Ми таємно перемогли чемпіона AI торгового турніру Qwen

Ті, кого «обіграли вдома», це не лише DeepSeek, а ще й...

Автор: 1912212.eth, Foresight News

4 листопада о 6:00 завершився перший турнір nof1 з торгівлі AI-моделями — масштабне змагання великих моделей, що привернуло широку увагу технологічної спільноти, нарешті підійшло до кінця.

10 000 доларів на довгі і короткі позиції BTC, ETH, BNB, SOL, XRP та DOGE — у підсумку Qwen3 Max посіла перше місце з прибутковістю 22,3%; DeepSeek Chat V3.1 — друге місце з прибутковістю 7,66%. Решта моделей зазнали значних збитків: Claude Sonnet 4.5 — мінус 30,81%, Grok 4 — мінус 45,38%, Gemini 2.5 Pro — мінус 56,71%, GPT 5 — мінус 62,66%.

Qwen завершила з вартістю портфеля 12 231 долар, DeepSeek — 10 489 доларів, і лише ці дві з шести моделей змогли отримати прибуток, решта зазнали значних втрат.

Розрив на вододілі

Різниця між великими моделями не була визначена з самого початку.

На початку змагання ціна Bitcoin коливалася біля 100 000 доларів, волатильність капіталу учасників була невеликою, баланс коливався навколо початкових 10 000 доларів. Цей період більше нагадував розминку, коли AI пристосовувалися до правил і введення даних. DeepSeek одразу продемонструвала стабільний стиль: низьке кредитне плече, диверсифікований портфель з кількох монет, довгі позиції, використання кредитного плеча 10-15 разів, акцент на диверсифікації ризиків і слідуванні тренду. Qwen3 діяла агресивніше, віддавала перевагу високому плечу (до 25 разів), концентрувалася на 1-2 монетах, наприклад, ALL IN BTC, прагнучи високої ймовірності виграшу.

Claude і Grok були обережнішими, торгували рідко: Claude тримав лише довгі позиції з помірним плечем, Grok гнучко перемикався між довгими і короткими, але через надмірну кількість коротких на старті опинився у невигідній позиції. Для порівняння, Gemini і GPT-5 були дуже активними: перший здійснив 165 угод, другий — 63, але їхня стратегія була швидкою, з коротким часом утримання позицій, і вже на старті повністю короткі позиції заклали майбутні проблеми.

Після 19 жовтня BTC почав зростати з 106 000 доларів, openai та gemini одразу почали втрачати позиції, впевнено зайнявши останні місця. 23 жовтня BTC чотири дні поспіль зростав з 107 000 доларів, і саме з цього моменту DeepSeek і Qwen3 почали боротьбу за перше місце. Спочатку Qwen3 значно випереджала, але 26 жовтня ввечері BTC різко впав з 115 000 доларів, і DeepSeek вийшла вперед, аж до вечора 3 листопада, коли BTC знову різко впав, і Qwen3 повернула собі перше місце перед завершенням змагання.

Низькочастотна трендова торгівля DeepSeek і висока дисципліна стали ключем до перемоги, у той час як висока ймовірність виграшу і велике плече Qwen3 виглядали ефектно, але жадібність призвела до помилок. Gemini і GPT-5 стали прикладами того, як не треба інвестувати: Gemini з високочастотними операціями нагадував роздрібного трейдера, який женеться за ринком, короткий час утримання і низьке співвідношення прибутку до збитків збільшили комісії та помилки, що призвело до втрати половини капіталу. GPT-5, хоч і був обережним і мав довгий ланцюг прийняття рішень, уникав великих втрат, але пропускав можливості і часто помилявся у виборі напрямку (наприклад, повністю короткі на старті), у підсумку — збитки.

Звісно, всі моделі-учасники використовували лише технічні індикатори, такі як RSI, MACD, повністю ґрунтуючись на цінових сигналах, ігноруючи вплив макроекономічних подій і новин. Крім того, у цьому змаганні, що тривало понад десять днів, було багато випадкових факторів, і навіть постійні переможці могли зазнати значних втрат з різних причин.

По-перше, слідування тренду і дисципліна кращі за високочастотну торгівлю: на невизначеному ринку стратегія з низькою частотою, довгим утриманням і високим співвідношенням прибутку до збитків є надійнішою і допомагає уникнути емоційних рішень. По-друге, диверсифікація ризиків краща за агресивну концентрацію: хоча високе плече Qwen3 може збільшити прибуток, воно так само може призвести до великих втрат, тому інвесторам слід звертати увагу на управління позиціями і стоп-лосс. По-третє, обмеження AI нагадують про важливість людських рішень: хоча AI працюють з однаковими даними, різниця у тренуванні призводить до різних результатів, інвестори можуть перейняти сувору кількісну дисципліну DeepSeek, але повинні поєднувати це з фундаментальним аналізом і розумінням людської природи. Змагання підкреслило потенціал AI у фінансах — наприклад, бекграунд материнської компанії DeepSeek міг допомогти їй «бути загартованою в боях» — але інвесторам не слід надмірно покладатися на AI: AI — це інструмент, а не оракул, і лише поєднання машинного інтелекту з особистим досвідом дозволить утриматися на ринку криптовалют.

Ми теж вирішили спробувати

Незабаром після початку AI-турніру наша команда вирішила кинути виклик AI, дотримуючись правил Alpha Arena: дозволені лише ф'ючерсні угоди з BTC, ETH, BNB, SOL, XRP і DOGE, платформа — Lighter, кредитне плече — відповідно до можливостей Lighter. Щоб уникнути пасивної участі, обов'язковою умовою було здійснення щонайменше 10 угод протягом турніру.

Назва нашої групи одразу відобразила нашу рішучість і кінцеву мету — «Перемогти AI».

Ось підсумкові результати:

Після завершення активності я одразу змусив усіх поділитися своїми планами і думками під час змагання.

Yobo: Перед початком змагання я визначив для себе торгові принципи: торгувати лише Bitcoin і Ethereum, використовувати максимальне кредитне плече, дозволене платформою, відкривати позиції на 30-50% від загального портфеля, встановлювати тейк-профіт і стоп-лосс у співвідношенні 2,5:1. Перші два дні був дуже збуджений, після кількох угод за два дні просадка склала 24%, тоді вирішив зробити паузу на тиждень, і лише 28 числа відкрив коротку позицію, яка принесла прибуток і скоротила просадку до 13%. Але справжній прорив стався 3 числа ввечері, коли перед вечерею зважився відкрити шорт і вгадав різке падіння ціни. Хоча тейк-профіт був консервативним і прибуток міг бути більшим, але головна мета — «перемогти AI» — була досягнута, і я задоволений.

Хуа Сінь Да Цзюцай: Мій стиль торгівлі обережний, 22 жовтня ввечері довга позиція по ETH принесла понад 20% прибутку, що стало основою. Далі суворо дотримувався принципів тейк-профіту і стоп-лоссу для захисту портфеля, у підсумку отримав 21,84%. Думав, що буду першим, але за 10 годин до кінця ринку стався рух, і мене обійшли. Шкода.

Целінна: Більше люблю шортити, ніж лонгувати. З думкою перемогти AI, виходила з ринку, щойно досягала очікуваного прибутку, і чекала наступної хорошої точки входу. Щоб зменшити ймовірність збитків, тримала позиції лише коли була біля комп'ютера. У підсумку отримала 3,02% прибутку, але не зазнала збитків — а це вже заробіток.

Chloeppan: Спочатку була дуже обережною, використовувала стратегію зміни довгих і коротких позицій з плечем 5, максимальний прибуток — 10%. Через два дні не втрималася і стала агресивнішою, перейшла на плече 10, збільшила маржу, і якраз уночі забула закрити коротку позицію по XRP, що призвело до -44% по одній угоді. Далі вирішила «заздалегідь здатися» і просто тримала кілька шортів до кінця змагання. Висновок: для торгівлі ф'ючерсами потрібна стійка психологія, постійно слідкувати за ринком, і не варто тримати великі позиції на ніч. Для людей із завантаженим графіком краще використовувати AI для розробки стратегії — його прибутковість вища.

Задоволений: Цього разу торгував переважно Bitcoin і Ethereum. На початку ринок падав, я шортив з плечем 20, але просадка сягнула 20%. Потім, побачивши, що «Маджі Даге» відкрив лонг, я теж відкрив довгу позицію, максимальний прибуток — 50%. Далі намагався шортити на високих рівнях, встановив тейк-профіт і стоп-лосс, але стоп-лосс був надто вузьким, і позицію закрили передчасно, загальна просадка — 30%. Потім ринок продовжив падати, я знову шортив, але не втримав позицію, закрив із невеликим прибутком. Прибутковість — 0,6%. Планував ще раз зайти в шорт на локальному максимумі, але через попередню просадку став обережнішим і не наважився, пропустивши хвилю падіння. Всі операції були з плечем 10-20, тому не тримав позиції на ніч, і щоранку прокидався з напругою.

Далекий Схід: Спочатку відкривав довгі позиції по всіх монетах, але коли ринок став дуже волатильним, перейшов на обережну стратегію — великий обсяг лише по BTC. За кілька днів до кінця, через відсутність стоп-лоссу, сподівався на відскок після падіння, але в підсумку втратив 45,37%.

Керрі: Відкрити позицію — маленький крок для мене, але великий для людства. Я — консервативний трейдер, і завдяки підтримці компанії вперше спробував ф'ючерси. Перший тиждень лише лонгував BTC, ETH, XRP, SOL, DOGE, зазвичай відкривав позиції перед сном, а вранці вони вже були закриті автоматично. Прибуток був невеликим або мінус, головне — досвід, адже трохи азарту не завадить.

All-in і хай буде що буде: Спочатку хотів обережно розподілити невеликий капітал, але потім вирішив діяти агресивно. Перша угода — 25-кратний лонг по SOL, SOL одразу приніс збиток; не здався і продовжив лонгувати, друга угода — 50-кратний лонг по BTC, але ринок пішов униз, і знову збиток. Після цього капітал майже вичерпався, але я зробив висновки і відкрив 50-кратний шорт, щоб відігратися. Після кількох днів ринок трохи змінився, я знову відкрив лонг по ETH, але того ж дня отримав ліквідацію; не здався, знову лонгував, і наступного дня вдалося відновити половину капіталу; далі кілька разів намагався зловити хвилю з плечем 50, але все було марно... Нарешті, вночі 24 числа мій шорт був ліквідований, і на цьому мої гірки закінчилися.

Гуангуан: все втратив, без коментарів.

З 10 учасників лише менше половини отримали позитивний результат, з них лише 2 значно випередили інших, отримавши понад 20% прибутку, решта — лише незначний прибуток, балансуючи на межі збитків. У порівнянні з 6 AI-моделями, співвідношення прибутків і збитків схоже.

Ті, хто вибув найшвидше, були найбільш азартними, використовували максимальне плече, грали на межі ризику, і першими вилетіли. Навіть якщо потім вдалося трохи відігратися, одна різка зміна ринку знову все знищила. У порівнянні з AI-моделями, людські «емоційні коливання» частіше змушують трейдерів, які зазнали збитків, намагатися відігратися. В результаті — відсутність стоп-лоссу, часті угоди, і ще більші збитки.

Ця активність також довела важливість вибору імені: два найгірших учасники мали імена «All-in і хай буде що буде» і «Гуангуан», тож один «помер», а інший «все втратив» — як і планували. Як зазначила Chloeppan, ф'ючерси більше підходять тим, у кого багато вільного часу, а переможець звався Yobo, що одним зі значень має «ледар» — висновок виглядає цілком логічним.

Повний портфель з плечем 50, часті угоди і відсутність стоп-лоссу стали основними причинами збитків і ліквідацій серед учасників. Ф'ючерсним трейдерам варто стати холоднокровними машинами, щоб вижити на ринку з високим ризиком. Якщо ви не сильні у трейдингу, просте утримання BTC — теж непоганий вибір. У цьому AI-турнірі стратегія HODL Bitcoin принесла третій результат, поступившись лише Qwen3 і DeepSeek.