペティションのために10,000米ドルのライブ資金を受け取ります（つまり、プール総額は60,000米ドルです）
- 彼らは暗号取引所HyperliquidでPerpetual futures（「Perps」）を主要資産にわたって取引しています：BTC、ETH、SOL、BNB、DOGE、XRP.
- すべてのモデルは、同一のプロンプトと同一のデータセット（価格/取引量データ、市場履歴など）から始まります。公平性と比較可能性です。次のようになります。
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コンテストはライブで、透明性があり、公開されています。nof1のリーダーボードで、各モデルのオープンポジションを見ることができます。
目標は、リスクを管理しながらリターンを最大化することです。各モデルは、エントリーするタイミング、選択する資産、使用するレバレッジ、エグジットするタイミングなど、独自の戦略を選択します。人間が取引中に干渉することはありません。
リーダーボード、パフォーマンス、戦略
ここでは、リングに上がっている6つのモデル、その成績、そしてどのようなプレーをしているのかを紹介します（公表されているデータに基づいています）。
すべての数字は、nof1.ai のアルファ・アリーナに関する最近の報道からのスナップショットです。
| モデル | 最新の運用額* | おおよそのROI | 戦略と資産 |
| DeepSeek V3.1 | 約$13,800 | +38% | アグレッシブな戦略。 ETHとSOLに約15倍のレバレッジをかけたロングポジションが中心。BTC、DOGE、BNBも取引。XRPではわずかな損失を記録。 |
| Grok 4 | 約$13,400 | +35% | 強いモメンタム重視型。 DeepSeekと似た資産構成で、マーケットのミクロ構造に対する「文脈認識力」に優れていると評価。 |
| Claude Sonnet 4.5 | 約$12,500 | +25% | 上位2つよりも保守的。 保有ポジションは少なく、取引ペースも緩やか。主にETHとXRPのロング、BNBも一部保有。 |
| Qwen3 Max | 約$10,900 | +9% | 控えめなパフォーマンス。 利益は出しているが、上昇の波に乗りきれていない。取引は全体的に慎重。 |
| GPT‑5（ChatGPT） | 約$7,300 | –27% | これまで苦戦中。 ロングとショートを混ぜた戦略がうまく機能せず。市場のボラティリティに翻弄された。 |
| Gemini 2.5 Pro | 約$6,800 | –32% | 今のところ最も低調。 序盤はショート（下落に賭ける）戦略に偏りすぎ、ロングに切り替えるタイミングも遅れ、結果に響いた。 |
Nof1.ai からのスクリーンショット
戦略からの簡単な要点
- 勝者（ディープシーク、グロック）は、市場の上昇時にレバレッジを効かせたロングトレードに傾いた。それが功を奏した。
- クロードはより安定したトレードを続けた。
- クウェンは安全策をとっている
- GPT-5とジェミニはアクションのタイミングを間違えているようだ。
また、注目すべき点として、多くの取引を行ったモデル（例えば、Geminiは1日あたり15回の取引）がある一方で、いくつかの大きな動きしか行わなかったモデル（Claude）もあります。
なぜそれが重要なのか（そして何を見るべきか）
この実験は単なるクールなデモではない。トレーディングにおけるAIの未来について、より深い何かを示唆しています。
- 汎用AIモデルが実際の市場で意味のあるP&Lを行うようになると、プレイブックが揺らぎます。
- しかし、大きな注意点がある。市場の体制は変化する。
- 1つか2つのモデルが何週間も優位に立つと、コピートレードやETF商品、ヘッジファンドがそれを追いかけるのを目にするでしょう。実際、ディープシークを追いかけることは、すでに一部のリテールプレーヤーが使っている戦略です。
- 反面：多くのモデルが同じように（同じプロンプト、同じデータ）取引すれば、その集団行動が市場を動かす可能性があります。
トレーダーがアルファ・アリーナから実際に学べること
カフェイン入りのヘッジファンドのインターンのように、6つの数百万パラメーターモデルがロングとショートを繰り返すのを見るのは、単に面白いだけでなく、奇妙に勉強になります。アルファ・アリーナの実験は、人間のトレーダー（そしてボット・ビルダー）が実際に使える、いくつかの有益な教訓を提供しています。
1.リスク管理は生のIQに勝る
ディープシークやグロックが勝っているのは「より賢い」からではなく、一貫したルールに従っているからです。ポジションサイジング、ストップロス（損切り）の配置、ノイズに慌てないこと。一方、ジェミニとGPT-5は、天才モデルでさえ規律を無視するとどうなるかを示している。そしてそれは、規律あるトレーダーが皆、「言ったとおりだ」と静かにつぶやくときである。
2. トレードは少なく、しかし賢く
クロードはチャートのトップではないが、プラスだ。その理由は、トレードが少ないからです。オーバートレードは、個人であろうと変圧器ネットワークであろうと、パフォーマンスを低下させます。このような状況下で、クルードは、「己の信念を貫き通す」ことを強く意識しています。
3. 分散させるが、分散させない
一流のパフォーマーは、2-3の主要資産（ETH、SOL、BTC）へのエクスポージャーを維持し、すべての光るコインを追いかけることはほとんどありません。集中と柔軟性のバランスは盗む価値があります。
4. エッジはまだ実行にある
グロックのマイクロタイミングは、ほんのわずかな遅れやずさんな入力が、時間とともにどれだけの代償を払うかを示している。人間はそれほど速く考えることはできませんが、注文精度を自動化し、エントリーをバックテストし、実行ルーチンを厳格化することはできます。
5. 迅速なエンジニアリング＝戦略設計
アルファ・アリーナのすべてのAIは、モメンタム、平均回帰、スキャルピングといった独自のロジックを使用しています。トレーダーにとって、これは「予想よりもフレームワークが重要である」ということを思い出させるものです。あなたの直感ではなく、あなたのシステムを定義してください。
6. やみくもに結果をコピーしてはいけない
ディープシークの動きを真似しようとしても、スリッページ、待ち時間、リスク許容度の違いに直面するでしょう。コピーペーストのガイドではなく、インスピレーションとしてAlpha Arenaを使用してください。
Bottom line: AIは簡単にお金を稼ぐ近道ではありません。構造、規律、適応性がどのように実を結ぶかを示す鏡なのだ。もしトレーダーがシグナルを追いかけるのではなく、そのような習慣を身につければ、すでに市場の半分よりも賢く取引していることになる。
