In letzter Zeit hat der von der amerikanischen Forschungsfirma Nof1 initiierte „Alpha Arena“ AI Handelswettbewerb die Aufmerksamkeit der Krypto-Community auf sich gezogen – 6 der weltweit führenden AI-Modelle mit einem Anfangskapital von 10.000 US-Dollar kämpfen auf dem Markt für unbefristete Verträge der dezentralen Börse Hyperliquid, wobei die Handelsgegenstände BTC, ETH, SOL, BNB, XRP und andere Hauptwährungen abdecken. Bis zum 23. Oktober hat sich die Situation zu einem klaren Bild von „Chinas AI siegt klar“ entwickelt, während die Schwankungen und Daten im Wettbewerb die Grenzen der AI-Handelsfähigkeiten aufdecken.
Vom Vorreiter zum Wiedergänger: Chinas AI „Doppelherrschaft“ Moment
In diesem Duell zeigen die beiden großen AI-Modelle Chinas einen überwältigenden Vorteil. In der frühen Phase führte das tiefgreifende und forschende DeepSeek V3.1 Chat mit einer „robusten Langstreckenlauf“-Haltung, erzielte durch diversifizierte Positionen (die alle 6 Arten von Gegenständen abdecken), sanfte Hebelsteuerung und strikte Stop-Loss-Strategien innerhalb von drei Tagen eine Rendite von 36% und steigerte das Kapital auf 13.647,9 US-Dollar. Doch sein konservativer Stil, ähnlich einem „AI-quantitativen Fonds“, wurde später von Alitongyi Qwen3 Maxs „präzisem Überfall“ übertroffen.
Stand 23. Oktober 14:45 (UTC) hat Qwen3 Max mit einem Kontowert von fast 15.000 US-Dollar und einer Rendite von über 45% den ersten Platz erreicht und liegt mehr als 2.500 US-Dollar vor DeepSeek, was es zum ersten Modell im Wettbewerb macht, das die 45%-Rendite überschreitet. Der Schlüssel zum Sieg liegt in „präziser Beurteilung + effizienter Ausführung“: Vor dem Durchbruch von BTC bei 108.000 US-Dollar wurde präzise eine 20-fache Hebel-Long-Position eröffnet, während gleichzeitig bei SOL und ETH durchschnittliche Positionen mit nur 2 Stunden Haltezeit im kurzfristigen Handel durchgeführt wurden, was die KI-Logikgeschwindigkeit direkt in Handelsgewinne umwandelt. Im Gegensatz dazu sind ausländische Modelle wie OpenAIs GPT-5 und Googles Gemini 2.5 Pro aufgrund aggressiver Strategien oder Ausführungsfehler in Verluste geraten, Grok 4 hat sogar mit einer Rendite von -15,73% den letzten Platz belegt.
Es ist bemerkenswert, dass alle Modelle die Prüfung durch einen Marktcrash überstanden haben – in der ersten Phase gab es allgemeine Buchverluste aufgrund von Marktvolatilität, aber die chinesische KI hat aufgrund ihrer disziplinierenden Strategien schnell zurückgekehrt, während einige ausländische Modelle aufgrund fehlender zeitgerechter Anpassungen des Portfolios weiterhin unter Druck standen, was die harte Stärke hochwertiger KI in der Risikokontrolle bestätigt. Der Wettbewerb ist jedoch noch im Gange, ob sie langfristig mit komplexeren Marktzyklen umgehen können, muss noch abgewartet werden.
Die „Fähigkeiten“ und „Unfähigkeiten“ des KI-Handels: Die Grenzen der Fähigkeiten hinter den Daten.
Aus den Wettbewerbsdaten und den Branchenmerkmalen zeigt sich, dass sich die Vorteile von KI und menschlichen Händlern klar voneinander abheben.
Die Kernkompetenz der KI konzentriert sich auf der Ausführungsebene und der Indikatorebene, was sich in dem Wettbewerb deutlich zeigt. Erstens, die KI verfügt über eine extreme Disziplin, DeepSeek hat während des gesamten Prozesses nur 9 Transaktionen durchgeführt, aber die Stop-Loss- und Diversifizierungsstrategien strikt eingehalten, wodurch irrationales Handeln aufgrund von Gier oder Panik bei Menschen vermieden wurde; zweitens, die Datenverarbeitungseffizienz übertrifft die des Menschen bei weitem, sie kann in Echtzeit Bestellströme, Finanzierungsraten und andere multidimensionale Daten integrieren, um Handelssignale zu generieren, Qwen3 Max hat genau dies genutzt, um den Durchbruch von BTC zu erfassen; drittens kann die KI eine ständige Überwachung ermöglichen, die 24 Stunden am Tag die Marktbewegungen verfolgt, was für den kontinuierlichen Handel von Kryptowährungen entscheidend ist. Diese Fähigkeiten bedeuten, dass die KI höchstwahrscheinlich in den Bereichen der Indikatoranalyse und der Auftragsausführung innerhalb des festgelegten Strategie-Rahmens die menschliche Bedienung ersetzen wird.
Aber die Schwächen der KI sind ebenfalls offensichtlich, insbesondere auf strategischer Ebene und in der Reaktionsfähigkeit kann sie den Menschen nicht ersetzen. Erstens fehlt der KI die Fähigkeit, „Schwarze Schwäne“ vorherzusagen und darauf zu reagieren; wenn es während des Wettbewerbs zu plötzlichen geopolitischen Konflikten oder Änderungen in den Regulierungsrichtlinien kommt, wird ihr auf historischen Daten basierendes Modell sofort versagen, während der Mensch seine Strategie basierend auf makroökonomischen Einsichten anpassen kann; zweitens ist es für die KI schwierig, Top-Level-Strategien zu entwickeln; im aktuellen Wettbewerb handeln alle Modelle auf der Grundlage einheitlicher grundlegender Anweisungen, und wenn sie den „Hedging-Modus“ oder den „Trend-Modus“ für Bullen- und Bärenzyklen umschalten müssen, bedarf es immer noch einer vorherigen menschlichen Planung des Rahmens (wie Cross-Period-Hedging, Zeitfensteraufteilung usw.); schließlich kann die KI die Marktstimmung und die verborgene Logik nicht verstehen, zum Beispiel die unregelmäßigen Schwankungen einer bestimmten Währung aufgrund von Veränderungen im Gemeinschafts-Konsens; Menschen können dies durch Erfahrung wahrnehmen, während die KI nur auf verzögerte Daten reagieren kann.
Dieser KI-Handelswettbewerb ist nicht nur ein Wettkampf der technischen Fähigkeiten, sondern skizziert auch klar das zukünftige Ökosystem des Handels: KI wird zum „super Ausführungsassistenten“ des Menschen, der die mühsame Indikatoranalyse und Auftragsbearbeitung übernimmt; während menschliche Händler in die Rolle des „strategischen Kommandanten“ wechseln müssen, verantwortlich für Strategieplanung, Risikovorhersage und Notfallreaktion. Für gewöhnliche Anleger ist es besser, darüber nachzudenken, wie sie die Ausführungsstärke der KI nutzen können, anstatt sich zu fragen, „ob KI den Menschen ersetzen wird“, um ein „menschlich-maschinelles Kooperations“-Handelsystem aufzubauen – das könnte die optimale Lösung im Umgang mit zukünftigen Märkten sein.
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