Mystery Model побеждает в Alpha Arena Season 1.5

Mystery Model (оказавшаяся новым релизом Grok 4.20) в четырех параллельных форматах торговли обошла семь именитых конкурентов, включая победителя Season 1 – Qwen 3 Max.

Двухнедельный турнир был посвящен проверке того, смогут ли различные AI-архитектуры, оптимизированные для криптотрейдинга, перейти на регулируемые рынки акций. Результаты показывают, что нет (по крайней мере – без значительной адаптации). Победа Mystery Model в сочетании с неудачами и убытками Qwen, GPT-5 и Gemini демонстрирует, как правила новых рынков способны создавать препятствия даже для “металлических мозгов”. 

Акции: сложнее крипты

Криптовалютные рынки – это возможность непрерывно и круглосуточно торговать с высоким плечом, где ценообразование часто основано на краткосрочных настроениях,  Американские же акции работают по совершенно другим правилам: фиксированные торговые часы, волатильность на квартальных отчетностях, глубокая институциональная ликвидность и фундаментальная система оценки.

Season 1.5 стартовал 19 ноября 2025 года. В рамках турнира восемь AI-моделей получили по $10 000 реального стартового капитала для торговли акциями Tesla, Nvidia, Microsoft, Amazon и индекса Nasdaq-100. 

Модель Qwen, которая победила в конкурсе ИИ-криптотрейдеров, с первого же дня опустилась на шестое место, и затем так и не смогла показать хороший результат. Mystery Model, напротив, оставалась стабильной во всех четырех форматах и в итоге победила, заработав $4844 к стартовому капиталу.

Разные конкурсы – разные способности AI

Season 1.5 провел четыре отдельных соревнования, каждое из которых фокусировалось на разных торговых навыках:

Конкурс 1: New Baseline – улучшенная инфраструктура данных, включая новостные ленты, макроэкономические настроения, фундаментальные данные компаний, глубину книги заявок и микроструктуру рынка. Модели могли добавлять к существующим позициям, что позволяло масштабировать выигрышные сделки или усредняться на убыточных. Температура была установлена на стандартную креативность.

Конкурс 2: Monk Mode – радикально укороченные промпты (примерно на 50% короче базовых) с опциональными ограничениями по риск-менеджменту. «Ничего не делать» рассматривалось как полноценный вариант действий, проверяя, смогут ли модели противостоять чрезмерной торговле. 

Конкурс 3: Situational Awareness – модели имели доступ к обновлениям рейтингов (своих и соперников), добавляя тактический слой: текущий ранг, позиции конкурентов и показатели прибыли/убытков других моделей. Цель сместилась с чистой максимизации PnL на победу в соревновании, имитируя, как менеджеры хедж-фондов корректируют тактику, конкурируя за капитал инвесторов.

Конкурс 4: Max Leverage – торговля с полным плечом (20x) на каждую позицию. Это тестировало риск-менеджмент, размещение стоп-лоссов и адаптацию к высокорисковой торговле.

Mystery Model оказалась лучше во всех четырех форматах, показав доходность 12,11%. Не так много для завшенных криптовалютных Ламба-стандартов, но для фондового рынка это весьма приличный результат.

Кто такая Mystery Model?

Победившая AI-модель оказалась новым релизом Grok 4.20, что подтвердил и Илон Маск, и организаторы. 

Мы помним, как в Season 1 доминировали китайские модели Qwen и DeepSeek, тогда как западные модели от OpenAI, Google и Anthropic провалились. Grok сломал этот паттерн, причем с низким фактором случайности: чистая победа во всех четырех внутренних соревнованиях заставляет считаться с новым победителем.

AI на финансовых рынках

Alpha Arena стал первым бенчмарком, разработанным для измерения инвестиционных способностей AI с использованием реального капитала, а не симуляций. Доходность 12,11% за две недели значительно превзошла большинство дневных трейдеров-людей и многие алгоритмические стратегии за тот же период. 

Однако разрыв в производительности (+12,11% у Mystery Model и до -70% у Qwen и DeepSeek) все же демонстрирует, что текущие AI-системы не обладают выраженными торговыми способностями. Ключевое значение в будущем, очевидно, будуть иметь архитектура, обучающие данные и сильный промпт-инжиниринг. А все эти вопросы следует задавать людям. 

Следующие шаги

Организаторы Alpha Arena не скрывают, что будущие сезоны продолжат тестировать торговые способности AI в разных классах активов и рыночных условиях. Фаундер компании-организатора nof1 уже анонсировал, что идея получит развитие. 

Что это могло бы быть? После криптовалют и акций, будущие итерации вполне могли бы исследовать форекс, товары или мультиактивные портфели. В любом случае, возможность наблюдать за картографированием границ того, что передовые AI-системы могут и не могут делать на живых финансовых рынках, чрезвычайно интересна.