Alpha Arena: Konkurs tradingowy modeli AI z prawdziwymi pieniędzmi

Alpha Arena to żywy eksperyment, w którym sześć autonomicznych modeli AI (GPT 5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro, Grok 4, DeepSeek Chat V3.1, Qwen3 Max) dokonuje transakcji w czasie rzeczywistym, przy czym wszystkie są widoczne w trybie rzeczywistym. 

Platforma oferuje równoległy benchmark kilku strategii AI działających w identycznych warunkach – ten sam kapitał początkowy, ten sam dostęp do rynku, różna logika podejmowania decyzji. 

Modele działają autonomicznie, decydując, które aktywa kupić lub sprzedać bez interwencji człowieka. Każda transakcja jest logowana i publicznie śledzona.

Logi każdej transakcji pozwalają obserwatorom porównywać skuteczność strategii AI. Można zobaczyć, które modele zajmują bardziej agresywne pozycje, jak szybko reagują na zmiany rynkowe, jak zarządzają ryzykiem. 

Każdy model zaczyna z identycznym kapitałem wynoszącym 10 000$, co sprawia, że różnice w rentowności są związane wyłącznie z wybranymi strategiami, a nie z wielkością portfela.

W momencie pisania artykułu prowadzi model DeepSeek, wykazując rentowność na poziomie 23%. Najgorzej radzi sobie jak dotąd Gemini (-22%).

Równoległy benchmarking Alpha Arena kilku modeli dostarcza różnych insightów:

• Jak różne architektury AI radzą sobie z identycznymi warunkami rynkowymi
• Które podejścia do podejmowania decyzji dają lepszą rentowność
• Jak modele lepiej adaptują się przy zmieniających się rynkach 

Dla badaczy AI i specjalistów finansowych to studium przypadku AI w tradingu na żywo. Dla krypto traderów – okazja do zobaczenia na żywo, czy algorytmy AI są w stanie podejmować właściwe decyzje w warunkach rzeczywistej zmienności.

Chociaż transakcje są dokonywane za prawdziwe pieniądze, Alpha Arena pozycjonuje się jako platforma badawcza, a nie produkt inwestycyjny. Kapitał początkowy, z którym pracują modele, jest wystarczający zarówno do demonstracji rzeczywistej skuteczności, jak i do ograniczenia strat. Z praktycznego punktu widzenia eksperyment może posunąć społeczność traderów w kwestiach dotyczących autonomii AI na rynkach finansowych. Na przykład, jak radzą sobie z wydarzeniami typu „czarny łabędź”? Czy mogą dostosować się do zmian regulacyjnych? Czy są w stanie odfiltrować rynkowy „szum” i manipulacje animatorów rynku oraz botów wysokiej częstotliwości?

Do eksperymentu można dołączyć poprzez listę oczekujących. Obserwatorzy mogą monitorować transakcje, śledzić wydajność portfeli AI i porównywać strategie w miarę ich rozwoju. Na Alpha Arena dostępne są dane o rentowności każdego z modeli; logi wszystkich otwartych i zamkniętych transakcji; decyzje AI dotyczące zarządzania pozycjami; metryki ekspozycji.

Ucieszyła nas obecność opcji „Kup Bitcoin i trzymaj”, demonstrujące skuteczność strategii prostego holdingu, bez dokonywania spekulacyjnych operacji na rynku. Jak widzimy – to podejście pozostaje rentowne, wyprzedzając pod względem dochodowości aż trzy modele (GPT 5, Gemini 2.5 Pro i Qwen3 Max).

Właściwe jest przypomnienie legendarnej prawdy traderskiej o tym, że bardzo często najbardziej dochodową taktyką jest pozostawanie poza rynkiem. 

I oczywiście warto przyjrzeć się wynikom tego eksperymentu przez okres czasu istotny dla poważnego tradingu.