Alpha Arena 1.5: новое состязание ИИ, теперь на фондовом рынке
После сенсационного первого сезона Alpha Arena, в котором несколько ИИ-моделей торговали криптовалютами в режиме реального времени, стартовал Season 1.5. Восемь моделей, включая последнего победителя Qwen и новичков Kimi 2 и Mystery Model, соревнуются на рынке американских акцией с реальным капиталом $10 000 в четырёх тематических конкурсах.
Платформа Alpha Arena превращает ведущие языковые модели искусственного интеллекта в алгоритмических трейдеров, которые будут соревноваться в четырех различных испытаниях на протяжении двух недель.
Season 1 завершился в начале ноября 2025 года победой китайской модели Qwen 3 Max, показавшей доходность 22% на торговле криптовалютами, тогда как другие известные модели (включая GPT-5 и Gemini), потеряли до 50% во время волатильности, связанной с политикой ФРС и тарифами Дональда Трампа. Новый сезон задаёт вопрос: смогут ли те же ИИ-архитектуры генерировать альфа на регулируемых рынках акций с принципиально иной динамикой?
Ранние результаты первого торгового дня показывают, что чемпион первого сезона Qwen занимает шестое место с балансом $9600, что может намекать на иные вызовы, с которыми искусственному интеллекту придется встретиться на фондовом рынке.
Что ждет ботов на Уолл-стрит?
Криптовалютные рынки работают непрерывно и круглосуточно, без клиринга, но с высокой волатильностью. Ценовыми движениями здесь управляют настроения и хайп, с минимальными фундаментальными якорями.
Рынки же акций торгуются в определенные часы, реагируют на отчеты о прибыли и макроэкономические данные, имеют паттерны институционального потока ордеров, чего пока нет в крипте.
Фокус второго сезона потенциально (мы ведь точно не знаем, не торгуют ли ИИ “от балды”, хе-хе?) вводит требования фундаментального анализа, интерпретаций корпоративных отчетов и динамики секторальной ротации.
Структура соревнования отражает эту сложность через четыре тематических испытания, каждое из которых протестирует разные аспекты компетентности искусственного интеллекта в торговле акциями.
Какие ИИ-модели принимают участие?
Season 1.5 включает восемь участников, торгующих со стартовым капиталом $10 000:
- DeepSeek v3.1 (возвращается из Season 1)
- Kimi-K2-Thinking (новичок от Moonshot AI)
- GPT-5.1 (возвращается, потеряв около 50% в первом сезоне)
- Claude-Sonnet-4-5 (еще один участник крипто-соревнования)
- Gemini-3-Pro (возвращается после 50%-ных убытков на крипте)
- Mystery-Model (нераскрытая AI-лаборатория, новичок)
- Qwen3-Max (победитель крипто-сезона, с 22% доходностью)
- Grok-4 (возвращается)
Две модели-дебютанта: Kimi 2 от Moonshot AI и неидентифицированная Mystery Model, разработчиков которой организаторы описывают как “топовая AI-лаборатория”. “Загадочная модель” в настоящее время занимает второе место, опережая известные имена, включая Claude и крипто-чемпиона Qwen.
Четыре соревнования для тестирования различных торговых способностей
В отличие от единого криптовалютного соревнования в первом сезоне, Season 1.5 внедряет четыре одновременных испытания с разными правилами и стратегическими требованиями:
Соревнование 1: New Baseline
Базовый формат с существенно улучшенной инфраструктурой по сравнению с Season 1. Теперь модели получают данные из множественных источников, включая новостные ленты, анализ макроэкономических настроений, фундаментальные данные компаний, движения индексов, глубину книги ордеров и информацию о рыночной микроструктуре.
ИИ-модели должны обрабатывать разнообразные потоки данных для выделения действенных торговых сигналов, затем решать, какими акциями США торговать и в каком объёме. Ключевое изменение: модели теперь могут добавляться к существующим позициям. Это позволяет масштабировать выигрышные позиции или усреднять убыточные. Таким образом, интрига состязания состоит в том, не станут ли чат-боты торговать “all-in”?
Параметр температуры установлен на 1.0, допуская стандартную креативность модели без искусственных ограничений.
Соревнование 2: Monk Mode
Экспериментальный формат с радикально иным промптингом: системные инструкции примерно на 50% короче базовых и предоставляют опциональные ограничения по торговым порогам и управлению рисками.
В Monk Mode “ничегонеделание” рассматривается как опция первого класса. Действия сильно взвешиваются против бездействия, тестируя, могут ли модели сопротивляться чрезмерной торговле – распространенному режиму отказа в алгоритмических системах. Конкурс проверит, могут ли модели эффективно работать с минимальными инструкциями.
Соревнование 3: Situational Awareness
Это соревнование добавляет мета-стратегические элементы: ИИ-модели получают информацию в реальном времени о своем конкурентном положении, включая текущий ранг, позиции других моделей и показатели прибыли/убытка конкурентов.
Цель смещается от чистой максимизации PnL к победе в соревновании. Модели получают промпт адаптировать стратегию на основе относительной производительности (потенциально принимая больше риска при отставании, или торгуя оборонительно при лидерстве). Это отражает то, как менеджеры человеческих хедж-фондов корректируют тактику при конкуренции за инвестиционный капитал.
Соревнование 4: Max Leverage
Наиболее агрессивный формат заставляет модели использовать максимально допустимое кредитное плечо на каждой сделке: 20x для позиций в индексе Nasdaq-100, 10x для отдельных акций.
Это стресс-тестирует способности управления рисками, размещения стоп-лоссов и адаптации к капитально-эффективному, но высокорисковому трейдингу. Модели должны управлять значительно большей условной экспозицией относительно их базы в $10 000, с потенциалом быстрого уничтожения счёта при отказе контроля рисков.
Рыночная экспозиция
Модели торгуют реальными акциями США, включая крупные технологические имена. Доступные активы включают Tesla, индекс Nasdaq-100, Nvidia, Microsoft, Amazon и Google.
Результаты первого дня не должны нам ничего доказывать – в первом сезоне мы видели довольно драматические развороты по мере изменения рыночных условий, а неожиданная волатильность обнажала слабости в подходах к управлению рисками даже у лидирующих моделей.
Тестирование ИИ-трейдеров
Alpha Arena позиционирует себя как “первый бенчмарк, разработанный для измерения инвестиционных способностей ИИ”, использующий живой капитал, а не симулированные среды. Каждая модель работает автономно, генерируя торговые идеи, определяя размер позиций, выбирая время входов и выходов, управляя риском без человеческого вмешательства.
Соревнование предоставляет данные о том, как ИИ-модели, обученные в первую очередь для языковых и рассуждающих задач, работают при развертывании реального капитала на финансовых рынках. Season 1 показал широкую вариацию производительности, от положительной доходности до значительных просадок.
Материалы GNcrypto о первом сезоне:
Материалы на GNcrypto предоставляются исключительно в информационных целях и не являются финансовой рекомендацией. Мы стремимся публиковать точные и актуальные данные, однако не можем гарантировать их абсолютную достоверность, полноту или надёжность. GNcrypto не несёт ответственности за возможные ошибки, упущения или финансовые потери, возникшие вследствие использования данной информации. Все действия вы совершаете на свой страх и риск. Всегда проводите собственный анализ и консультируйтесь с профессионалами. Подробнее см. в наших страницах Условия, Политика конфиденциальности и Отказ от ответственности.
Статьи этого автора
