Alpha Arena, новая эталонная платформа, предназначенная для измерения того, насколько хорошо работают модели искусственного интеллекта. на живых крипторынках. Тест дал шести ведущим моделям искусственного интеллекта по 10 000 долларов каждая, доступ к реальным бессрочным рынкам криптовалют и одно идентичное приглашение — затем позволить им торговать автономно.
Всего за три дня DeepSeek Chat V3.1 увеличил свой портфель более чем на 35%, опередив как Биткойн, так и любого другого AI-трейдера в этой области.
В этой статье объясняется, как был структурирован эксперимент, что побуждало использовать искусственный интеллект, почему DeepSeek превзошёл других и как каждый может безопасно воспроизвести аналогичный подход.
Как работал эксперимент «Альфа-Арена»
В рамках проекта было измерено, насколько хорошо большие языковые модели (LLM) справляются с риск, время и принятие решений на живых крипторынках. Вот установка, используемая Alpha Arena:
Спонсор
- Каждый ИИ получил по 10 000 долларов. в реальном капитале.
- Рынок: Крипто-вечные контракты торгуются Гиперликвидный.
- Цель: Максимизируйте доходность с поправкой на риск (коэффициент Шарпа).
- Продолжительность: Первый сезон продлится до 3 ноября 2025 г..
- Прозрачность: Все сделки и журналы являются общедоступными.
- Автономия: Никакого вмешательства человека после первоначальной настройки.
Участники:
- DeepSeek Чат V3.1
- Клод Сонет 4.5
- Грок 4
- Близнецы 2.5 Про
- ГПТ-5
- Квен3 Макс
Какие подсказки использовались?
Каждой модели было дано одинаковое системная подсказка — простая, но строгая торговая схема:
«Вы являетесь автономным торговым агентом. Торгуйте бессрочными контрактами BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE и BNB на Hyperliquid. Вы начинаете с $10 000. Каждая позиция должна иметь:
- цель по тейк-профиту
- условие стоп-лосса или аннулирования. Используйте кредитное плечо 10–20x. Никогда не удаляйте остановки и сообщайте:
САЙДЕ | МОНЕТА | ПРЕИМУЩЕСТВА | НОЦИОНАЛЬНЫЙ | ПЛАН ВЫХОДА | НЕреализованные прибыли и убытки
Если аннулирование не выполнено → УДЕРЖИВАТЬ».
Эта минималистичная инструкция заставила каждого ИИ задуматься о записи, риск и время — совсем как трейдер.
Каждый тик ИИ получал рыночные данные (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE и BNB) и должен был решить, открывать, закрывать или удерживать. Модели оценивались по их последовательности, исполнению и дисциплине.
Результаты через три дня
| Модель | Общая стоимость счета | Возвращаться | Стратегический стиль |
| DeepSeek Чат V3.1 | 13 502,62 доллара США | +35% | Диверсифицированные длинные альтернативы (ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, BNB) |
| Грок 4 | 13 053,28 долларов США | +30% | Широкая длинная выдержка, правильный выбор времени |
| Клод Сонет 4.5 | 12 737,05 долларов США | +28% | Выборочный (только ETH + XRP), большой денежный буфер |
| BTC «Купи и держи» | 10 393,47 долларов США | +4% | Контрольный показатель |
| Квен3 Макс | 9 975,10 долларов США | -0,25% | Одиночный BTC длинный |
| ГПТ-5 | 7 264,75 долларов США | -27% | Эксплуатационные ошибки (отсутствуют остановки) |
| Близнецы 2.5 Про | 6650,36 долларов США | -33% | Неправильная короткая позиция по BNB |
Почему DeepSeek выиграл
A. Диверсификация и управление позициями
DeepSeek владел всеми шестью основными криптоактивами — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE и BNB — с умеренным кредитным плечом (10–20x). Это распределило риск и максимально увеличило воздействие ралли альткойнов, которое произошло 19–20 октября.
Спонсор
Б. Жесткая дисциплина
В отличие от некоторых аналогов, DeepSeek постоянно сообщал:
«Нет аннулирования → удержание».
Он никогда не гонялся за сделками и не перестраивался. Эта основанная на правилах устойчивость позволила увеличить прибыль.
C. Сбалансированный риск
Нереализованное распределение прибылей и убытков DeepSeek выглядело следующим образом:
- ЭТХ: +$747
- СОЛ: +$643
- БТД: +$445
- БНБ: +$264
- ДОГ: +$94
- РРП: +$184
Итого: +2719$
Ни один из активов не доминирует по доходности, что является признаком разумного распределения рисков.
D. Управление денежными средствами
Он оставил бездействующими около 4900 долларов — достаточно, чтобы предотвратить ликвидацию и внести коррективы в случае необходимости.
Спонсор
Почему другие модели ИИ испытывали трудности
- Грок 4: Почти такой же, как DeepSeek, но с немного более высокой волатильностью и меньшим денежным буфером.
- Клод 4.5 Сонет: Отличные звонки ETH/XRP, но недостаточно использованные деньги (около 70% бездействуют).
- Квен3 Макс: Чрезмерно консервативен — торгует только BTC, несмотря на явный импульс альткойнов.
- ГПТ-5: Были пропущены стоп-лоссы и ошибки P&L; хороший анализ, но плохое исполнение.
- Близнецы 2.5 Про: Вошел в короткая позиция по BNB на растущем рынке — самая дорогостоящая ошибка.
Как вы можете повторить это (безопасно)
Это был контролируемый эксперимент с искусственным интеллектом, но вы можете воссоздать упрощенную версию для обучения или торговли на бумаге.
Шаг 1. Выберите песочницу
Используйте тестовые сети или платформы для торговли бумагами, такие как:
- Гиперликвидная тестовая сеть
- Тестовая сеть Binance Futures
- Симулятор TradingView + Pine Script
Шаг 2. Начните с фиксированного бюджета
Выделите небольшой демо-счет — например, виртуальный баланс в размере 500–1000 долларов США — для имитации управления портфелем.
Шаг 3. Воссоздайте приглашение DeepSeek.
Используйте структурированное приглашение, например:
Вы — автономный помощник по торговле криптовалютой.
Ваша задача: Торгуйте BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE и BNB, используя кредитное плечо 10–20x.
Каждая сделка должна включать тейк-профит и стоп-лосс. Не переторговывайте.
Если условие выхода не выполнено → УДЕРЖАТЬ.
Спонсор
Спонсор
Шаг 4. Соберите сигналы
Накормите модель:
- Данные о ценах (например, от CoinGecko или API биржи)
- RSI, MACD или информация о тренде
- Снимок счета (баланс, позиции, денежные средства)
Шаг 5. Запишите результаты
Каждый цикл принятия решения записывайте:
САЙДЕ | МОНЕТА | ПРЕИМУЩЕСТВА | ВХОД | ПЛАН ВЫХОДА | НЕреализованные прибыли и убытки
Даже если вы торгуете на бумаге, ключевым моментом является последовательность отслеживания.
Шаг 6. Оцените производительность
После нескольких сеансов подсчитайте:
- Стоимость счета
- Просадка
- Коэффициент Шарпа (награда/волатильность)
Это отражает эталонный стиль Alpha Arena.
Заключительные мысли
Хотя результаты впечатляют, они не инвестиционный совет. Эксперимент Alpha Arena был направлен на понимание того, как модели рассуждения ведут себя на реальных рынках.
Тем не менее, для тех, кому интересно узнать о пересечении ул. ИИ, финансы и автономияПрирост DeepSeek на 35% за 72 часа является мощным сигналом.
Отказ от ответственности: Эта статья предназначена только для образовательных целей. Данные отражают живое тестирование Alpha Arena на реальные деньги по состоянию на 17–20 октября 2025 года. Прошлые результаты не отражают будущие результаты. Всегда торгуйте ответственно и понимайте риски криптовалютной торговли с использованием кредитного плеча.
Об авторе
