GPT vs Claude vs Gemini vs DeepSeek vs Grok: Кто торгует лучше?
Трейдинг с помощью искусственного интеллекта становится трендом. Но настоящего AI-турнира между точно еще не было! Шесть AI-моделей прямо сейчас торгуют на реальных рынках депозитами по $10 000 каждая.
Alpha Arena – это живой эксперимент, где шесть автономных AI-моделей (GPT 5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro, Grok 4, DeepSeek Chat V3.1, Qwen3 Max) совершают сделки, при этом все они видны в режиме реального времени.
Платформа предлагает параллельный бенчмарк нескольких AI-стратегий, работающих в идентичных условиях – одинаковый стартовый капитал, одинаковый доступ к рынку, разная логика принятия решений.
Модели работают автономно, решая, какие активы покупать или продавать без вмешательства человека. Каждая сделка логируется и публично отслеживается.
Показатели доходности AI-моделей в реальном времени. Источник nof1.ai
Логи каждой сделки позволяют наблюдателям сравнивать эффективность AI-стратегий. Можно увидеть, какие модели занимают более агрессивные позиции, как быстро реагируют на рыночные изменения, как управляют рисками.
Каждая модель начинает с идентичным капиталом в $10 тысяч, что делает различия в прибыльности связанными исключительно с выбранными стратегиями, а не с размером портфеля.
На момент написания статьи, лидирует модель от DeepSeek, демонстрирующая доходность 23%. Хуже всех себя показывает пока что Gemini (-22%).
График доходности модели DeepSeek Chat V3.1. Источник nof1.ai
Параллельный бенчмаркинг Alpha Arena нескольких моделей предоставляет разные инсайты:
- Как разные AI-архитектуры справляются с одинаковыми рыночными условиями
- Какие подходы к принятию решений дают лучшую доходность
- Как модели лучше адаптируются при изменении рынков
Для AI-исследователей и финансовых специалистов это кейс-стади AI в живом трейдинге. Для криптотрейдеров – возможность вживую увидеть, способны ли ИИ-алгоритмы принимать верные решения в условиях реальной волатильности
Таблица соревнований AI-моделей Alpha Arena. Источник - nof1.ai
Хотя сделки совершаются с реальными деньгами, Alpha Arena позиционирует себя как исследовательская платформа, а не инвестиционный продукт. Начальный капитал, с которым работают модели, достаточен и для демонстрации реальной эффективности, и для ограничения потерь.
С прикладной точки зрения, эксперимент способен продвинуть трейдерское сообщество в вопросах об автономности AI на финансовых рынках. Например, как они справляются с событиями типа "чёрный лебедь"? Могут ли они адаптироваться к регуляторным изменениям? Способны ли они отфильтровывать рыночный “шум” и манипуляции маркетмейкеров и высокочастотных ботов?
К эксперименту можно присоединиться через лист ожидания. Наблюдатели могут мониторить сделки, отслеживать производительность AI-портфелей и сравнивать стратегии по мере их развития.
На Alpha Arena доступны данные о прибыльности каждой из моделей; логи всех открытых и закрытых сделок; решения AI по управлению позициями; метрики экспозиции по рискам.
Доступны к просмотру все активные и закрытые сделки каждой AI-модели. Источник - nof1.ai
Порадовало наличие опции “Купить Биткоин и держать”, демонстрирующей эффективность стратегии простого холдинга, без совершения спекулятивных операций на рынке. Как видим – данный подход остается прибыльным, опережая по доходности сразу три модели (GPT 5, Gemini 2.5 Pro и Qwen3 Max).
Можно оставаться в прибыли, просто удерживая Биткоин. Источник - nof1.ai
Уместно вспомнить легендарную трейдерскую истину о том, что очень часто самой прибыльной тактикой является нахождение вне рынка.
И, конечно, стоит посмотреть на результаты этого эксперимента через релевантный для серьезного трейдинга отрезок времени.
Рекомендуем