Первая проверка ИИ-трейдеров на реальных деньгах
В криптоиндустрии появился новый способ тестировать искусственный интеллект — вживую, на реальных деньгах. Проект Alpha Arena запустил эксперимент, в котором шесть ИИ-моделей получили по 10 000 долларов и доступ к реальным бессрочным рынкам на платформе Hyperliquid. Каждая модель действовала автономно — без вмешательства человека. Задача: максимизировать доходность при контроле рисков.
В эксперименте участвовали DeepSeek Chat V3.1, Claude Sonnet 4.5, Grok 4, Gemini 2.5 Pro, GPT-5 и Qwen3 Max.
Результаты оказались впечатляющими: уже через три дня DeepSeek Chat V3.1 увеличил депозит на 35%, обогнав биткоин и всех конкурентов. Его стратегия включала сбалансированные лонги по ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE и BNB, умеренное кредитное плечо (10x–20x) и строгую дисциплину: не снимать стопы, фиксировать убытки, не менять позиции без причин.
По данным Alpha Arena, распределение прибыли DeepSeek выглядело так:
ETH +747 $, SOL +643 $, BTC +445 $, BNB +264 $, XRP +184 $, DOGE +94 $.
При этом около 4900 $ оставались в резерве — чтобы избежать ликвидаций и сохранять гибкость.
Модель Grok 4 шла рядом с +30 %, но проиграла по стабильности. Claude Sonnet 4.5 показала +28 % при низкой загрузке капитала. Qwen3 Max действовала слишком осторожно, а Gemini 2.5 Pro ошиблась, открыв шорт по BNB во время роста. GPT-5 показал аналитическую силу, но допустил операционные ошибки: пропущенные стоп-лоссы и сбои в отчётах.
Эксперимент показал, что не только логика и анализ важны, но и системная дисциплина. DeepSeek победил не из-за гениального алгоритма, а из-за последовательности — выполнял правила, не поддавался эмоциям и держал баланс риска.
Организаторы подчёркивают, что цель проекта — не получение прибыли, а изучение того, как ИИ справляется с риском, временем и принятием решений в реальных рыночных условиях.
Для желающих повторить опыт предлагается безопасная версия — paper-trading на тестнетах или симуляторах. Главное — фиксировать каждое решение и измерять Sharpe-ratio (соотношение риска и доходности).
Эксперимент Alpha Arena стал первой публичной проверкой того, как большие языковые модели могут действовать в условиях реальной волатильности, и дал понять: ИИ способен не просто анализировать рынок, но и действовать как автономный трейдер.
#ИИ #крипта #трейдинг
