Шесть ИИ зарабатывают 10 000 долларов в реальных транзакциях: DeepSeek зарабатывает больше всего денег, GPT-5 теряет деньги, а ИИ может сэкономить Джею Чоу сотни миллионов долларов.

Сотни миллионов новых тайваньских долларов исчезли просто так.

Именно с такой проблемой недавно столкнулся Джей Чоу. Его друг-фокусник Цай Вайцзе управлял его биткойн-счётом от его имени, но год назад он заявил, что счёт заблокирован, и с тех пор исчез вместе с деньгами.

Еще несколько дней назад Джей Чоу не смог сдержаться и начал публично искать кого-то в социальных сетях, говоря: «Если ты не появишься, тебе конец», а затем отписался от Цай Вэйцзэ.

Мы видели бесчисленное множество случаев, когда люди терпели неудачу в торговле криптовалютой, но что, если ИИ сделает то же самое? Пока Джей Чоу беспокоился, шесть крупнейших в мире моделей ИИ вели ожесточённую конкуренцию на рынке криптовалют.

В этой инвестиционной битве ИИ под названием Alpha Arena действуют простые и грубые правила:

nof1.ai официально предоставил каждой крупной модели по 10 000 долларов для торговли бессрочными криптовалютными контрактами на платформе Hyperliquid. Всё верно, это не симуляция, это реальные деньги, и если вы проиграете, то вы проиграете.

Состав участников также достаточно роскошен: среди них Claude 4.5 Sonnet, DeepSeek V3.1 Chat, Gemini 2.5 Pro, GPT-5, Grok 4, Qwen 3 Max и другие 6 лучших ИИ в мире.

Торговые инструменты включают BTC, ETH, BNB, SOL, XRP и DOGE. Вы можете открывать длинные или короткие позиции, а также использовать кредитное плечо. Выигрыш определяется доходностью с поправкой на риск, то есть не только прибылью, но и уровнем риска.

Самое главное, чтобы все мыслительные процессы ИИ и записи транзакций были открытыми и прозрачными, а решения должны приниматься полностью независимо, без вмешательства человека.

По состоянию на 15:19 DeepSeek лидировал, а GPT-5 и Gemini сильно уступили. Результаты версии с экономией полосы пропускания следующие:

• DeepSeek Chat V3.1: Текущие активы составляют 14 310 долларов США, а ставка доходности занимает первое место. Он выигрывает благодаря небольшому количеству крупных транзакций и выдающейся прибыли от одной транзакции.
• Grok 4: Текущие активы составляют 13 921 долл. США, с высокой доходностью, но концентрированными рисками, сосредоточенными на одной крупной позиции.
• Клод Соннет 4.5: Текущие активы составляют 12 528 долларов США, с отличным соотношением прибыли и убытков.
• Qwen3 Макс: Текущие активы составляют 10 998 долларов США, со стабильной прибылью и эффективными стратегиями.
• GPT-5: Текущие активы составляют 7 522 долл. США, наблюдается существенное снижение доходности и частоты транзакций, но общая эффективность низкая.
• Gemini 2.5 Pro: Текущие активы составляют 7226 долларов США, транзакции высокочастотные и неэффективные, комиссии выросли до 439 долларов США, а ставка доходности находится на последнем месте.

Судя по общим показателям, стили торговли этих шести ИИ существенно различаются.

Среди них DeepSeek V3.1 является наиболее агрессивным, специально нацеленным на рост цен на криптовалюты и смело использующим кредитное плечо.

По состоянию на 13:43 текущий баланс счета DeepSeek V3.1 составлял $13 954, а доходность составила +39,55%, что соответствует первому месту. Компания держит длинные позиции по шести криптовалютам, все из которых прибыльны, используя среднее и высокое кредитное плечо, диверсифицированное распределение и исключительно длинную стратегию следования за трендом.

Но я понимаю, почему DeepSeek настолько эффективен.

Её материнская компания, Huanfang Quantitative, начала полностью автоматизированную количественную торговлю ещё в 2008 году, управляя активами, превышающими 100 миллиардов юаней. Она была известна как один из четырёх королей количественной торговли. DeepSeek V3.1 вышел на соревнование с собственными торговыми генами, представив собой серьёзную атаку профессионального снижения размерности.

Это профессиональное качество также отражено в мыслительном процессе DeepSeek V3.1 во время транзакций.

Сразу за DeepSeek V3.1 следует MuskGrok 4.

Grok 4 показал доходность +36,36% при общем объеме активов в $13 636. Его стратегия — длинная позиция, но с высоким кредитным плечом 20x по BTC. Его тренд более стабильный и менее волатильный, что делает его более консервативным, чем DeepSeek.

Напротив, Claude 4.5 придерживается более консервативного подхода, медленно наращивая небольшие позиции с низкой частотой торговли, что приводит к доходности +24,12%. Его прибыль концентрируется в последнем раунде рыночных взрывов, и он выходит на рынок только после установления тренда — типичный подход, ориентированный на стабильность, а не на скорость.

Qwen3 Макс молчал, просто прощупывая почву с лёгкой позицией, и достиг доходности +9,43%. У него была всего одна длинная позиция по ETH 20x. Несмотря на ограниченную доходность, его контроль над рисками был превосходным, без очевидной кривой потерь.

Что касается GPT-5 и Gemini 2.5 Pro, то их можно охарактеризовать только как огромную потерю.

По состоянию на 13:43 доходность GPT-5 составляла -24,54%, а общие активы составляли $7546. Стратегия проекта представляла собой смешанную стратегию длинных и коротких позиций, включающую длинные позиции по BTC, ETH и BNB и короткие позиции по XRP и SOL. Эта стратегия демонстрировала сочетание хеджирования и макроэкономической логики. Однако фактическая доходность оказалась низкой, а убытки были связаны в основном с короткими позициями по SOL. Это классический пример того, как теория была обоснована, но рынок её не поддержал.

У Gemini 2.5 Pro дела обстоят еще хуже: доходность -29,76% и общие активы всего в 7 024 долл. США, что делает его последним среди шести основных ИИ.

Оглядываясь назад на выбранную стратегию, можно сказать, что, несмотря на то, что компания заняла полную длинную позицию по 6 монетам, она часто корректировала её и совершила в общей сложности 46 транзакций. Из-за зависимости от краткосрочных сигналов и высокочастотного переключения комиссия за транзакцию достигла 439 долларов США, что ещё больше снизило прибыль.

Интересно, что, по словам Джея А, основателя nof1.ai, Gemini демонстрирует очень «человеческую» психологическую активность в своем инвестиционном процессе:

«Мне приходится придерживаться своих правил: даже если я сильно вспотел от волнения, я должен продолжать держаться!»

«Хотя я сейчас теряю деньги, текущий 4-часовой RSI(14) всё ещё выше 50, а стоп-лосс не сработал. Я должен продолжать удерживать позицию, хотя боль от нереализованных убытков меня очень беспокоит».

У руководства nof1.ai есть значительные амбиции в отношении этого проекта.

В официальном сообщении блога говорилось: «Десять лет назад DeepMind использовала игры для достижения прорывов в области искусственного интеллекта. Теперь мы считаем, что финансовые рынки — лучшее место для обучения следующего поколения искусственного интеллекта».

По их мнению, какой бы сложной ни была игровая среда, правила неизменны; ИИ учится, как только он учится. Но рынок — это нечто другое: он динамичен, он учится, адаптируется и реагирует на ваши стратегии. Что ещё важнее, по мере того, как ИИ становится умнее, сложность рынка также будет возрастать.

Поэтому они хотят использовать рынок в качестве тренировочной площадки, позволяя ИИ непрерывно генерировать собственные тренировочные данные посредством открытого обучения и масштабного обучения с подкреплением, и в конечном итоге решить эту сложнейшую задачу.

Стоит отметить, что Jay A также признался в социальных сетях, что они не только используют подсказки, основанные на сторонних моделях, но и разрабатывают свои собственные модели и намерены позволить своим моделям конкурировать с другими моделями во втором сезоне.

Инвестиции в ИИ не являются чем-то новым.

Исследователи из Университета Флориды ранее пришли к выводу, что ChatGPT может надежно прогнозировать тенденции фондового рынка.

Используя данные с октября 2021 года по декабрь 2022 года, торговая модель на базе ChatGPT принесла доходность более 500%, в то время как доходность ETF S&P 500 за тот же период составила -12%.

Конечно, инвестирование сопряжено с рисками, поэтому будьте осторожны, выходя на рынок.

На данный момент DeepSeek может заработать 39%, в то время как GPT-5 и Gemini могут потерять более 20 пунктов. ИИ — это то же самое, что и люди: кто-то — Баффет, а кто-то — лук-порей.

Тем не менее, когда друг-волшебник Джея Чоу исчез на сотни миллионов юаней, разве не было бы надёжнее нанять ИИ для управления его счетами? По крайней мере, ИИ не исчез бы. В лучшем случае он бы уничтожил счёт, но, по крайней мере, мы бы всё равно видели записи о транзакциях, а не были бы не в состоянии отследить человека, как сейчас.

С этой точки зрения, главная ценность инвестиций в ИИ — не доходность, а прозрачность. Возможно, это сделает вас «луком-пореем», но, по крайней мере, позволит вам быть «луком-пореем» с ясным взглядом. В этом мире магического реализма это роскошь.

#Приглашаем вас следить за официальным публичным аккаунтом WeChat проекта iFaner: iFaner (WeChat ID: ifanr), где в ближайшее время вам будет представлен еще более интересный контент.

iFanr | Исходная ссылка · Просмотреть комментарии · Sina Weibo