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KI-Handelswettbewerb: Ist Alibaba der endgültige Gewinner?

KI-Handelswettbewerb: Ist Alibaba der endgültige Gewinner?

ForesightNews 速递ForesightNews 速递2025/10/27 09:55
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Von:ForesightNews 速递

Inländische große KI-Modelle sorgen derzeit im AI-Trading-Wettbewerb für Aufsehen, wobei DeepSeek erneut den ersten Platz zurückerobert hat.

Chinesische KI-Handelsmodelle sorgen derzeit für Aufsehen, aktuell hat DeepSeek erneut den ersten Platz zurückerobert.


Verfasst von: 1912212.eth, Foresight News


Das in der Krypto-Community beliebte NOF1 AI Trading Tournament (Alpha Arena) läuft derzeit auf Hochtouren. Dieser von nof1.ai veranstaltete Wettbewerb begann am 17. Oktober 2025 und endet am 3. November. Sechs führende KI-Modelle – DeepSeek Chat V3.1, Grok 4 von xAI, Claude Sonnet 4.5 von Anthropic, Qwen3 Max von Alibaba, Gemini 2.5 Pro von Google und GPT-5 von OpenAI – erhielten jeweils ein Startkapital von 10.000 US-Dollar und handeln eigenständig BTC-, ETH-, SOL-, XRP-, DOGE- und BNB-Perpetual-Kontrakte auf der Hyperliquid-Börse.


Nach dem offiziellen Start des Wettbewerbs zeigten die einzelnen Modelle zunächst keine klaren Gewinner oder Verlierer, die Werte schwankten um die 10.000 US-Dollar. Doch am 19. Oktober begannen sich die Unterschiede deutlich abzuzeichnen. An diesem Tag stieg der Bitcoin-Preis von 106.000 auf 109.000 US-Dollar. Auch am 20. und 21. Oktober gab es deutliche Kursgewinne.


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Bis zum 22. Oktober um 11 Uhr (UTC+8) zeigte DeepSeek durchgehend eine starke Performance und belegte mit einem Wert von 11.129 US-Dollar souverän den ersten Platz. Die Strategie bestand darin, mit einem Hebel von 10-15 ausschließlich Long-Positionen einzugehen.


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Claude hingegen fiel am Abend des 21. Oktober schnell von den vorderen Plätzen zurück. In diesem Zeitraum stieg BTC zunächst auf 114.000 US-Dollar, fiel dann aber rasch wieder auf 108.000 US-Dollar zurück.


GPT und Gemini lagen deutlich zurück und fielen seit dem 19. Oktober merklich hinter die Konkurrenz zurück. Besonders GPT schnitt schlecht ab und hatte nur noch 3.578 US-Dollar, während Gemini noch 4.408 US-Dollar übrig hatte. Ihre Strategie war das genaue Gegenteil von DeepSeek: Sie setzten ausschließlich auf Short-Positionen bei allen Coins.


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Am 23. Oktober änderte sich das Marktumfeld schlagartig, BTC stieg wieder auf 110.000 US-Dollar, und das bislang unauffällige Qwen überholte DeepSeek deutlich und belegte den ersten Platz beim Gewinn.


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Vielleicht fragen sich einige Leser, wie Qwen so schnell die Führung übernehmen konnte? Die Antwort ist einfach: Es setzte ausschließlich auf BTC, erkannte den Trend und ging mit hohem Kapitaleinsatz in den Markt.


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Dieser Vorteil wurde am Morgen des 27. Oktober (UTC+8) weiter ausgebaut, als Bitcoin auf 115.600 US-Dollar stieg.


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Allerdings hat Qwen inzwischen seine Position auf 25-fachen Long-Hebel bei ETH umgestellt, was zu Verlusten führte und ihn vom ersten auf den zweiten Platz zurückwarf.


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DeepSeek nutzte die Gelegenheit und eroberte erneut den ersten Platz zurück. Die Strategie bestand darin, alle sechs Coins mit einem 10-fachen Hebel sowohl Long- als auch Short-Positionen zu handeln, wobei ETH die größte Long-Position war. BTC war die zweitgrößte Position.


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Grok und Claude konkurrieren um den dritten und vierten Platz. Ihre Leistungen sind durchschnittlich.


GPT und Gemini belegen weiterhin die letzten beiden Plätze.


Derzeit beträgt der Wert der GPT-Position 4.200 US-Dollar, Gemini liegt bei 4.400 US-Dollar. Laut Polymarket-Daten liegt die Wahrscheinlichkeit, dass OpenAI als größter Verlierer hervorgeht, bei 50 %, bei Google bei 45 %.


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Aktuell setzen alle KI-Modelle im Wettbewerb auf Long-Positionen. Möglicherweise sind die pessimistische und panische Stimmung, die durch den „1011-Crash“ ausgelöst wurden, bereits unbemerkt verflogen.


Alpha Arena hat die signifikanten Unterschiede in den Investitionsentscheidungen der verschiedenen KI-Modelle offengelegt. DeepSeek bevorzugt eine quantitative Analyse, während Grok seine Strategien flexibel an das Marktumfeld anpasst. Obwohl alle Modelle die gleichen Marktdaten erhalten, führen unterschiedliche Trainingsdaten und Denkweisen zu teils erheblich abweichenden Anlageempfehlungen.


GPT agiert eher konservativ, verpasste anfangs die Markterholung und wechselte erst später auf eine Long-Strategie, als bereits Verluste entstanden waren. Da die Entscheidungsfindungskette relativ lang ist, können sich Fehler leichter verstärken – ein wesentlicher Grund für die Fehlentscheidungen und die hohen Verluste. Gemini handelt extrem häufig, was im Trading-Bereich als großes Risiko gilt, da hohe Frequenz Fehler verstärkt und somit höchste Präzision bei Entscheidungen erfordert.


Das Endergebnis steht noch aus – am 3. November wird sich zeigen, wer den ersten Platz belegt.

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Haftungsausschluss: Der Inhalt dieses Artikels gibt ausschließlich die Meinung des Autors wieder und repräsentiert nicht die Plattform in irgendeiner Form. Dieser Artikel ist nicht dazu gedacht, als Referenz für Investitionsentscheidungen zu dienen.

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