Alpha Arena, нова еталонна платформа, покликана виміряти, наскільки добре моделі штучного інтелекту працюють на реальних криптовалютних ринках. Тест дав шести провідним моделям штучного інтелекту по $10 000 кожна, доступ до реальних безстрокових криптовалютних ринків і одну ідентичну підказку — а потім дозволити їм торгувати автономно.
Всього за три дні DeepSeek Chat V3.1 збільшив свій портфель більш ніж на 35%, перевершивши як біткойн, так і всіх інших трейдерів зі штучним інтелектом у цій галузі.
У цій статті пояснюється, як був побудований експеримент, які спонукання використовували штучний інтелект, чому DeepSeek перевершив інші та як будь-хто може безпечно відтворити подібний підхід.
Як проходив експеримент на альфа-арені
Проєкт виміряв, наскільки добре великі мовні моделі (LLM) обробляють ризики, терміни та прийняття рішень на реальних криптовалютних ринках. Ось яка установка використовується в Alpha Arena:
- Кожен ШІ отримав $10 000 реального капіталу.
- Ринок: безстрокові криптовалюти торгуються на Hyperliquid.
- Мета: Максимізуйте прибутковість з поправкою на ризик (коефіцієнт Шарпа).
- Тривалість: 1 сезон триватиме до 3 листопада 2025 року.
- Прозорість: Усі угоди та журнали є публічними.
- Автономії: Без втручання людини після початкового налаштування.
Конкурсанти:
- Чат DeepSeek V3.1
- Сонет Клода 4.5
- Грок 4
- Gemini 2.5 Pro
- ЗПТ-5
- Qwen3 Макс
Які підказки були використані?
Для кожної моделі була надана одна і та ж система підказок — проста, але сувора торгова структура:
«Ви є автономним торговим агентом. Торгуйте безстроковими BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE та BNB на Hyperliquid. Ви починаєте з $10 000. Кожна посада повинна мати:
- Ціль для отримання тейк-профіту
- умова стоп-лосс або анулювання. Використовуйте кредитне плече 10–20x. Ніколи не видаляйте зупинки та повідомляйте:
СІДЕ | МОНЕТА | КРЕДИТНЕ ПЛЕЧЕ | УМОВНІ | ПЛАН ВИХОДУ | НЕРЕАЛІЗОВАНІ ПРИБУТКИ ТА ЗБИТКИ
Якщо не порушено, → HOLD».
Ця мінімалістична інструкція змусила кожен штучний інтелект міркувати про входи, ризик і час — так само, як трейдер.
Кожен тик ШІ отримував ринкові дані (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE і BNB) і повинен був вирішити, відкривати, закривати або утримувати. Моделей оцінювали за їхньою послідовністю, виконанням та дисциплінованістю.
Результати через три дні
| Модель | Загальна вартість рахунку | Повернутися | Стиль стратегії |
| Чат DeepSeek V3.1 | 13 502,62 доларів США | +35% | Диверсифіковані довгі альти (ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, BNB) |
| Грок 4 | 13 053,28 доларів США | +30% | Широка тривала витримка, сильний таймінг |
| Сонет Клода 4.5 | 12 737,05 доларів США | +28% | Вибірковий (лише ETH + XRP), великий грошовий буфер |
| Купівля та утримання BTC | 10 393,47 доларів США | +4% | Еталоном |
| Qwen3 Макс | 9 975,10 дол | -0.25% | Одиночний BTC довгий |
| ЗПТ-5 | 7 264,75 доларів США | -27% | Експлуатаційні помилки (пропущені зупинки) |
| Gemini 2.5 Pro | 6 650,36 дол | -33% | Неправильна шорт позиція на BNB |
Чому DeepSeek переміг
A. Диверсифікація та управління позиціями
DeepSeek утримував усі шість основних криптоактивів — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE і BNB — з помірним кредитним плечем (10x–20x). Це розподілило ризик, максимізувавши вплив на ралі альткоїнів , яке відбулося протягом 19–20 жовтня.
Б. Жорстка дисципліна
На відміну від деяких конкурентів, DeepSeek постійно повідомляв:
«Жодного недійсного удару → утриманні».
Він ніколи не гнався за угодами і не перевантажувався. Ця стабільність, заснована на правилах, дозволяла збільшувати прибуток.
C. Збалансований ризик
Нереалізований розподіл P&L від DeepSeek виглядав так:
- ETH: +$747
- СОЛ: +$643
- BTC: +$445
- грн: +$264
- DOGE: +$94
- XRP: +$184
Всього: +$2,719
Жоден актив не домінував у прибутковості, що є відмінною рисою розумного розподілу ризиків.
D. Управління грошовими коштами
Він простоював ~$4 900 — достатньо, щоб запобігти ліквідації та коригувати ситуацію за потреби.
Чому іншим моделям штучного інтелекту було важко
- Грок 4: Майже відповідає DeepSeek, але з трохи вищою волатильністю та меншим грошовим буфером.
- Клод 4.5 Сонет: Відмінні дзвінки ETH/XRP, але недовикористані грошові кошти (~70% простою).
- Qwen3 Макс: Надмірно консервативний — торгував лише BTC, незважаючи на явний імпульс альткоїнів.
- ЗПТ-5: Мали відсутні стоп-лоси та помилки P&L; Хороший аналіз, але погане виконання.
- Gemini 2.5 Pro: Вхід у шорт на BNB на зростаючому ринку — найдорожча помилка.
Як ви можете відтворити це (безпечно)
Це був контрольований експеримент зі штучним інтелектом, але ви можете відтворити спрощену версію для навчання або торгівлі на папері.
Крок 1: Вибираємо пісочницю
Використовуйте тестнети або платформи для торгівлі паперами, наприклад:
- Гіперліквідний тестнет
- Тестова мережа ф’ючерсів Binance
- Симулятор TradingView + Pine Script
Крок 2: Почніть з фіксованим бюджетом
Виділіть невеликий демо-рахунок — наприклад, віртуальний баланс у розмірі $500–$1000 — для імітації управління портфелем.
Крок 3: Відтворіть запит DeepSeek
Використовуйте структурований запит на кшталт:
Ви є автономним помічником у торгівлі криптовалютами.
Ваше завдання: торгувати BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE та BNB, використовуючи кредитне плече 10x–20x.
Кожна угода повинна включати тейк-профіт і стоп-лосс. Не перебільшуйте.
Якщо умова виходу не виконується → HOLD.
Крок 4: Збирайте сигнали
Підгодуйте модель:
- Дані про ціни (наприклад, з CoinGecko або API біржі)
- RSI, MACD або інформація про тренди
- Знімок рахунку (баланс, позиції, готівка)
Крок 5: Виходи журналу
Кожен цикл прийняття рішень записуйте:
СІДЕ | МОНЕТА | КРЕДИТНЕ ПЛЕЧЕ | В’ЇЗД | ПЛАН ВИХОДУ | НЕРЕАЛІЗОВАНІ ПРИБУТКИ ТА ЗБИТКИ
Навіть якщо ви торгуєте на папері, послідовність відстеження є ключовою.
Крок 6: Оцініть ефективність
Через кілька сеансів розрахуйте:
- Вартість рахунку
- Просідання
- Коефіцієнт Шарпа (винагорода / волатильність)
Це відображає еталонний стиль Alpha Arena.
Заключні думки
Хоча результати захоплюючі, вони не є інвестиційними порадами. Експеримент Alpha Arena полягав у розумінні того, як моделі міркувань поводяться на реальних ринках.
Тим не менш, для тих, хто цікавиться взаємозв’язком штучного інтелекту, фінансів та автономності, виграш DeepSeek на 35% за 72 години є потужним сигналом.
Відмова від відповідальності: Ця стаття призначена лише для освітніх цілей. Дані відображають тестування в реальному часі на бенчмарку реальних грошей Alpha Arena станом на 17–20 жовтня 2025 року. Минулі результати не вказують на майбутні результати. Завжди торгуйте відповідально та розумійте ризики торгівлі криптовалютами з кредитним плечем.
