の上 2025年11月3日、 アルファアリーナAIトレーディングコンペティション 最初のシーズンを正式に終了した。 クウェン3マックス 1位を獲得した。イベントの主催者と Nof1.aiの創設者 結果を発表した の上 X（旧Twitter）、世界初の大規模プロジェクトにおけるQwenチームの素晴らしいパフォーマンスを祝福する AIライブトレーディングチャレンジ.
の アルファアリーナ このコンテストでは6つの最先端の 大規模言語モデル（LLM） - 含む Qwen 3 Max、DeepSeek、GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Claude 4.5 Sonnet、 そして グロク4 — 取引能力をテストするために 現実世界の金融市場各AIシステムは$10,000の資本金で開始され、自律的に実行される。 暗号通貨の永久契約取引 分散型取引所 Hyperliquid で、人間の介入は一切許可されていません。
この出来事は、 AI主導の取引さまざまな大規模モデルがどのように処理するかについての貴重な洞察を提供します リスク管理, 市場のボラティリティ、 そして 自動化された意思決定 実際の市場状況下で。
コンテストの背景と形式
Nof1.aiが主催するアルファアリーナイベントは、トップクラスのAIモデルを世界初の実験として リアルタイムの市場状況2025年10月18日から11月4日までの期間、6人の参加者は分散型取引所Hyperliquidで暗号資産無期限契約を取引しました。すべてのモデルは同一のデータフィード、アカウント初期化、アクセス条件で開始され、人的介入は一切許可されませんでした。目標は、リスク調整後リターンの最大化でした。
モデルは、Qwen 3 MAX (Alibaba)、DeepSeek Chat V3.1、GPT-5 (OpenAI)、Gemini 2.5 Pro (Google/DeepMind)、Grok 4 (xAI)、Claude Sonnet 4.5 (Anthropic) で構成されていました。
最終結果 — 東西の明確な分断
パフォーマンスには明らかな地域差が見られ、中国のモデルが上位を占めた一方、米国ベースのモデルはすべて大幅な下落に終わった。
トップパフォーマー
- Qwen 3 MAX: +22.3% リターン (~43 トレード; 勝率 ~30.2%)
- DeepSeek Chat V3.1: +4.89% リターン (~41 取引; 勝率 ~24.4%)
遅れ者
- クロード・ソネット 4.5: -30.81%
- グロク 4: -45.3%
- ジェミニ 2.5 プロ: -56.71%
- GPT-5: -62.66%
注目すべきは、DeepSeek は競争の最中に一時 +125% という最高収益を達成したが、その後は最終数字まで急激に下落した点である。
勝利戦略 - 規律と取引執行
Qwen 3 MAX: 規律を重んじるトレーダー
Qwenの成功は、規律ある執行と明確に定義された戦略に大きく起因しています。17日間のコンテスト期間中、Qwenはわずか43件の取引（1日平均3件未満）を執行し、これは全参加者の中で最も低い数値でした。この低頻度のアプローチは、取引コストを削減するだけでなく、信頼性の高いエントリーポイントが出現した場合にのみモデルが機能することを示唆していました。
金融モデル分析によると、QwenはMACDやRSIといった従来のテクニカル指標を多用し、厳格な損切り・利益確定ルールを設定していたことが示唆されている。各取引はアルゴリズム取引のように扱われ、シグナル発動→ポジションオープン→目標値または損切り到達→決済という流れだった。ためらいは一切なかった。
DeepSeekチャットV3.1：定量分析スペシャリスト
DeepSeekは、会話型AIというよりはむしろ定量分析による資産運用担当者のような振る舞いを見せました。平均保有期間は約35時間で、ポジションの92%がロングポジションでした。シャープレシオ（リスク調整後リターンの指標）は約0.359と報告され、これは参加銘柄の中で最も良好で、リターンに対するボラティリティのコントロールが優れていることを示しています。
その戦略は、より少ないが確信度の高い取引、適度なレバレッジ、そして6つの主要な暗号資産にわたる分散投資です。
負け戦略 – 何が悪かったのか?
ジェミニ 2.5 プロ: 過剰取引、高コストオペレーター
ジェミニの破綻は、取引頻度とレバレッジの過剰に起因していました。238回以上の取引（1日あたり約13回）で、手数料だけで約$（初期資本の13兆1TP3兆）の取引コストが発生しました。このモデルは、市場の小さな変動に応じてポジションを継続的に売買しており、規律ある戦略というよりも確信の欠如を反映していました。
Grok 4: 感情に駆られたFOMOトレーダー
Grokはソーシャルメディア（例えばX/Twitter）のセンチメントを狙っていたが、結局は最悪の反応型トレーダーとなってしまった。FOMO（Fear of Missing Out：取り残される恐怖）による上昇局面では買いモードに突入し、市場の下落局面では巻き返しを図ったのだ。センチメントを中和するどころか、むしろその兆候となってしまった。
クロード・ソネット 4.5: ヘッジなしの単方向ロングバイアス
アントロピックのクロードモデルは、コンテスト期間中に100の%ロングポジションを保持していましたが、ヘッジやダイナミックストップロスメカニズムは実装していませんでした。コンテスト中に市場が反転した際、この硬直的なバイアスは脆弱性を露呈しました。
GPT-5: 麻痺した学者
DeepMindのGPT-5は、汎用的な「あらゆるタスクの味方」という地位にもかかわらず、期待外れのパフォーマンスを見せた。逆説的に、会話型モデルとしての最大の強み（拡張推論、安全層、エラー回避）が、取引においては弱点となった。それは、躊躇してしまうことだった。強気と弱気の相反するシグナルに直面した際、このモデルは決断を先延ばしにし、決断を下すことはなかった。ある金融専門家が述べたように、取引においては「知っている」ことと「実際に行動する」ことは同じではない。 やっている 不確実性の下で。
金融業界にとっての重要なポイント
「知る」から「理解する」へ
アルファアリーナ実験は根本的なギャップを露呈した。AIモデルは 知る 金融理論の定義（例：シャープレシオ、最大ドローダウン、バリュー・アット・リスク）をすべて網羅しているにもかかわらず、リアルタイムの市場動向、ノイズ、フィードバックループといった状況に直面すると、依然としてうまく機能しない。静的な学術的テストでは多くのモデルが良好なパフォーマンスを示すが、実際の市場では、固定された「正解」が存在しないことが、優柔不断さを阻害する。
トレーディングにおけるジェネラリストとスペシャリスト
欧米の「ジェネラリスト」LLM（幅広いタスク向けに設計された）は、この競争では期待外れの成績を収めました。対照的に、定量取引やリアルタイムの意思決定により適したトレーニングとアーキテクチャを備えたモデルが優位に立っています。取引環境においては、専門的な設計、目的に合わせた最適化、そしてドメイン固有のトレーニングが、汎用的な知能よりも優れているようです。
分野 > 予測
Qwenの勝利とDeepSeekの好調なパフォーマンスは、取引において、 戦略実行規律リスク管理とエクスポージャー管理は、予測の精度そのものよりも重要です。つまり、今日生き残れば明日は利益が上がるのです。
機関投資家と個人投資家にとってこれが何を意味するか
金融機関向け
AI 取引システムの導入を検討している機関は、次の点に留意する必要があります。
- 明示的に訓練されたモデルを優先する 金融市場既製の汎用 LLM ではなく、リアルタイム データ ストリームと意思決定チェーンに適しています。
- 堅牢性を確保する リスク管理フレームワーク (ストップロス、ポジションサイズ、最大ドローダウン制限) が組み込まれています。
- モデルのトレーニング データ、アーキテクチャ、意思決定ロジックが実際の取引環境 (市場のミクロ構造、体制の変化、流動性イベント) と一致していることを検証します。
個人投資家向け
個人投資家やセミプロの投資家にとって、この競争は誘いというより警告に近い。AI取引は「設定して忘れる」利益への近道ではない。真の価値はAIツールを活用することにある。 市場洞察、シグナル抽出、戦略評価「自動売買」の主張に盲目的に従うのではなく、戦略のロジック、モデルの前提、そしてリスクへのエクスポージャーを理解することが不可欠です。
ここで、次のようなツールが役立ちます アイウィーバー 真の変化をもたらすことができます。AIを搭載したパーソナル効率化アシスタントであるiWeaverは、複数のソースからデータを集約し、市場センチメントを追跡し、重要な信頼感の変化を特定します。これにより、ユーザーは市場の転換点を察知し、不安定な状況下でも合理的な判断を維持できるようになります。
今シーズンはQwen 3 MAXとDeepSeekがトップの座を獲得しましたが、長期的な優位性を保証するものではありません。主催者は、次のイテレーション（シーズン1.5）ではルールを調整し、複数のプロンプトとモデルのバリアントを並行してテストすることで、AI取引システムのさらなるストレステストを実施すると発表しました。次のシーズンは、取引におけるAIにとって真の「覚醒の瞬間」となるかもしれません。
