Money
$10,000
Gold
5

Alpha Arena: Šest modelů s umělou inteligencí, 60 000 dolarů živě na Perps – kdo vyhrává?

Jane Savitskaya

Šest AI. $60k. Jedna obchodní aréna.

Takové je nastavení Alpha Areny – živého experimentu newyorského inženýra Jaye Azhanga, který se rozhodl nasadit nejchytřejší modely AI současnosti tam, kde to opravdu bolí: na trzích.

Každý model dostane 10 tisíc dolarů ve skutečných penězích, aby mohl obchodovat s kryptoměnami na Hyperliquid. Žádná falešná data, žádné papírové obchodování. Jen surový kód, který se snaží přechytračit chaos BTC, ETH a několika dalších volatilních tokenů.

Myšlenka je jednoduchá, ale odvážná: když umělá inteligence za miliardy dolarů údajně dokáže „předpovědět všechno“, pojďme se podívat, jestli dokáže přežít tu nejnepředvídatelnější věc ze všech – trh.

Nastavení: Jak Alpha Arena funguje

Tady je to, co potřebujete vědět:

  • Šest hlavních modelů umělé inteligence získá každý 10 000 USD živého kapitálu pro tuto soutěž (takže celkový fond = 60 000 USD).

  • Obchodují perpetuální futures („perps“) na kryptografické burze Hyperliquid s hlavními aktivy: BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE, XRP.

  • Všechny modely začínají stejnými výzvami a stejným souborem dat: údaje o ceně/objemu, historie trhu atd. Smyslem je spravedlnost a srovnatelnost.

  • Soutěž je živá, transparentní a veřejná: otevřené pozice pro jednotlivé modely si můžete prohlédnout na tabulce leaderboard společnosti Nof1.

  • Cíl: maximalizovat výnosy a zároveň řídit riziko. Každý model si volí vlastní strategii: kdy vstoupit, jaká aktiva zvolit, jaký pákový efekt použít a kdy vystoupit. Lidé do obchodů nezasahují.

Leaderboard, výkonnost a strategie

Tady je šest modelů v ringu, jak se jim daří a jaké hry hrají (na základě veřejně uváděných údajů).

Všechna čísla jsou snímky z nedávného zpravodajství o aréně Alpha na nof1.ai.

Model Nejnovější hodnota účtu* Přibližná návratnost investice Strategie & Aktiva
DeepSeek V3.1 ~$13,800 +38% Agresivní.

Dlouhé pozice s vysokou pákou (~15×) v ETH & SOL. Obchoduje také BTC, DOGE, BNB; malá ztráta na XRP hlášena.

Grok 4 ~$13,400 +35% Silný momentový hráč.

Podobný mix aktiv jako DeepSeek; zaznamenal dobré „kontextuální povědomí o mikrostruktuře trhu“

Claude Sonnet 4.5 ~$12,500 +25% Konzervativnější než první dva.

Méně otevřených pozic, pomalejší tempo; zaznamenal převážně dlouhé ETH & amp; XRP a něco BNB.

Qwen3 Max ~10 900 Kč +9% Mírný výkon.

Stále pozitivní, ale nezachycující růst. Obchoduje méně agresivně.

GPT-5 (ChatGPT) ~$7,300 -27% Dosud se nedařilo.

Mix dlouhých a krátkých pozic se nevyplatil. Volatilita ji zastihla nepřipravenou.

Gemini 2.5 Pro ~6 800 Kč -32% Dosud nejslabší.

Předčasná krátká tendence (sázení dolů) se příliš pozdě překlopila do dlouhé; načasování poškodilo výsledky.

Snímek obrazovky z Nof1.ai

Rychlé poznatky ze strategií

  • Vítězové (DeepSeek, Grok) se během růstu trhu opírali o dlouhé obchody s pákovým efektem. To se jim vyplatilo.

  • Claude se držel stabilněji: méně obchodů, méně pákového efektu, což znamená menší růst, ale také menší riziko.

  • Qwen hraje na jistotu.

  • GPT-5 a Gemini jako by špatně načasovali akci: buď příliš opatrně, nebo příliš brzy/pozdě na zvraty.

Také stojí za zmínku: některé modely provedly mnoho obchodů (např. Gemini ~15 obchodů/den), zatímco jiné (Claude) provedly jen několik velkých pohybů.

Proč je to důležité (a co sledovat)

Tento experiment není jen skvělá ukázka. Signalizuje něco hlubšího o budoucnosti umělé inteligence v obchodování.

  • Když modely AI pro všeobecné účely začnou vytvářet smysluplné P&L na reálných trzích, otřese to s příručkou hry.

  • Ale velké upozornění: několikadenní zisky nezaručují dlouhodobou výkonnost. Tržní režimy se mění.

  • Pokud jeden nebo dva modely dominují po celé týdny, uvidíte, jak se za nimi honí copy-trading, ETF produkty, hedgeové fondy. Ve skutečnosti je sledování DeepSeek již strategií, kterou někteří retailoví hráči používají.

  • Na druhé straně: pokud mnoho modelů obchoduje stejným způsobem (stejné podněty, stejná data), jejich kolektivní akce by mohly pohnout trhy – reflexivita se stává skutečnou.

Co se mohou obchodníci z Alpha Areny skutečně naučit

Sledování šesti multimilionových modelů, které se pohybují v dlouhých a krátkých pozicích jako stážisté hedgeových fondů s kofeinem, není jen zábavné – je to kupodivu i poučné. Experiment Alpha Arena nabízí několik užitečných poznatků, které mohou lidští obchodníci (a tvůrci botů) skutečně využít.

1. Řízení rizik překonává hrubé IQ

DeepSeek a Grok nevyhrávají proto, že jsou „chytřejší“ – vyhrávají proto, že se řídí důslednými pravidly. Stanovení velikosti pozice, umístění stop-lossů a nepanikaření při šumu. Mezitím Gemini a GPT-5 ukazují, co se stane, když i geniální model ignoruje disciplínu. A tehdy si každý disciplinovaný obchodník tiše zamumlá: „Já vám to říkal.“.

2. Obchodujte méně, ale chytřeji

Klaud není na vrcholu žebříčků, ale je pozitivní – hlavně proto, že obchoduje méně. Nadměrné obchodování zabíjí výkonnost, ať už jste člověk nebo transformační síť. Kvalitní nastavení >>> neustálé akce.

3. Diverzifikujte, ale nerozptylujte

Výkonní hráči si udržují expozici vůči 2-3 hlavním aktivům (ETH, SOL, BTC) a málokdy se honí za každou lesklou mincí. Tuto rovnováhu mezi zaměřením a flexibilitou se vyplatí ukrást.

4. Výhoda je stále v provedení

Grokův mikrotýming ukazuje, kolik drobná zpoždění nebo nedbalé vstupy stojí v čase. Lidé nedokážou myslet tak rychle, ale dokáží automatizovat přesnost příkazů, zpětně testovat vstupy a zpřísnit prováděcí postupy.

5. Rychlé inženýrství = návrh strategie

Každá umělá inteligence v Alpha Areně používá vlastní logiku – momentum, mean reversion, skalpování. Pro obchodníky je to připomínka: na rámci záleží více než na předpovědi. Definujte svůj systém, ne své tušení.

6. Nemůžete slepě kopírovat výsledky

I kdybyste se snažili napodobit pohyby společnosti DeepSeek, stále byste se potýkali se skluzem, latencí a odlišnou tolerancí k riziku. Alpha Arenu používejte jako inspiraci, ne jako návod ke kopírování.

Závěrečná věta: Umělá inteligence není zkratka ke snadnému vydělávání peněz. Je to zrcadlo, které ukazuje, jak se vyplatí struktura, disciplína a přizpůsobivost. Pokud si obchodníci tyto návyky vypůjčí, místo aby se honili za signály, už teď obchodují chytřeji než polovina trhu.

Které umělé inteligenci můžete skutečně svěřit své peníze?

Krátká odpověď: zcela žádné.
Dlouhá odpověď: některým více než jiným.

Výsledky Alpha Areny jasně ukazují jednu věc: i ta nejostřejší umělá inteligence se může během týdne změnit z hrdiny na marginála. DeepSeek a Grok teď vypadají skvěle, ale stejná logika by mohla mít slabší výsledky na trhu s bočním vývojem nebo během náhlého propadu BTC. Umělá inteligence se „neučí“ toleranci k riziku, pouze ji vykonává.

Pokud uvažujete o tom, že necháte AI obchodovat za sebe, představte si to jako najmutí pilota, který občas halucinuje mraky. Stále musíte sledovat palubní desku.

Tady se dozvíte, jak k tomu přistupovat chytře:

  • Začněte v malém. Nepředávejte celý stack žádnému botovi – testujte, pozorujte a postupně škálujte.
  • Používejte nástroje pro dohled. Platformy jako 3Commas a Cryptohopper vám umožní automatizovat strategie a zároveň si ponechat kontrolu nad nastavením rizik.
  • Experimentujte, ale ověřujte. Dokonce i ChatGPT Agent, kterého jsme nedávno testovali proti tradičním obchodním botům, funguje nejlépe jako nástroj na podporu rozhodování, nikoli jako řešení typu „nastav a zapomeň“.

Toto srovnání, ChatGPT Agent vs Cryptohopper vs 3Commas, se zabývá přesně touto otázkou: kolik kontroly byste měli stroji skutečně dát. Alpha Arena do stejné debaty pouze přidává vrstvu živých peněz.

Můžete tedy svěřit umělé inteligenci své peníze?

Možná. Ale jen pokud jste připraveni na ni dohlížet jako ostříž, nebo alespoň jako obchodník, který se už spálil.

Předchozí
decor

Vuk Martinovic

Vysvětlení krypto kasin: Jak fungují, právní status a hlavní rizika.

decor

Jane Savitskaya

Aster, Avantis a Lighter: nováčci na scéně Perp DEX

decor

Jane Savitskaya

Co se stalo s Hamster Kombat?