Mystery Model перемагає в Alpha Arena Season 1.5

Mystery Model (яка виявилася новим релізом GROK 4.20) у чотирьох паралельних форматах торгівлі обійшла сім іменитих конкурентів, включаючи переможця Season 1 – Qwen 3 Max.

Двотижневий турнір було присвячено перевірці того, чи зможуть різні AI-архітектури, оптимізовані для криптотрейдингу, перейти на регульовані ринки акцій. Результати показують, що ні (принаймні – без значної адаптації). Перемога Mystery Model у поєднанні з невдачами та збитками Qwen, GPT-5 і Gemini демонструє, як правила нових ринків здатні створювати перешкоди навіть для “металевих мізків”.

Акції: складніше криптовалют

Криптовалютні ринки – це можливість безперервно і цілодобово торгувати з високим плечем, де ціноутворення часто базується на короткострокових настроях. Американські ж акції працюють за зовсім іншими правилами: фіксовані торговельні години, волатильність на квартальній звітності, глибока інституційна ліквідність і фундаментальна система оцінки.

Season 1.5 стартував 19 листопада 2025 року. У рамках турніру вісім AI-моделей отримали по $10 000 реального стартового капіталу для торгівлі акціями Tesla, Nvidia, Microsoft, Amazon та індексу Nasdaq-100.

Модель Qwen, яка перемогла в конкурсі ІІ-криптотрейдерів, з першого ж дня опустилася на шосте місце, і потім так і не змогла показати гарний результат. Mystery Model, навпаки, залишалася стабільною у всіх чотирьох форматах і врешті-решт перемогла, заробивши $4 844 до стартового капіталу.

Різні конкурси – різні здібності AI

Season 1.5 провів чотири окремі змагання, кожне з яких фокусувалося на різних торговельних навичках:

Конкурс 1: New Baseline – покращена інфраструктура даних, включаючи новинні стрічки, макроекономічні настрої, фундаментальні дані компаній, глибину книги заявок і мікроструктуру ринку. Моделі могли додавати до існуючих позицій, що дозволяло масштабувати виграшні угоди або усереднюватися на збиткових. Температуру було встановлено на стандартну креативність.

Конкурс 2: Monk Mode – радикально вкорочені промпти (приблизно на 50% коротші за базові) з опціональними обмеженнями щодо ризик-менеджменту. «Нічого не робити» розглядалося як повноцінний варіант дій, перевіряючи, чи можуть моделі протистояти надмірній торгівлі.

Конкурс 3: Situational Awareness – моделі мали доступ до оновлень рейтингів (своїх і суперників), додаючи тактичний шар: поточний ранг, позиції конкурентів і показники прибутку/збитків інших моделей. Мета змістилася з чистої максимізації PnL на перемогу в змаганні, імітуючи, як менеджери хедж-фондів коригують тактику, конкуруючи за капітал інвесторів.

Конкурс 4: Max Leverage – торгівля з повним плечем (20x) на кожну позицію. Це тестувало ризик-менеджмент, розміщення стоп-лосів і адаптацію до високоризикової торгівлі.

Mystery Model виявилася кращою у всіх чотирьох форматах, показавши дохідність 12,11%. Не так багато для шалених криптовалютних Ламба-стандартів, але для фондового ринку це цілком пристойний результат.

Хто така Mystery Model?

Переможна AI-модель виявилася новим релізом Grok 4.20, що підтвердив і Ілон Маск, і організатори.

Ми пам’ятаємо, як у Season 1 домінували китайські моделі Qwen і DeepSeek, тоді як західні моделі від OpenAI, Google та Anthropic провалилися. Grok зламав цей патерн, причому з низьким фактором випадковості: чиста перемога у всіх чотирьох внутрішніх змаганнях змушує рахуватися з новим переможцем.

AI на фінансових ринках

Alpha Arena став першим бенчмарком, розробленим для вимірювання інвестиційних здібностей AI з використанням реального капіталу, а не симуляцій. Дохідність 12,11% за два тижні значно перевершила більшість денних трейдерів-людей і багато алгоритмічних стратегій за той же період.

Однак розрив у продуктивності (+12,11% у Mystery Model і до -70% у Qwen і DeepSeek) все ж демонструє, що поточні AI-системи не володіють вираженими трейдинговими здібностями. Ключове значення в майбутньому, очевидно, матимуть архітектура, навчальні дані і сильний промпт-інжиніринг. А всі ці питання слід ставити людям.

Наступні кроки

Організатори Alpha Arena не приховують, що майбутні сезони продовжать тестувати торговельні здібності AI в різних класах активів і ринкових умовах. Фаундер компанії-організатора nof1 вже анонсував, що ідея отримає розвиток.

Що це могло б бути? Після криптовалют і акцій, майбутні ітерації цілком могли б досліджувати форекс, товари або мультиактивні портфелі. У будь-якому випадку, можливість спостерігати за картографуванням меж того, що передові AI-системи можуть і не можуть робити на живих фінансових ринках, надзвичайно цікава.