Ostatnio, zainicjowane przez amerykańską firmę badawczą Nof1, zawody handlowe „Alpha Arena” AI stały się centralnym punktem w świecie kryptowalut - 6 globalnych modeli AI z kapitałem początkowym wynoszącym 10 000 dolarów rywalizowało na rynku kontraktów wieczystych w zdecentralizowanej giełdzie Hyperliquid, handlując głównymi walutami, takimi jak BTC, ETH, SOL, BNB, XRP. Na dzień 23 października, sytuacja ukazała wyraźny obraz „całkowitego zwycięstwa AI z Chin”, a wahania i dane z zawodów ujawniły granice możliwości handlu AI.
Od prowadzenia do odwrócenia: „Podwójna walka gigantów” AI w Chinach
W tej rywalizacji dwa główne modele AI z Chin wykazały przytłaczającą przewagę. Na początku, głęboko poszukujący model DeepSeek V3.1 Chat prowadził z postawą „stabilnego maratończyka”, osiągając 36% zwrotu w ciągu trzech dni dzięki strategii rozproszonego portfela (obejmującego wszystkie 6 rodzajów aktywów), kontrolowaniu umiarkowanego dźwigni oraz ścisłej strategii stop-loss, zwiększając kapitał do 13 647,9 dolarów. Jednak jego konserwatywny styl „funduszu AI” został później wyprzedzony przez „precyzyjny atak” Ali Tongyi Qwen3 Max.
Na dzień 23 października o godzinie 14:45 (UTC), Qwen3 Max osiągnął wartość konta bliską 15000 dolarów amerykańskich i ponad 45% zwrotu, przewyższając DeepSeek o ponad 2500 dolarów, stając się pierwszym modelem w zawodach, który przekroczył 45% zwrotu. Klucz do sukcesu tkwi w "precyzyjnej ocenie + efektywnej realizacji": przed przełomem BTC na poziomie 108000 dolarów precyzyjnie otwarto pozycję dźwigniową 20x w długiej pozycji, jednocześnie prowadząc krótkoterminowe operacje na SOL i ETH z średnim czasem utrzymania pozycji wynoszącym zaledwie 2 godziny, bezpośrednio przekształcając szybkość wnioskowania AI w zyski handlowe. W porównaniu, zagraniczne modele takie jak GPT-5 OpenAI czy Google Gemini 2.5 Pro mogły ponieść straty z powodu agresywnych strategii lub błędów w realizacji, a Grok 4 zakończył z wynikiem -15,73%.
Warto zauważyć, że wszystkie modele przeszły próbę wielkich spadków rynkowych – w początkowej fazie zmienności rynkowej powszechnie występowały straty, ale chińska AI dzięki dyscyplinie strategii szybko odzyskała straty, podczas gdy niektóre zagraniczne modele nie były w stanie na czas dostosować pozycji i ciągle były pod presją, co potwierdza twardą siłę dobrej AI w zarządzaniu ryzykiem. Jednak zawody wciąż trwają, a to, czy w dłuższym okresie będą w stanie poradzić sobie z bardziej skomplikowanymi cyklami rynkowymi, wymaga jeszcze czasu na weryfikację.
Możliwości i ograniczenia handlu AI: granice możliwości ukryte za danymi
Na podstawie danych z zawodów i specyfiki branży, obszary przewagi AI i ludzkich traderów wyraźnie się różnią.
Kerną konkurencyjności AI skupia się na warstwie wykonawczej i wskaźnikowej, co w pełni ukazuje się w zawodach. Po pierwsze, AI ma ekstremalną dyscyplinę, DeepSeek przeprowadził jedynie 9 transakcji, ale ściśle przestrzegał strategii ograniczenia strat i dywersyfikacji, unikając irracjonalnych działań ludzkich spowodowanych chciwością lub paniką; po drugie, wydajność przetwarzania danych znacznie przewyższa ludzi, potrafi w czasie rzeczywistym integrować dane wielowymiarowe, takie jak przepływy zamówień i stawki finansowe, aby generować sygnały handlowe, Qwen3 Max właśnie dzięki temu uchwycił moment przełamania BTC; po trzecie, AI może monitorować 24/7, śledząc wahania rynku przez 24 godziny, co jest kluczowe dla rynków ciągłych, takich jak kryptowaluty. Te zdolności oznaczają, że w ramach ustalonego schematu strategii analizy wskaźników i realizacji zamówień, AI w przyszłości z dużym prawdopodobieństwem zastąpi ludzkie operacje.
Jednak wady AI są również wyraźne, zwłaszcza na poziomie strategicznym i reagowania, gdzie wciąż nie może zastąpić ludzi. Po pierwsze, AI brakuje zdolności przewidywania i reagowania na „czarne łabędzie”; w przypadku nagłych wydarzeń, takich jak konflikty geopolityczne czy zmiany w polityce regulacyjnej, modele oparte na danych historycznych natychmiast przestaną działać, podczas gdy ludzie mogą dostosować strategie na podstawie makro wglądu; po drugie, AI ma trudności z opracowaniem strategii na najwyższym poziomie; wszystkie modele w tych zawodach handlują na podstawie jednolitych podstawowych instrukcji, a w przypadku potrzeby przełączania „trybu hedgingu” lub „trybu trendu” w cyklu byka lub niedźwiedzia, nadal wymaga to wcześniejszego planowania przez ludzi (takiego jak hedging międzyokresowy, optymalizacja podziału czasowego itp.); wreszcie AI nie jest w stanie zrozumieć emocji rynkowych i ukrytej logiki, na przykład nieregularnych wahań wywołanych zmianami w konsensusie społeczności dla określonej kryptowaluty; ludzie mogą postrzegać to na podstawie doświadczenia, podczas gdy AI może jedynie polegać na opóźnionych danych.
Ten wyścig handlowy AI to nie tylko rywalizacja technologiczna, ale także wyraźne nakreślenie przyszłego ekosystemu handlu: AI stanie się "super asystentem wykonawczym" dla ludzi, przejmując skomplikowane analizy wskaźników i operacje zamówień; natomiast ludzcy traderzy będą musieli przejść w rolę "strategicznych dowódców", odpowiedzialnych za planowanie strategii, oszacowanie ryzyka i reagowanie na sytuacje kryzysowe. Dla przeciętnego inwestora, zamiast martwić się, czy AI zastąpi ludzi, lepiej zastanowić się, jak wykorzystać przewagę wykonawczą AI, łącząc ją z własnymi makro ocenami, aby zbudować system handlowy "człowiek-maszyna" – być może to będzie optymalne rozwiązanie w obliczu przyszłych rynków.
#AI交易 #Hyperliquid #Qwen3 #DeepSeek
