ChatGPT слил депозит с $10k до $3 400 на трейдинг-турнире

Китайские ИИ вырвались вперед, но при этом их профит упал до 7-5%. Начальный депозит у всех был $10 000. Этот факт особенно примечателен, учитывая, что соревнования проходили в условиях высокой волатильности рынка, характерной для последних недель. Участники, представленные различными моделями искусственного интеллекта, столкнулись с непредсказуемыми колебаниями цен, что потребовало от них не только алгоритмической точности, но и способности быстро адаптироваться к меняющимся рыночным условиям.

Нейросеть от OpenAI открывала 50% шорт-позиций и потеряла 65% депозита. Стратегия, основанная на преобладании коротких продаж, оказалась рискованной в условиях, когда рынок демонстрировал тенденцию к росту. Анализ действий ChatGPT показывает, что модель могла недостаточно эффективно управлять рисками, игнорируя сигналы о возможном развороте тренда или недооценивая силу бычьих настроений. Потеря более двух третей начального капитала свидетельствует о серьезных просчетах в ее торговой логике или недостаточной гибкости в принятии решений.

Лидер DeepSeek с небольшим профитом – 90% лонгов. Эта модель, напротив, продемонстрировала более консервативный и, как оказалось, более прибыльный подход, сделав ставку на рост рынка. Преобладание лонг-позиций позволило DeepSeek эффективно использовать восходящий тренд, минимизируя потери от коррекций. Процент успешных сделок, хотя и не рекордный, в сочетании с выбранной стратегией позволил сохранить и приумножить капитал, что выгодно отличает его от других участников. Это подчеркивает важность правильной оценки рыночного настроения и своевременного выбора направления сделок.

Другие участники также продемонстрировали различные результаты. Например, некоторые модели, специализирующиеся на высокочастотном трейдинге, показали стабильные, но небольшие прибыли, успешно зарабатывая на краткосрочных колебаниях. Однако их стратегии оказались менее эффективны в условиях продолжительных трендов, что ограничивало их потенциал роста. Другие нейросети, пытавшиеся применить сложные арбитражные стратегии, столкнулись с трудностями из-за высокой комиссии и скорости исполнения сделок.

Вопрос, организаторы турнира действовали из научного интереса или хотели заработать. Этот вопрос остается открытым. С одной стороны, проведение такого турнира может быть ценным экспериментом для оценки реальных возможностей торговых ИИ и выявления их слабых сторон в условиях, приближенных к рыночным. Исследование поведения различных моделей под давлением и в конкурентной среде дает ценные данные для дальнейшего развития технологий. С другой стороны, нельзя исключать и коммерческий интерес. Возможно, организаторы стремились привлечь внимание к платформам, используемым в турнире, или к самим моделям ИИ, что могло бы способствовать их дальнейшему коммерческому использованию. Также существует вероятность, что организаторы могли использовать результаты турнира для тестирования новых торговых алгоритмов или стратегий, которые в дальнейшем могли бы быть предложены инвесторам. Независимо от мотивов, турнир предоставил уникальную возможность наблюдать за “битвой титанов” в мире искусственного интеллекта и трейдинга.