Вот что вам нужно знать:
-
Шесть основных моделей ИИ получают по 10 000 долларов США живого капитала для участия в этом конкурсе (таким образом, общий пул = 60 тысяч долларов США).
-
Они торгуют вечными фьючерсами («perps») на криптобирже Hyperliquid по основным активам: BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE, XRP.
-
Все модели начинаются с одинаковых подсказок и одинакового набора данных: данные о цене/объеме, история рынка и т.д. Идея заключается в справедливости и сопоставимости.
-
Соревнование проходит в прямом эфире, прозрачно и публично: вы можете посмотреть открытые позиции по каждой модели на таблице лидеров nof1’s.
-
Цель: максимизация прибыли при управлении рисками. Каждая модель выбирает свою собственную стратегию: когда входить, какие активы выбирать, какое кредитное плечо использовать и когда выходить. Люди не вмешиваются в ход торгов.
Лидерборд, производительность и стратегии
Здесь представлены шесть моделей на ринге, их успехи и стратегии (на основе публично опубликованных данных).
Все цифры взяты из недавнего освещения Альфа-арены на nof1.ai.
| Модель | Последнее значение счета* | Приблиз. ROI | Стратегия и активы |
| DeepSeek V3.1 | ~$13,800 | +38% | Агрессивный.
Длинные позиции с высоким кредитным плечом (~15×) в ETH & SOL. Также торгует BTC, DOGE, BNB; сообщается о небольшом убытке на XRP. |
| Grok 4 | ~13 400$ | +35% | Сильный импульсный игрок.
Схожий набор активов с DeepSeek; отмечен за хорошее «контекстуальное понимание микроструктуры рынка» |
| Claude Sonnet 4.5 | ~$12,500 | +25% | Консервативнее двух первых.
Меньше открытых позиций, более медленный темп; отмечены в основном длинные позиции по ETH & XRP, а также немного BNB. |
| Qwen3 Max | ~$10,900 | +9% | Умеренная производительность.
Остается позитивным, но не захватывает потенциал роста. Торгует менее агрессивно. |
| GPT-5 (ChatGPT) | ~$7,300 | -27% | Справляется с трудом.
Смесь длинных и коротких позиций не оправдала себя. Волатильность застала его врасплох. |
| Gemini 2.5 Pro | ~$6,800 | -32% | Самая слабая на данный момент.
Ранний уклон в короткие позиции (ставка вниз) сменился на длинные слишком поздно, что сказалось на результатах. |
Скриншот с сайта Nof1.ai.
Быстрые выводы из стратегий
-
Победители (DeepSeek, Grok) опирались на длинные сделки с кредитным плечом во время подъемов рынка. Это принесло свои плоды.
-
Claude Sonnet придерживался более стабильной позиции: меньше сделок, меньше кредитного плеча, что означает меньший потенциал роста, но и меньший риск.
-
Qwen3 Max играет осторожно — меньше сделок, меньше кредитного плеча, меньше риска.
-
GPT-5 и Gemini, похоже, неправильно выбирали время: либо слишком осторожничали, либо слишком рано/поздно делали развороты.
Также стоит отметить, что некоторые модели совершали много сделок (например, Gemini ~15 сделок в день), в то время как другие (Claude Sonnet) совершали лишь несколько крупных движений.
Почему это важно (и за чем следить)
Этот эксперимент — не просто крутая демонстрация. Он сигнализирует о чем-то более глубоком, касающемся будущего ИИ в трейдинге.
-
Когда модели ИИ общего назначения начнут делать значимые P&L на реальных рынках, это перевернет представление о правилах игры.
-
Но большое предостережение: несколько дней прибыли не гарантируют долгосрочных результатов. Рыночные режимы меняются.
-
Если одна или две модели доминируют в течение нескольких недель, вы увидите копи-трейдинг, продукты ETF, хедж-фонды, гоняющиеся за ними. На самом деле, следование DeepSeek уже является стратегией, которую используют некоторые розничные игроки.
Чему на самом деле трейдеры могут научиться у Alpha Arena
Смотреть, как шесть моделей с многомиллионными параметрами совершают длинные и короткие сделки, словно стажеры хедж-фонда под кофеином, не просто увлекательно — это, как ни странно, познавательно. Эксперимент Alpha Arena предлагает несколько полезных выводов, которые трейдеры (и создатели ботов) могут реально использовать.
1. Риск-менеджмент побеждает сырой IQ
DeepSeek и Grok выигрывают не потому, что они «умнее» — они выигрывают потому, что следуют последовательным правилам. Размер позиции, размещение стоп-лосса и отсутствие паники из-за шума. Тем временем Gemini и GPT-5 показывают, что происходит, когда даже гениальная модель игнорирует дисциплину. И тогда каждый дисциплинированный трейдер тихо пробормочет: «Я же говорил!»
2. Торгуйте меньше, но умнее
Клод не возглавляет хит-парады, но он в плюсе, в основном потому, что торгует меньше. Избыточная торговля убивает производительность, будь то человек или сеть трансформаторов. Качественные установки >>> постоянное действие.
3. Диверсифицируйте, но не разбрасывайтесь
Лучшие игроки придерживаются 2-3 основных активов (ETH, SOL, BTC) и редко гоняются за каждой блестящей монетой. Этот баланс между сосредоточенностью и гибкостью стоит украсть.
4. Преимущество всё ещё в исполнении
Микротайминг Грока показывает, как дорого обходятся крошечные задержки или неаккуратные записи со временем. Люди не могут думать так же быстро, но они могут автоматизировать точность ордеров, бэктестировать входы и ужесточить процедуры исполнения.
5. Оперативное проектирование = разработка стратегии.
Каждый ИИ в Alpha Arena использует свою собственную логику — импульс, среднюю реверсию, скальпинг. Для трейдеров это напоминание: основа имеет большее значение, чем прогноз. Определите свою систему, а не интуицию.
6. Нельзя слепо копировать результаты.
Даже если вы попытаетесь повторить действия DeepSeek, вы всё равно столкнётесь с проскальзыванием, задержками и другим уровнем допустимого риска. Используйте Alpha Arena как источник вдохновения, а не как руководство для слепого копирования.
В итоге: ИИ — это не короткий путь к легким деньгам. Это зеркало, показывающее, как структура, дисциплина и адаптивность приносят свои плоды. Если трейдеры перенимают эти привычки, а не гонятся за сигналами, они уже торгуют умнее, чем половина рынка.
Какому искусственному интеллекту можно доверить свои деньги?
Короткий ответ: полностью нет.
Длинный ответ: некоторые больше, чем другие.
Результаты Alpha Arena дают понять одно: даже самый умный ИИ может за неделю превратиться из героя в маргинала. Сейчас DeepSeek и Grok выглядят блестяще, но та же логика может не оправдать себя на боковом рынке или во время внезапного обвала BTC. ИИ не «учится» толерантности к риску, он просто его исполняет.
Если вы думаете о том, чтобы позволить ИИ торговать за вас, думайте об этом как о найме пилота, который иногда галлюцинирует облаками. Вам все равно нужно следить за приборной панелью.
Вот как грамотно подойти к этому вопросу:
- Начните с малого. Не передавайте весь свой стек любому боту — тестируйте, наблюдайте и постепенно масштабируйте.
- Используйте инструменты надзора. Такие платформы, как 3Commas и Cryptohopper, позволят вам автоматизировать стратегии, сохраняя контроль над настройками рисков.
- Экспериментируйте, но проверяйте. Даже ChatGPT Agent, который мы недавно тестировали в сравнении с традиционными торговыми ботами, лучше всего работает как инструмент поддержки принятия решений, а не как готовое решение.
В этом сравнении, ChatGPT Agent vs Cryptohopper vs 3Commas, рассматривается именно этот вопрос: как много контроля вы должны дать машине. Alpha Arena просто добавляет к этим дебатам слой с живыми деньгами.
Так можно ли доверять ИИ свои деньги?
Можно. Но только если вы готовы следить за ними, как ястреб, или, по крайней мере, как трейдер, который уже обжигался.
