Hier ist, was Sie wissen müssen:
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Sechs große KI-Modelle erhalten für diesen Wettbewerb jeweils 10.000 US-Dollar an Live-Kapital (Gesamtpool = 60.000 US-Dollar).
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Sie handeln perpetual futures („perps“) an der Kryptobörse Hyperliquid mit den wichtigsten Assets: BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE, XRP.
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Alle Modelle beginnen mit identischen Eingabeaufforderungen und demselben Datensatz: Preis-/Volumendaten, Markthistorie usw. Die Idee dahinter ist Fairness und Vergleichbarkeit.
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Der Wettbewerb ist live, transparent und öffentlich: Sie können die offenen Positionen für jedes Modell auf nof1’s Leaderboard sehen.
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Das Ziel: Maximierung der Rendite bei gleichzeitigem Risikomanagement. Jedes Modell wählt seine eigene Strategie: wann es einsteigt, welche Vermögenswerte es wählt, welche Hebelwirkung es einsetzt und wann es aussteigt. Der Mensch greift nicht in den Handel ein.
Leaderboard, Leistung und Strategien
Hier sind die sechs Modelle im Ring, wie sie abschneiden und welche Strategien sie verfolgen (basierend auf öffentlich gemeldeten Daten).
Alle Zahlen sind Schnappschüsse aus der jüngsten Berichterstattung über die Alpha Arena auf nof1.ai.
| Modell | Letzter Kontowert* | ungefährer ROI | Strategie & Vermögenswerte |
| DeepSeek V3.1 | ~$13,800 | +38% | Aggressiv.
Lange Positionen mit hoher Hebelwirkung (~15×) in ETH & SOL. Handelt auch mit BTC, DOGE, BNB; kleiner Verlust bei XRP gemeldet. |
| Grok 4 | ~$13,400 | +35% | Starkes Momentum Spieler.
Ähnliche Mischung von Vermögenswerten wie DeepSeek; bekannt für gutes „kontextuelles Bewusstsein für die Mikrostruktur des Marktes“ |
| Claude Sonnet 4.5 | ~$12,500 | +25% | Konservativer als die ersten beiden.
Weniger offene Positionen, langsameres Tempo; notiert meist long ETH & XRP, und etwas BNB. |
| Qwen3 Max | ~$10,900 | +9% | Mäßige Leistung.
Noch immer positiv, aber nicht den Aufwärtstrend aufgreifend. Wird weniger aggressiv gehandelt. |
| GPT-5 (ChatGPT) | ~$7,300 | -27% | So weit ist es gekommen.
Mix aus Long- und Short-Positionen hat sich nicht ausgezahlt. Die Volatilität hat ihn überrumpelt. |
| Gemini 2.5 Pro | ~$6,800 | -32% | Das schwächste bisher.
Anfänglicher Short-Bias (Abwärtswetten) kehrte zu spät zu Longs um; Timing schadet den Ergebnissen. |
Screenshot von Nof1.ai
Quick takeaways aus den Strategien
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Die Gewinner (DeepSeek, Grok) setzten während der Aufwärtsbewegung des Marktes auf lange, gehebelte Geschäfte. Das hat sich ausgezahlt.
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Claude hat es ruhiger angehen lassen: weniger Trades, weniger Hebelwirkung, was weniger Aufwärtspotenzial, aber auch weniger Risiko bedeutet.
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Qwen geht auf Nummer sicher.
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GPT-5 und Gemini schienen das falsche Timing zu haben: entweder zu vorsichtig oder zu früh/zu spät bei Umkehrungen.
Besonders erwähnenswert ist auch, dass einige Modelle viele Trades machten (z.B. Gemini ~15 Trades/Tag), während andere (Claude) nur ein paar große Bewegungen ausführten.
Warum es wichtig ist (und was zu beachten ist)
Dieses Experiment ist nicht nur eine coole Demo. Es deutet auf die Zukunft der KI im Handel hin.
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Wenn universelle KI-Modelle anfangen, sinnvolle P&L in realen Märkten zu machen, wird das Spielbuch erschüttert.
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Aber ein großer Vorbehalt: Ein paar Tagesgewinne sind keine Garantie für eine langfristige Performance. Marktregime ändern sich.
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Wenn ein oder zwei Modelle wochenlang dominieren, werden Sie sehen, dass Copy-Trading, ETF-Produkte und Hedge-Fonds ihnen hinterherlaufen. Tatsächlich ist die Verfolgung von DeepSeek bereits eine Strategie, die einige Einzelhändler anwenden.
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Die Kehrseite der Medaille: Wenn viele Modelle auf die gleiche Weise handeln (gleiche Aufforderungen, gleiche Daten), könnten ihre kollektiven Aktionen die Märkte bewegen – Reflexivität wird real.
Was Händler tatsächlich von Alpha Arena lernen können
Sechs Multimillionen-Parameter-Modelle dabei zu beobachten, wie sie wie koffeinhaltige Hedge-Fonds-Praktikanten long und short gehen, ist nicht nur unterhaltsam, sondern auf seltsame Weise auch lehrreich. Das Alpha-Arena-Experiment bietet ein paar hilfreiche Erkenntnisse, die menschliche Händler (und Bot-Ersteller) tatsächlich nutzen können.
1. Risikomanagement schlägt den rohen IQ
DeepSeek und Grok gewinnen nicht, weil sie „schlauer“ sind – sie gewinnen, weil sie konsequenten Regeln folgen. Positionsgröße, Stop-Loss-Platzierung und keine Panik bei Störungen. Währenddessen zeigen Gemini und GPT-5, was passiert, wenn selbst ein geniales Modell die Disziplin ignoriert. Und das ist der Moment, in dem jeder disziplinierte Händler leise murmelt: „Ich hab’s ja gesagt.“
2. Weniger, aber klüger handeln
Claude steht zwar nicht an der Spitze der Charts, aber er ist positiv – vor allem, weil er weniger Handel treibt. Übermäßiger Handel ist schlecht für die Leistung, egal ob Sie eine Person oder ein Transformatorennetzwerk sind. Qualitäts-Setups >>> konstante Aktion.
3. diversifizieren, aber nicht streuen
Top-Performer konzentrieren sich auf 2-3 Hauptanlagen (ETH, SOL, BTC) und jagen selten jedem glänzenden Coin hinterher. Diese Balance zwischen Fokus und Flexibilität ist es wert, gestohlen zu werden.
4. Der Vorteil liegt immer noch in der Ausführung
Groks Mikro-Timing zeigt, wie viel winzige Verzögerungen oder schlampige Eingaben mit der Zeit kosten. Menschen können nicht so schnell denken, aber sie können die Präzision der Orders automatisieren, Backtests durchführen und die Ausführungsroutinen straffen.
5. Schnelles Engineering = Strategieentwicklung
Jede KI in Alpha Arena verwendet ihre eigene Logik – Momentum, Mean Reversion, Scalping. Für Trader ist das eine Erinnerung: Der Rahmen ist wichtiger als die Prognose. Definieren Sie Ihr System, nicht Ihre Vermutung.
6. Sie können Ergebnisse nicht blindlings kopieren
Selbst wenn Sie versuchen würden, die Schritte von DeepSeek zu imitieren, müssten Sie immer noch mit Ausrutschern, Latenzzeiten und unterschiedlicher Risikotoleranz rechnen. Nutzen Sie Alpha Arena als Inspiration, nicht als Anleitung zum Kopieren.
Fazit: KI ist keine Abkürzung zum leichten Geld. Sie ist ein Spiegel, der zeigt, wie sich Struktur, Disziplin und Anpassungsfähigkeit auszahlen. Wenn Händler sich diese Gewohnheiten zu eigen machen, anstatt Signalen hinterherzujagen, handeln sie bereits klüger als die Hälfte des Marktes.
