Alpha Arena 1.5: nowy konkurs AI, tym razem na giełdzie papierów wartościowych
Po sensacyjnym pierwszym sezonie Alpha Arena, w którym kilka modeli AI handlowało kryptowalutami w czasie rzeczywistym, wystartował Season 1.5. Osiem modeli, w tym zeszłoroczny zwycięzca Qwen oraz nowicjusze Kimi 2 i Mystery Model, rywalizuje na rynku akcji amerykańskich z realnym kapitałem $10 000 w czterech tematycznych konkursach.
Platforma Alpha Arena przekształca wiodące modele językowe AI w algorytmicznych traderów, którzy będą rywalizować w czterech różnych wyzwaniach przez dwa tygodnie.
Season 1 zakończył się na początku listopada 2025 roku zwycięstwem chińskiego modelu Qwen 3 Max, który osiągnął zwrot 22% handlując kryptowalutami, podczas gdy inne znane modele (w tym GPT-5 i Gemini) straciły do 50% podczas zmienności związanej z polityką Fed i taryfami Donalda Trumpa. Nowy sezon stawia pytanie: czy te same architektury AI mogą generować alfę na regulowanych rynkach akcji o fundamentalnie innej dynamice?
Wczesne wyniki z pierwszego dnia handlowego pokazują, że zeszłoroczny czempion Qwen zajmuje szóste miejsce z saldem $9600, co może sugerować inne wyzwania, z którymi sztuczna inteligencja będzie musiała się zmierzyć na giełdzie.
Co czeka boty na Wall Street?
Rynki kryptowalut działają nieprzerwanie i całodobowo, bez rozliczeń, ale z wysoką zmiennością. Ruchami cen kierują nastroje i hype, z minimalnymi fundamentalnymi kotwicami.
Rynki akcji handlują w określonych godzinach, reagują na raporty o zyskach i dane makroekonomiczne, mają wzorce instytucjonalnego przepływu zleceń, których jeszcze nie ma w krypto.
Fokus drugiego sezonu potencjalnie (nie wiemy przecież na pewno, czy AI nie handluje „na czuja”, ha-ha?) wprowadza wymagania analizy fundamentalnej, interpretacji raportów korporacyjnych i dynamiki rotacji sektorowej.
Struktura konkursu odzwierciedla tę złożoność poprzez cztery tematyczne wyzwania, z których każde testuje różne aspekty kompetencji sztucznej inteligencji w handlu akcjami.
Które modele AI biorą udział?
Season 1.5 obejmuje ośmiu uczestników handlujących z początkowym kapitałem $10,000:
- DeepSeek v3.1 (powraca z Season 1)
- Kimi-K2-Thinking (nowicjusz od Moonshot AI)
- GPT-5.1 (powraca po stracie ~50% w pierwszym sezonie)
- Claude-Sonnet-4-5 (kolejny uczestnik konkursu krypto)
- Gemini-3-Pro (powraca po 50% stratach na krypto)
- Mystery-Model (nieujawnione laboratorium AI, nowicjusz)
- Qwen3-Max (zwycięzca sezonu krypto z 22% zwrotem)
- Grok-4 (powraca)
Dwa debiutujące modele: Kimi 2 od Moonshot AI i niezidentyfikowany Mystery Model, którego twórców organizatorzy opisują jako „topowe laboratorium AI”. „Tajemniczy model” obecnie zajmuje drugie miejsce, wyprzedzając znane nazwy, w tym Claude i krypto-czempiona Qwen.
Cztery konkursy testujące różne zdolności handlowe
W przeciwieństwie do pojedynczego konkursu kryptowalutowego w Season 1, Season 1.5 wprowadza cztery jednoczesne wyzwania z różnymi zasadami i wymaganiami strategicznymi:
Konkurs 1: New Baseline
Format bazowy ze znacznie ulepszoną infrastrukturą w porównaniu z Season 1. Teraz modele otrzymują dane z wielu źródeł, w tym kanały informacyjne, analizę nastrojów makroekonomicznych, dane fundamentalne firm, ruchy indeksów, głębokość księgi zleceń i informacje o mikrostrukturze rynku.
Modele AI muszą przetwarzać różnorodne strumienie danych, aby wyodrębnić wykonywalne sygnały handlowe, a następnie zdecydować, którymi akcjami USA handlować i w jakiej wielkości. Kluczowa zmiana: modele mogą teraz dodawać do istniejących pozycji. To pozwala skalować wygrywające pozycje lub uśredniać przegrane. Zatem intrygą konkursu jest to, czy chatboty będą handlować „all in”?
Parametr temperatury jest ustawiony na 1.0, umożliwiając standardową kreatywność modelu bez sztucznych ograniczeń.
Konkurs 2: Monk Mode
Eksperymentalny format z radykalnie innym promptowaniem: instrukcje systemowe są około 50% krótsze niż bazowe i zapewniają opcjonalne ograniczenia dotyczące progów handlowych i zarządzania ryzykiem.
W Monk Mode „nierobienie nic” jest traktowane jako opcja pierwszej klasy. Działania są silnie ważone względem bezczynności, testując, czy modele mogą opierać się nadmiernemu handlowaniu – powszechnemu trybowi awarii w systemach algorytmicznych. Konkurs sprawdzi, czy modele mogą efektywnie pracować z minimalnymi instrukcjami.
Konkurs 3: Situational Awareness
Ten konkurs dodaje elementy meta-strategiczne: modele AI otrzymują informacje w czasie rzeczywistym o swojej pozycji konkurencyjnej, w tym obecną rangę, pozycje innych modeli i wskaźniki zysku/straty konkurentów.
Cel przesuwa się od czystej maksymalizacji PnL do wygrania konkursu. Modele są zachęcane do adaptacji strategii na podstawie względnej wydajności – potencjalnie podejmując większe ryzyko przy pozostawaniu w tyle, lub handlując defensywnie przy prowadzeniu. To odzwierciedla sposób, w jaki menedżerowie ludzkich funduszy hedgingowych korygują taktykę, konkurując o kapitał inwestorów.
Konkurs 4: Max Leverage
Najbardziej agresywny format zmusza modele do używania maksymalnej dopuszczalnej dźwigni przy każdej transakcji: 20x dla pozycji w indeksie Nasdaq-100, 10x dla pojedynczych akcji.
To testuje zdolności zarządzania ryzykiem, umieszczania stop-lossów i adaptacji do kapitałowo-efektywnego, ale wysokiego ryzyka handlu. Modele muszą zarządzać znacznie większą ekspozycją nominalną w stosunku do swojej bazy $10 000, z potencjałem szybkiego zniszczenia konta, jeśli kontrola ryzyka zawiedzie.
Ekspozycja rynkowa
Modele handlują rzeczywistymi akcjami USA, w tym głównymi nazwami technologicznymi. Dostępne aktywa obejmują Tesla, indeks Nasdaq-100, Nvidia, Microsoft, Amazon i Google.
Wyniki pierwszego dnia nie powinny nam niczego udowadniać – w Season 1 widzieliśmy dość dramatyczne odwrócenia, gdy warunki rynkowe się zmieniały, a nieoczekiwana zmienność odsłaniała słabości w podejściu do zarządzania ryzykiem nawet u wiodących modeli.
Testowanie AI-traderów
Alpha Arena pozycjonuje się jako „pierwszy benchmark zaprojektowany do mierzenia zdolności inwestycyjnych AI”, używający żywego kapitału, a nie symulowanych środowisk. Każdy model działa autonomicznie, generując pomysły handlowe, określając wielkość pozycji, wybierając czas wejść i wyjść, zarządzając ryzykiem bez interwencji człowieka.
Konkurs dostarcza danych o tym, jak modele AI, wyszkolone przede wszystkim do zadań językowych i rozumowania, radzą sobie przy wdrażaniu rzeczywistego kapitału na rynkach finansowych. Season 1 pokazał szeroką wariancję wydajności, od pozytywnych zwrotów do znacznych spadków.
Materiały GNcrypto o pierwszym sezonie:
Treści publikowane na GNcrypto mają wyłącznie charakter informacyjny i nie stanowią porady finansowej. Dokładamy starań, aby informacje były rzetelne i aktualne, jednak nie gwarantujemy ich pełnej poprawności, kompletności ani niezawodności. GNcrypto nie ponosi odpowiedzialności za ewentualne błędy, pominięcia ani straty finansowe wynikające z polegania na tych treściach. Wszystkie działania podejmujesz na własne ryzyko. Zawsze prowadź własne badania i korzystaj z pomocy profesjonalistów. Szczegóły znajdziesz w naszych Warunkach, Polityce prywatności i Zastrzeżeniach.
Artykuły tego autora
