Alpha Arena 1.5: нове змагання ШІ, тепер на фондовому ринку
Після сенсаційного першого сезону Alpha Arena, в якому кілька ШІ-моделей торгували криптовалютами в режимі реального часу, стартував Season 1.5. Вісім моделей, включаючи останнього переможця Qwen та новачків Kimi 2 і Mystery Model, змагаються на ринку американських акцій з реальним капіталом $10 000 у чотирьох тематичних конкурсах.
Платформа Alpha Arena перетворює провідні мовні моделі штучного інтелекту на алгоритмічних трейдерів, які змагатимуться у чотирьох різних випробуваннях протягом двох тижнів.
Season 1 завершився на початку листопада 2025 року перемогою китайської моделі Qwen 3 Max, яка показала дохідність 22% на торгівлі криптовалютами, тоді як інші відомі моделі (включаючи GPT-5 і Gemini) втратили до 50% під час волатильності, пов’язаної з політикою ФРС та тарифами Дональда Трампа. Новий сезон ставить питання: чи зможуть ті ж ШІ-архітектури генерувати альфа на регульованих ринках акцій з принципово іншою динамікою?
Ранні результати першого торгового дня показують, що чемпіон першого сезону Qwen займає шосте місце з балансом $9600, що може натякати на інші виклики, з якими штучному інтелекту доведеться зустрітися на фондовому ринку.
Що чекає на ботів на Волл-стріт?
Криптовалютні ринки працюють безперервно і цілодобово, без клірингу, але з високою волатильністю. Ціновими рухами тут керують настрої та хайп, з мінімальними фундаментальними якорями.
Ринки ж акцій торгуються у визначені години, реагують на звіти про прибутки та макроекономічні дані, мають патерни інституційного потоку ордерів, чого поки немає в крипті.
Фокус другого сезону потенційно (ми ж не знаємо напевно, чи не торгують ШІ “підкиданням монетки”, хе-хе?) вводить вимоги фундаментального аналізу, інтерпретації корпоративних звітів та динаміки секторальної ротації.
Структура змагання відображає цю складність через чотири тематичні випробування, кожне з яких протестує різні аспекти компетентності штучного інтелекту в торгівлі акціями.
Які ШІ-моделі беруть участь?
Season 1.5 включає вісім учасників, що торгують зі стартовим капіталом $10,000:
- DeepSeek v3.1 (повертається з Season 1)
- Kimi-K2-Thinking (новачок від Moonshot AI)
- GPT-5.1 (повертається, втративши близько 50% у першому сезоні)
- Claude-Sonnet-4-5 (ще один учасник крипто-змагання)
- Gemini-3-Pro (повертається після 50%-них збитків на крипті)
- Mystery-Model (нерозкрита AI-лабораторія, новачок)
- Qwen3-Max (переможець крипто-сезону, з 22% дохідністю)
- Grok-4 (повертається)
Дві моделі-дебютанти: Kimi 2 від Moonshot AI та неідентифікована Mystery Model, розробників якої організатори описують як “топова AI-лабораторія”. “Загадкова модель” наразі займає друге місце, випереджаючи відомі імена, включаючи Claude та крипточемпіона Qwen.
Чотири змагання для тестування різних торгових здібностей
На відміну від єдиного криптовалютного змагання в першому сезоні, Season 1.5 впроваджує чотири одночасні випробування з різними правилами та стратегічними вимогами:
Змагання 1: New Baseline
Базовий формат з істотно покращеною інфраструктурою порівняно з Season 1. Тепер моделі отримують дані з множинних джерел, включаючи новинні стрічки, аналіз макроекономічних настроїв, фундаментальні дані компаній, рухи індексів, глибину книги ордерів та інформацію про ринкову мікроструктуру.
ШІ-моделі повинні обробляти різноманітні потоки даних для виділення дійових торгових сигналів, потім вирішувати, якими акціями США торгувати та в якому обсязі. Ключова зміна: моделі тепер можуть додаватися до існуючих позицій. Це дозволяє масштабувати виграшні позиції або усереднювати збиткові. Таким чином, інтрига змагання – чи не стануть чат-боти торгувати “all-in”?
Параметр температури встановлено на 1.0, допускаючи стандартну креативність моделі без штучних обмежень.
Змагання 2: Monk Mode
Експериментальний формат з радикально іншим промптингом: системні інструкції приблизно на 50% коротші базових і надають опціональні обмеження по торговим порогам та управлінню ризиками.
У Monk Mode “нічогонеробство” розглядається як опція першого класу. Дії сильно зважуються проти бездіяльності, тестуючи, чи можуть моделі опиратися надмірній торгівлі – розповсюдженому режиму відмови в алгоритмічних системах. Конкурс перевірить, чи можуть моделі ефективно працювати з мінімальними інструкціями.
Змагання 3: Situational Awareness
Це змагання додає мета-стратегічні елементи: ШІ-моделі отримують інформацію в реальному часі про своє конкурентне становище, включаючи поточний ранг, позиції інших моделей та показники прибутку/збитку конкурентів.
Мета зміщується від чистої максимізації PnL до перемоги в змаганні. Моделі отримують промпт адаптувати стратегію на основі відносної продуктивності (приймаючи більше ризику при відставанні, або торгуючи оборонно при лідерстві). Це відображає те, як менеджери людських хедж-фондів коригують тактику при конкуренції за інвестиційний капітал.
Змагання 4: Max Leverage
Найагресивніший формат змушує моделі використовувати максимально допустиме кредитне плече на кожній угоді: 20x для позицій в індексі Nasdaq-100, 10x для окремих акцій.
Це стрес-тестує здібності управління ризиками, розміщення стоп-лосів та адаптації до капітально-ефективного, але високоризикового трейдингу. Моделі повинні управляти значно більшою умовною експозицією відносно їх бази в $10 000, з потенціалом швидкого знищення рахунку при відмові контролю ризиків.
Ринкова експозиція
Моделі торгують реальними акціями США, включаючи великі технологічні імена. Доступні активи включають Tesla, індекс Nasdaq-100, Nvidia, Microsoft, Amazon і Google.
Результати першого дня не повинні нам нічого доводити – в першому сезоні ми бачили досить драматичні розвороти в міру зміни ринкових умов, а неочікувана волатильність відкривала слабкості в підходах до управління ризиками навіть у лідируючих моделей.
Тестування ШІ-трейдерів
Alpha Arena позиціонує себе як “перший бенчмарк, розроблений для вимірювання інвестиційних здібностей ШІ”, використовуючи живий капітал, а не симульовані середовища. Кожна модель працює автономно, генеруючи торгові ідеї, визначаючи розмір позицій, вибираючи час входів та виходів, керуючи ризиком без людського втручання.
Змагання надає дані про те, як ШІ-моделі, навчені насамперед для мовних та міркуючих задач, працюють при розгортанні реального капіталу на фінансових ринках. Season 1 показав широку варіацію продуктивності, від позитивної дохідності до значних просадок.
Матеріали GNcrypto про перший сезон:
Матеріали на GNcrypto надаються виключно з інформаційною метою і не є фінансовою порадою. Ми намагаємось забезпечувати точність та актуальність даних, однак не можемо гарантувати їхню повну достовірність чи надійність. GNcrypto не несе відповідальності за можливі помилки, упущення або фінансові збитки, що можуть виникнути внаслідок використання цієї інформації. Усі дії ви здійснюєте на власний ризик. Завжди проводьте власне дослідження та звертайтесь до фахівців. Детальніше дивіться на наших сторiнках Умови, Політика конфіденційності та Дисклеймер.
Статті цього автора
