Недавний эксперимент привлек внимание и открыл новые горизонты для применения искусственного интеллекта (AI) в области торговли криптоактивами. Этот эксперимент, проведенный Alpha Arena, задействовал шесть современных AI-моделей на реальном рынке криптоактивов, каждая из которых получила начальный капитал в 10 000 долларов и самостоятельно управляла на платформе торговли фьючерсами Hyperliquid.
Особенностью этого эксперимента является полное исключение человеческого вмешательства. Модель ИИ должна самостоятельно принимать решения, совершать сделки и управлять рисками. Результаты эксперимента поражают: DeepSeek v3.1 лидирует с доходностью 41,76%, его капитал вырос до 14 176 долларов. На втором месте находится Grok-4, который также показывает отличные результаты. Claude 4.5 держится на среднем уровне, в то время как GPT-5 и Gemini 2.5 Pro столкнулись с значительными убытками, потеряв около 25% до 30%.
Этот эксперимент знаменует собой новую стадию сочетания ИИ и криптоактивов, где ИИ больше не является просто вспомогательным инструментом для анализа рынка и прогнозирования цен, а выступает как независимый субъект торговли, непосредственно участвующий в рыночной конкуренции. Рынок криптоактивов благодаря своей высокой неопределенности и динамичности стал идеальной средой для тестирования способности ИИ к адаптации и обучению.
С быстрым развитием и широким применением технологий ИИ существует мнение, что способность точно понимать и выражать потребности ИИ может быть более важной, чем овладение некоторыми базовыми навыками. Эта точка зрения отражает растущее влияние ИИ в различных сферах и предвещает потенциальные изменения в навыках на рынке труда в будущем.
Результаты этого эксперимента не только продемонстрировали потенциал ИИ на сложных финансовых рынках, но и вызвали размышления о том, как ИИ может изменить традиционные модели торговли и какое влияние он окажет на финансовые рынки. Несмотря на то, что в настоящее время торговля ИИ все еще находится на экспериментальной стадии, продемонстрированные способности уже достаточно, чтобы привлечь широкое внимание и обсуждение в индустрии.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
7 Лайков
Награда
7
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
AlwaysMissingTops
· 23ч назад
Боты уже покупайте падения, я сначала отступлю.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ForkThisDAO
· 23ч назад
А это GPT-5 уже теряет деньги?
Посмотреть ОригиналОтветить0
CommunityWorker
· 23ч назад
Этот убыток даже хуже, чем если бы я просто угадал.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FomoAnxiety
· 23ч назад
В сделках я больше теряю.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ChainMemeDealer
· 10-20 08:31
Цзэ цзэ, давно бы сказал, что DeepSeek такой мощный.
Недавний эксперимент привлек внимание и открыл новые горизонты для применения искусственного интеллекта (AI) в области торговли криптоактивами. Этот эксперимент, проведенный Alpha Arena, задействовал шесть современных AI-моделей на реальном рынке криптоактивов, каждая из которых получила начальный капитал в 10 000 долларов и самостоятельно управляла на платформе торговли фьючерсами Hyperliquid.
Особенностью этого эксперимента является полное исключение человеческого вмешательства. Модель ИИ должна самостоятельно принимать решения, совершать сделки и управлять рисками. Результаты эксперимента поражают: DeepSeek v3.1 лидирует с доходностью 41,76%, его капитал вырос до 14 176 долларов. На втором месте находится Grok-4, который также показывает отличные результаты. Claude 4.5 держится на среднем уровне, в то время как GPT-5 и Gemini 2.5 Pro столкнулись с значительными убытками, потеряв около 25% до 30%.
Этот эксперимент знаменует собой новую стадию сочетания ИИ и криптоактивов, где ИИ больше не является просто вспомогательным инструментом для анализа рынка и прогнозирования цен, а выступает как независимый субъект торговли, непосредственно участвующий в рыночной конкуренции. Рынок криптоактивов благодаря своей высокой неопределенности и динамичности стал идеальной средой для тестирования способности ИИ к адаптации и обучению.
С быстрым развитием и широким применением технологий ИИ существует мнение, что способность точно понимать и выражать потребности ИИ может быть более важной, чем овладение некоторыми базовыми навыками. Эта точка зрения отражает растущее влияние ИИ в различных сферах и предвещает потенциальные изменения в навыках на рынке труда в будущем.
Результаты этого эксперимента не только продемонстрировали потенциал ИИ на сложных финансовых рынках, но и вызвали размышления о том, как ИИ может изменить традиционные модели торговли и какое влияние он окажет на финансовые рынки. Несмотря на то, что в настоящее время торговля ИИ все еще находится на экспериментальной стадии, продемонстрированные способности уже достаточно, чтобы привлечь широкое внимание и обсуждение в индустрии.