6 головних AI-стратегій торгівлі криптовалютою: хто заробив, а хто втратив? Результати виявилися дуже неочікуваними!
Автор: David, TechFlow
Оригінальна назва: 6 великих AI ведуть торгову битву. Чи буде хороший результат у криптовалютній версії "Тесту Тюрінга"?
Гарна новина: після епічного падіння 10.11, криптовалютна торгівля знову стала активною.
Погана новина — торгує AI.
З початком нового тижня ринок пожвавився, і проєкт під назвою nof1.ai викликав масове обговорення у криптовалютних соціальних мережах.
Фокус уваги простий: у реальному часі спостерігати, як шість великих AI-моделей цього проєкту торгують криптовалютою на Hyperliquid і з'ясовують, хто заробить більше.
Зверніть увагу, це не демо-рахунок. Claude, GPT-5, Gemini, Deepseek, Grok і Qwen кожна модель має по $10 000 реальних грошей для торгівлі на Hyperliquid. Всі адреси відкриті, кожен може у реальному часі спостерігати за цією "AI-битвою трейдерів".
Цікаво, що всі шість AI використовують абсолютно однакові підказки та отримують однакові ринкові дані. Єдина змінна — це їхній власний "спосіб мислення".
За кілька днів після запуску 18 жовтня деякі AI вже заробили понад 20%, а деякі втратили майже 40%.
У 1950 році Тюрінг запропонував знаменитий тест Тюрінга, щоб відповісти на питання "Чи можуть машини думати як люди?"; тепер у криптовалютному світі шість великих AI змагаються на Alpha Arena, відповідаючи на ще цікавіше питання:
Якщо дозволити найрозумнішим AI торгувати на реальному ринку, хто виживе?
Можливо, у цій криптовалютній версії "Тесту Тюрінга" баланс рахунку — єдиний суддя.
Тільки AI, який заробляє, — хороший AI. Deepseek наразі лідирує
Традиційне тестування AI, чи то написання коду, розв'язання математичних задач або написання статей, по суті, відбувається у "статичному" середовищі.
Завдання фіксовані, відповіді передбачувані, а іноді навіть вже були у тренувальних даних.
Але криптовалютний ринок інший.
За умов крайньої інформаційної асиметрії ціна змінюється щосекунди, немає стандартної відповіді — лише прибуток або збиток. Ще важливіше, що криптовалютний ринок — це класична гра з нульовою сумою: те, що ти заробив, хтось інший втратив. Ринок негайно й безжально карає кожне неправильне рішення.
Команда Nof1, яка організувала AI-битву трейдерів, написала на своєму сайті:
Markets are the ultimate test of intelligence (Ринки — це найвищий тест для інтелекту AI).
Якщо традиційний тест Тюрінга запитує: "Чи можеш ти змусити людину не відрізнити тебе від машини?", то Alpha Arena насправді запитує:
Чи можеш ти заробити гроші на криптовалютному ринку? Саме цього насправді очікують криптоентузіасти від AI.
Наразі адреси шести великих AI-моделей на Hyperliquid такі, і ви легко можете знайти їхні позиції та історію торгівлі.
Крім того, на офіційному сайті nof1.ai у фронтенді візуалізовано всі їхні історичні угоди, позиції, прибутковість і процес мислення, що дозволяє зручно аналізувати.
Для тих, хто зовсім не знайомий, конкретні правила торгівлі для AI такі:
Кожен AI отримує $10 000 стартового капіталу, може торгувати безстроковими контрактами BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE і XRP, мета — максимізувати прибуток з урахуванням контролю ризиків. Всі AI повинні самостійно вирішувати, коли відкривати/закривати позиції та який рівень кредитного плеча використовувати. Season 1 триватиме кілька тижнів, Season 2 матиме значні оновлення.
Станом на 20 жовтня, тобто на третій день після початку торгів, ситуація вже суттєво змінилася.
Наразі лідирує Deepseek Chat V3.1 із капіталом $12,533 (+25,33%). Далі йде Grok-4 — $12,147 (+21,47%); Claude Sonnet 4.5 — $11,047 (+10,47%).
Середній результат у Qwen3 Max — $10,263 (+2,63%). Значно відстає GPT-5, поточний баланс $7,442 (-25,58%); найгірший результат у Gemini 2.5 Pro — $6,062 (-39,38%).
Найбільше дивує, але водночас і логічно виглядає результат Deepseek.
Дивує, бо ця модель не така популярна у міжнародному AI-ком'юніті, як GPT чи Claude. Логічно, бо за Deepseek стоїть команда Quant Fund.
Цей гігант алгоритмічного трейдингу з активами понад 100 billions юанів ще до AI займався саме алгоритмічною торгівлею. Від кількісної торгівлі до великих AI-моделей і назад до реальної криптовалютної торгівлі — Deepseek наче повернувся до витоків.
Для порівняння, GPT-5 від OpenAI втратив понад 25%, а Gemini від Google показав ще гірший результат: 44 угоди — майже 40% збитків.
У реальних торгових умовах, можливо, одних лише мовних здібностей недостатньо — важливіше розуміння ринку.
Однакова зброя, різна стрільба
Якщо ви стежили за Alpha Arena з 18 жовтня, то помітили: спочатку всі AI були приблизно на одному рівні, але з часом різниця зростала.
Після першого дня найкращий Deepseek заробив лише 4%, а найгірший Qwen3 втратив 5,26%. Більшість AI коливалися в межах ±2%, ніби всі тестували ринок.
Але до 20 жовтня все змінилося: Deepseek піднявся до 25,33%, а Gemini впав до -39,38%. За три дні різниця між лідером і аутсайдером зросла до 65 відсоткових пунктів.
Ще цікавіша різниця у частоті торгівлі.
Gemini здійснив 44 угоди, в середньому 15 на день, як тривожний спекулянт. Claude зробив лише 3 угоди, а у Grok навіть залишилися відкриті позиції. Цю різницю не можна пояснити підказками, бо вони у всіх однакові.
За розподілом прибутків і збитків: найбільший разовий збиток Deepseek — $348, але загальний прибуток $2,533. Найбільший разовий прибуток Gemini — $329, але найбільший збиток — $750.
Різні AI (загальні моделі, без додаткового навчання) мають зовсім різний баланс ризику та прибутку.
Крім того, у розділі Model Chat на сайті можна побачити історію чатів і процес мислення різних моделей — ці монологи особливо цікаві.
Як і у людей-трейдерів різні стилі, AI теж проявляють різні характери. Gemini з частими угодами і думками схожий на гіперактивного трейдера, Claude обережний як консервативний фондовий менеджер, Deepseek стабільний як досвідчений кількісний трейдер: лише про позиції, без емоційних оцінок.
Ці риси, здається, виникли не через дизайн, а природно під час навчання. При невизначеності різні AI схильні до різних стратегій.
Всі AI бачать однакові графіки, однаковий обсяг торгів, однакову глибину ринку. Вони навіть використовують однакові підказки. То що ж спричинило таку різницю?
Вплив тренувальних даних, ймовірно, ключовий.
Quant Fund, що стоїть за Deepseek, за десятки років накопичив величезну кількість торгових даних і стратегій. Навіть якщо ці дані не використовувалися безпосередньо для навчання, чи вплинули вони на розуміння команди, що таке "хороше торгове рішення"?
Для порівняння, тренувальні дані OpenAI і Google, ймовірно, більше орієнтовані на наукові статті та веб-тексти, і можуть не давати достатнього розуміння реальної торгівлі.
Також трейдери припускають, що Deepseek під час навчання особливо оптимізував здатність до прогнозування часових рядів, а GPT-5 краще працює з природною мовою. При роботі з графіками цін — структурованими даними — різна архітектура дає різні результати.
Спостерігати за AI-трейдингом — це теж бізнес
Поки всі стежать за прибутками і збитками AI, мало хто звертає увагу на цю загадкову компанію.
nof1.ai, яка організувала AI-битву трейдерів, не дуже відома. Але якщо подивитися на її підписки у соцмережах, можна знайти деякі підказки.
За nof1.ai, здається, стоїть не типова криптовалютна команда, а виключно академічні AI-дослідники.
Особистий профіль Jay A Zhang (засновника) теж цікавий:
"Big fan of strange loops – cybernetics, RL, biology, markets, meta-learning, reflexivity".
Reflexivity (рефлексивність) — це ключова теорія Сороса: сприйняття учасників ринку впливає на ринок, а зміни на ринку впливають на сприйняття учасників. Дослідник "рефлексивності", який проводить експеримент з AI-трейдингом, виглядає дуже символічно.
Дати всім можливість побачити, як AI торгує, і подивитися, як це "спостереження" вплине на ринок.
Інший співзасновник Matthew Siper — кандидат PhD з машинного навчання Нью-Йоркського університету, а також AI-дослідник. Проєкт, який веде ще не випускник, більше схожий на підтвердження академічних досліджень.
Серед інших підписок nof1 — дослідники Google DeepMind і доцент Нью-Йоркського університету, які спеціалізуються на AI та іграх.
Судячи з їхніх дій і бекграунду, Nof1 явно не просто для хайпу. Назва платформи SharpeBench дуже амбітна: коефіцієнт Шарпа — золотий стандарт для оцінки прибутку з урахуванням ризику. Можливо, їхня справжня мета — створити платформу для бенчмаркінгу AI-трейдингу.
Дехто припускає, що за Nof1 стоїть великий капітал, інші вважають, що вони готують ґрунт для майбутніх AI-трейдингових сервісів.
Якщо вони запустять підписку на стратегії Deepseek, охочих купити буде чимало. А на основі цієї моделі можна створити AI-управління активами, підписку на стратегії та рішення для великих компаній — це цілком передбачуваний бізнес.
Крім самої команди, спостереження за AI-трейдингом теж може бути вигідним.
Щойно Alpha Arena запустилася, одразу з'явилися ті, хто копіює угоди.
Найпростіша стратегія — слідувати за Deepseek: купує він — купуєш ти, продає він — продаєш ти. У коментарях є й ті, хто діє навпаки: спеціально стають контрагентами Gemini — якщо Gemini купує, вони продають, і навпаки.
Але є проблема: якщо всі знають, що купує Deepseek, чи буде ця стратегія ефективною? Це і є рефлексивність, про яку говорить засновник проєкту Jay Zhang: саме спостереження змінює об'єкт спостереження.
Тут також є ілюзія демократизації топових торгових стратегій.
Здається, що кожен може знати стратегії AI, але насправді ви бачите лише результати, а не логіку торгівлі. Логіка тейк-профіту і стоп-лоссу кожного AI не обов'язково послідовна й надійна.
Поки Nof1 тестує поведінку AI-трейдингу, роздрібні інвестори шукають "код багатства", інші трейдери вчаться, а дослідники збирають дані.
Тільки сам AI не знає, що за ним спостерігають, і продовжує сумлінно виконувати кожну угоду. Якщо класичний тест Тюрінга — це про "обман" і "імітацію", то нинішня битва Alpha Arena — це відповідь криптоентузіастів на можливості й результати AI.
У цьому результатоорієнтованому криптовалютному ринку AI, який заробляє, може бути важливішим за AI, який добре спілкується.
Відмова від відповідальності: зміст цієї статті відображає виключно думку автора і не представляє платформу в будь-якій якості. Ця стаття не повинна бути орієнтиром під час прийняття інвестиційних рішень.
Вас також може зацікавити
Societe Generale: Легка рецесія у США може послабити долар
Walmart тепер приймає криптоплатежі в BTC, ETH та XRP через OnePay Cash

У тренді
БільшеЦіни на криптовалюти
Більше








