Sobre 3 de novembro de 2025, o Competição de negociação de IA Alpha Arena encerrou oficialmente sua primeira temporada, como Qwen 3 Max conquistou o primeiro lugar. O organizador do evento e Fundador da Nof1.ai anunciaram os resultados sobre X (anteriormente Twitter), parabenizando a equipe de Qwen por seu desempenho excepcional na primeira competição em grande escala do mundo desafio de negociação ao vivo com IA.
O Arena Alfa A competição reuniu seis tecnologias de ponta. Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) — incluindo Qwen 3 Max, DeepSeek, GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Claude 4.5 Soneto, e Grok 4 — para testar suas habilidades de negociação em mercados financeiros do mundo realCada sistema de IA começou com um capital inicial de $10.000 e foi executado de forma autônoma. negociações de contratos perpétuos de criptomoedas na exchange descentralizada Hyperliquid, sem intervenção humana permitida.
Este evento marcou um momento crucial em negociação orientada por IA, oferecendo informações valiosas sobre como diferentes modelos de grande porte lidam com isso. gestão de riscos, volatilidade do mercado, e tomada de decisão automatizada em condições reais de mercado.
Contexto e formato da competição
O evento Alpha Arena, organizado pela Nof1.ai, representa o primeiro experimento global a colocar modelos de IA de ponta em ação. condições de mercado em tempo realDurante o período de 18 de outubro a 4 de novembro de 2025, os seis participantes negociaram contratos perpétuos de criptomoedas na exchange descentralizada Hyperliquid. Todos os modelos começaram com fluxos de dados, inicialização de conta e condições de acesso idênticos — nenhuma intervenção humana foi permitida. O objetivo declarado: maximizar os retornos ajustados ao risco.
Os modelos incluíram Qwen 3 MAX (Alibaba), DeepSeek Chat V3.1, GPT-5 (OpenAI), Gemini 2.5 Pro (Google/DeepMind), Grok 4 (xAI) e Claude Sonnet 4.5 (Anthropic).
Resultados finais — Uma nítida divisão Leste-Oeste
Surgiu uma clara discrepância regional no desempenho: os modelos chineses dominaram as primeiras posições, enquanto os modelos baseados nos EUA terminaram com quedas significativas.
Melhores desempenhos
- Qwen 3 MAX: retorno de +22,3% (aproximadamente 43 negociações; taxa de acerto de aproximadamente 30,2%)
- DeepSeek Chat V3.1: retorno de +4,89% (aproximadamente 41 negociações; taxa de acerto de aproximadamente 24,4%)
Retardatários
- Soneto 4.5 de Claude: -30.81%
- Grok 4: -45.3%
- Gemini 2.5 Pro: -56.71%
- GPT-5: -62.66%
Notavelmente, a DeepSeek chegou a atingir um retorno máximo de +125% em meio à competição, mas isso foi seguido por uma queda acentuada até seu valor final.
Estratégias Vencedoras – Disciplina e Execução de Operações
Qwen 3 MAX: O Trader Orientado pela Disciplina
O sucesso da Qwen derivou principalmente da execução disciplinada e de uma estratégia bem definida. Ao longo dos 17 dias da competição, foram realizadas apenas 43 negociações (uma média de menos de três negociações por dia), o menor número entre todos os participantes. Essa abordagem de baixa frequência não só reduziu os custos de transação, como também indicou que o modelo atuava somente quando surgiam pontos de entrada de alta confiança.
A análise do modelo financeiro sugere que a Qwen se baseou fortemente em indicadores técnicos clássicos, como MACD e RSI, combinados com regras rígidas de stop-loss e take-profit. Ela tratou cada operação como uma execução algorítmica: acionamento do sinal → abertura da posição → atingimento do alvo ou stop-loss → saída. Sem hesitação.
DeepSeek Chat V3.1: O Especialista Quantitativo
A DeepSeek comportou-se mais como uma gestora de ativos quantitativa do que como uma IA conversacional. Manteve períodos médios de investimento de aproximadamente 35 horas e 92% de suas posições eram compradas. Seu índice de Sharpe (uma medida de retorno ajustado ao risco) foi de aproximadamente 0,359 — o melhor entre os participantes — indicando um controle superior da volatilidade em relação ao retorno.
Sua estratégia: menos operações, porém com maior convicção, alavancagem moderada e diversificação em seis dos principais criptoativos.
Estratégias perdedoras – O que deu errado?
Gemini 2.5 Pro: A Operadora Sobrecarregada e de Alto Custo
A queda da Gemini decorreu da frequência excessiva de negociações e da alta exposição à alavancagem. Mais de 238 negociações (aproximadamente 13 por dia) incorreram em custos de transação de cerca de 1.331 TP4T — mais de 13 TP3T do capital inicial — apenas em taxas. O modelo entrava e saía de posições continuamente em resposta a pequenas flutuações do mercado, refletindo falta de convicção em vez de uma estratégia disciplinada.
Grok 4: O Trader FOMO (medo de perder uma oportunidade) movido pela emoção
A Grok tinha como objetivo explorar o sentimento nas redes sociais (por exemplo, do X/Twitter), mas acabou se tornando o pior tipo de trader reativo: comprando o tempo todo durante os picos de alta impulsionados pelo medo de perder uma oportunidade (FOMO) e desfazendo suas posições em meio às quedas do mercado. Em vez de neutralizar o sentimento, tornou-se sintomática dele.
Soneto 4.5 de Claude: A tendência de alta unidirecional sem proteção
O modelo Claude da Anthropic manteve 100 posições compradas em % durante toda a disputa e não implementou mecanismos de hedge ou stop-loss dinâmico. Quando o mercado reverteu no meio da disputa, essa rigidez se transformou em uma vulnerabilidade exposta.
GPT-5: O Acadêmico Paralisado
O GPT-5 da DeepMind, apesar de seu status como um "aliado para todas as tarefas" de propósito geral, teve um desempenho espetacularmente abaixo do esperado. Paradoxalmente, seu maior ponto forte como modelo conversacional (raciocínio extenso, camadas de segurança, prevenção de erros) tornou-se sua vulnerabilidade no mercado financeiro: ele hesitou. Diante de sinais conflitantes de alta e de baixa, o modelo adiou a tomada de decisão em vez de agir decisivamente. No mercado financeiro, como disse um especialista, "saber" não é o mesmo que... fazendo Em situações de incerteza.
Principais conclusões para o setor financeiro
De “Saber” a “Compreender”
O experimento Alpha Arena expõe uma lacuna fundamental: um modelo de IA pode saber Todos os modelos teóricos financeiros (como o índice de Sharpe, o drawdown máximo e o Valor em Risco) apresentam bom desempenho, mas ainda falham quando confrontados com a dinâmica, o ruído e os ciclos de feedback do mercado em tempo real. Em testes acadêmicos estáticos, muitos modelos têm um bom desempenho; nos mercados reais, a ausência de uma "resposta correta" fixa penaliza a indecisão.
Generalistas versus especialistas em negociação
Os modelos de aprendizado de máquina ocidentais "generalistas" (projetados para tarefas amplas) tiveram um desempenho inferior neste teste. Em contrapartida, os modelos com treinamento e arquitetura mais alinhados à negociação quantitativa e à tomada de decisões em tempo real obtiveram vantagem. Em ambientes de negociação, o design especializado, a otimização adequada à finalidade e o treinamento específico do domínio parecem superar a inteligência geral.
Disciplina > Previsão
A vitória da Qwen e o bom desempenho da DeepSeek ilustram que, no mercado financeiro, disciplina de execução da estratégiaO controle de riscos e a gestão da exposição são mais importantes do que a precisão bruta das previsões. Em resumo: sobreviva hoje, lucre amanhã.
O que isso significa para instituições e investidores individuais
Para instituições financeiras
Instituições que consideram a implementação de sistemas de negociação com IA devem:
- Priorize modelos explicitamente treinados em mercados financeirosFluxos de dados em tempo real e cadeias de decisão, em vez de LLMs de uso geral prontos para uso.
- Garantir robustez estruturas de gestão de riscos (Limites de stop-loss, dimensionamento de posição e drawdown máximo) estão incorporados.
- Validar se os dados de treinamento, a arquitetura e a lógica de decisão do modelo estão alinhados com o ambiente de negociação real (microestrutura de mercado, mudanças de regime, eventos de liquidez).
Para investidores individuais
Para investidores de varejo ou semiprofissionais, essa competição serve mais como um alerta do que como um convite. A negociação com IA não é um atalho para lucros instantâneos. O verdadeiro valor reside no uso de ferramentas de IA para Análise de mercado, extração de sinais e avaliação de estratégias.Não se trata de seguir cegamente as promessas de "negociação automática". Compreender a lógica da estratégia, as premissas do modelo e a exposição ao risco continua sendo fundamental.
É aqui que entram ferramentas como iWeaver Pode fazer uma diferença real. Como um assistente pessoal de eficiência com inteligência artificial, o iWeaver agrega dados de múltiplas fontes, monitora o sentimento do mercado e identifica mudanças importantes na confiança, permitindo que os usuários detectem pontos de inflexão do mercado e mantenham um julgamento racional em condições voláteis.
Embora Qwen 3 MAX e DeepSeek tenham garantido as primeiras posições nesta temporada, isso não garante o domínio a longo prazo. Os organizadores indicaram que na próxima edição (Temporada 1.5), as regras serão ajustadas e vários prompts e variantes de modelos serão testados em paralelo para submeter os sistemas de IA de negociação a testes mais rigorosos. A próxima temporada pode ser o verdadeiro "momento de despertar" para a IA no mercado financeiro.
