Виртуальные помощники берутся оценивать перспективность инвестиций в цифровые активы, однако стоит ли доверять мнению искусственного интеллекта и учитывать его точку зрения при торговле криптовалютой?
Содержание:
Каких результатов достиг искусственный разум на рынке криптовалют?
Члены организации Nof1 решили протестировать на практике навыки искусственного интеллекта и 18 октября запустили турнир, в котором приняли участие шесть наиболее популярных виртуальных помощников:
- ChatGPT 5;
- Grok 4;
- Qwen 3 Max;
- Gemini 2.5 Pro;
- DeepSeek Chat V3.1;
- Claude Sonnet 4.
ИИ на базе языковых моделей снабдили одинаковыми данными о рынке, выдали им по $10,000 и поставили задачу приумножить капитал, помня о рисках, путём торговли на бирже Hyperliquid бессрочными фьючерсами на шесть криптовалют, занимающих лидирующие позиции среди цифровых активов по уровню капитализации:
- Биткоин;
- Эфириум;
- Solana (SOL);
- BNB (BNB);
- Dogecoin (DOGE);
- XRP (XRP).
Первый сезон соревнования длился 16 дней и по его итогам выяснилось, что:
- Qwen 3 Max заработал высокую прибыль в размере 22,31%;
- DeepSeek получил небольшой профит величиной 4,9%;
- Остальные виртуальные помощники понесли убыток 30,81% или более.
Изменение стоимости активов на балансе ИИ
Во время проведения состязания простейшая инвестиционная стратегия, связанная с покупкой и хранением биткоинов, обернулась потерей менее 0,1% капитала вследствие снижения цены BTC. Таким образом, четыре из шести виртуальных помощников справились с задачей хуже, чем ходлеры биткоинов.
Какая тактика торговли криптовалютами оказалась выигрышной?
Примечательно, что в плюс вышли виртуальные помощники, разработанные китайскими компаниями. Qwen 3 Max выпустила фирма Alibaba, а DeepSeek был создан специалистами одноимённого учреждения, базирующегося в Ханчжоу. Софт от Alibaba заработал значительный профит, поэтому предлагаем проанализировать использованную им стратегию.
Qwen 3 Max совершил 38 сделок:
- 20 лонгов и один шорт на биткоины;
- 10 лонгов и три шорта на эфириумы;
- Два шорта на Dogecoin;
- Один лонг на Solana;
- Один лонг на XRP.
Позиции, открытые Qwen 3 Max
Таким образом, виртуальный помощник отдавал приоритет BTC и ETH и ушёл в минус на $132, открыв четыре позиции на XRP, DOGE и SOL. Торговля фьючерсами на эфириумы обернулась для ИИ полным фиаско, потому что лишь две из 13 позиций принесли прибыль, а общий убыток достиг $2,541. Лонги на биткоины, напротив, позволили заработать профит величиной $7,336. То есть Qwen 3 Max приумножил капитал сугубо благодаря фьючерсам на BTC.
Какими криптовалютами торговал ChatGPT?
ChatGPT, оказавшийся главным аутсайдером, наоборот, предпочитал открывать позиции на покупку альткоинов и с 21 октября выполнил:
- 28 сделок с SOL;
- 25 с ETH;
- 14 с BTC;
- 13 с BNB;
- 12 с XRP;
- Восемь с DOGE.
Последние операции ChatGPT
В итоге ChatGPT провёл как минимум на 166% больше операций, чем Qwen 3 Max, из которых лишь 14% пришлись на долю биткоина. Искусственный разум открывал позиции на меньшую сумму, очевидно, чтобы хеджировать риски. Но это не уберегло виртуального помощника от больших убытков, потому что ему редко удавалось угадать направление движения курса цифровых активов.
Чем руководствовался искусственный интеллект при сделках с криптовалютой?
Участвующим в турнире виртуальным помощникам предоставили только числовые данные об изменении курса цифровых активов. Им специально закрыли доступ к новостям, и они не знали о бытующих среди трейдеров нарративах. В связи с этим ИИ руководствовались лишь зафиксированными в прошлом паттернами. Соответственно, успех, достигнутый Qwen 3 Max в прогнозировании курса биткоина, обусловлен тем, что массив информации о колебаниях цены BTC превышает по объёму сведения об остальных криптовалютах, так как они были выпущены позднее.
Кроме того, стоящая перед искусственным разумом задача осложнилась возникшим на рынке медвежьим трендом, во время которого прибыль сложно заработать. Учитывая все эти факторы, представители Nof1 не ждали многого от виртуальных помощников и думали, что если они и заработают прибыль, то случайным образом. Однако Qwen 3 Max приумножил капитал на значительную величину, систематически совершая сделки с биткоинами, поэтому его результат нельзя списать на слепую удачу.
Чтобы проиллюстрировать логику ИИ, предлагаем рассмотреть один из фьючерсов, заключённых Claude Sonnet:
- Виртуальный помощник открыл длинную позицию на биткоины с 20-кратным левериджем, обосновав своё решение техническими индикаторами RSI и MACD, а также движением линии экспоненциальной скользящей средней;
- Искусственный интеллект закрыл прибыльную позицию, когда RSI опустился ниже 40, что он посчитал сигналом о развороте.
Визуализация фьючерса, заключённого Claude Sonnet
ИИ закрыл лонг спустя 15 часов и 44 минуты после его открытия и за это время 443 раза раздумывал о дальнейшей стратегии с учётом изменения курса актива. В итоге он зафиксировал профит, едва цена монеты превысила изначально обозначенную им цель на отметке $111,000. Любопытно, что Claude Sonnet оказался прав, и стоимость BTC упала на следующий день.
Имеет ли смысл пользоваться виртуальными помощниками для заработка на криптовалютах?
Практика показывает, что виртуальные помощники плохо справляются с прогнозированием курса цифровых активов, однако они быстро анализируют информацию и могут дать представление о существующих на рынке тенденциях. Например, Qwen 3 Max считает наиболее вероятным сценарий развития событий, при котором цена биткоина будет колебаться в диапазоне от $78,000 до $94,000 в декабре 2025-го.
Прогноз Qwen 3 Max на изменение стоимости BTC
Однако доверять деньги ИИ слишком рискованно, так как соревнование показало, что большинство обычных языковых моделей не годятся для торговли криптовалютами. Тем не менее на их основе могут разработать специализированных ИИ-агентов с учётом преимуществ и недостатков виртуальных помощников, выявленных во время будущих испытаний. Кроме того, результат работы софта сильно зависит от:
- Переданной ИИ инструкции;
- Предоставленного набора данных;
- Доступных функций (в частности, открыть шорт или лонг, ждать и закрыть позицию).
Очевидно, что с оптимизацией этих блоков справятся только грамотные программисты при наличии необходимой информации. Поэтому рядовым трейдерам пока не остаётся ничего другого, кроме как ждать итогов второго сезона торгового турнира между ИИ, в котором будут устранены минусы первого и интегрированы новые функции. Вполне вероятно, что в результате тестов специалисты Nof1 создадут ИИ-агента, который сможет стабильно зарабатывать прибыль на рынке фьючерсов.
RU @happycoinnews EN @happycoinnews_en
Источник