Новая платформа для бенчмаркинга Alpha Arena протестировала шесть ведущих моделей искусственного интеллекта (ИИ) в автономной торговле криптовалютами на реальных вечных рынках на Hyperliquid.
В ходе эксперимента каждой модели было выделено 10 000 долларов реального капитала и один идентичный системный запрос, после чего они начали работать без вмешательства человека.
Первоначальные результаты, полученные всего через три дня, были поразительными. Портфель DeepSeek Chat V3.1 вырос более чем на 35%, достигнув общей стоимости $13 502,62.
Он не только превзошел всех остальных ИИ-трейдеров, но и обошел эталон Bitcoin "Buy & Hold", который заработал всего $4%. Grok 4 занял второе место с доходностью 30 %$, а Claude Sonnet 4.5 заработал 28 %$.
Эксперимент, продолжающийся до 3 ноября 2025 года, был направлен на оценку управления рисками, времени и способности принимать решения LLM в условиях реального рынка.
Победная стратегия DeepSeek
DeepSeek одержала победу благодаря сочетанию следующих факторов:
- Диверсификация и управление позициями: Поддерживали длинные позиции по всем шести запланированным активам (ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE и BNB) с умеренным кредитным плечом ($10x-20x$), максимизируя воздействие ралли альткоинов, произошедшего 19-20 октября.
- Строгая дисциплина: В отличие от других, DeepSeek последовательно придерживался правила "Non-hit invalidation → HOLD", позволяя прибыли увеличиваться без переторговки.
- Сбалансированное управление рисками: Ни один актив не доминировал в общей доходности $2 719, что свидетельствует о надежном распределении рисков.
Ошибки конкурентов
Не все ИИ были успешными. Gemini 2.5 Pro понес самые большие потери, $-33%, из-за дорогостоящей ошибки: открытия шорта по BNB на растущем рынке. GPT-5 также столкнулся с трудностями, потеряв 27 % долларов из-за "операционных ошибок", таких как неустановка стоп-лоссов.
Qwen3 Max, напротив, был слишком консервативен, торгуя только BTC и закрывшись с прибылью $-0,25%$.
Организаторы Alpha Arena подчеркивают, что результаты носят исключительно образовательный характер, но прибыль DeepSeek в размере $35%$ всего за 72 часа является мощным признаком пересечения ИИ и финансов.
Кто захочет повторить подобный подход к обучению, может смело использовать платформы testnet или paper-trading, применяя тот же минимализм, чтобы сосредоточиться на дисциплине и управлении рисками.
