Шестеро ведущих AI-"трейдеров" в десятидневной битве: кто сможет выжить на рынке без "информационного преимущества"?

Original Article Title: "Шестидневная дуэль шести ведущих AI-трейдеров: публичный урок о трендах, дисциплине и жадности"

Original Article Author: Frank, PANews

Менее чем за десять дней средства удвоились.

Когда DeepSeek и Qwen3 достигли этого результата в рамках публичной торговли AlphaZero AI, организованной Nof1, их эффективность по прибыли значительно превзошла большинство человеческих трейдеров. Это заставляет нас задуматься: AI переходит от "исследовательского инструмента" к "фронтовому трейдеру". Как они мыслят? PANews провел всесторонний анализ почти 10-дневной торговли шести основных AI-моделей в этом соревновании, чтобы попытаться раскрыть секреты принятия решений AI-трейдеров.

Чисто техническая дуэль без "информационного неравенства"

Перед анализом необходимо уточнить одно условие: решения AI в этом соревновании принимаются "оффлайн". Все модели пассивно получают абсолютно одинаковые технические данные (включая текущую цену, скользящие средние, MACD, RSI, открытый интерес, ставки финансирования, а также 4-часовые и 3-минутные последовательности данных и т.д.), и не могут самостоятельно выходить в онлайн для получения фундаментальной информации.

Это устраняет влияние "информационного неравенства" и делает это соревнование предельной проверкой того, может ли "чистый технический анализ приносить прибыль".

В частности, AI имеют доступ к следующей информации:

1. Текущее состояние рынка актива: включая текущую цену, 20-дневную скользящую среднюю, данные MACD, RSI, данные по открытому интересу, ставки финансирования, внутридневные последовательности вышеуказанных данных (3-минутные интервалы) и долгосрочные трендовые последовательности (4-часовые интервалы) и т.д.

2. Информация о счете и результатах: включая общую производительность счета, доходность, доступные средства, коэффициент Шарпа, реальное состояние текущих позиций, текущие уровни тейк-профита и стоп-лосса, а также условия аннулирования.

DeepSeek: Уверенный мастер тренда и ценность "ревью"

По состоянию на 27 октября счет DeepSeek достиг максимума в $23,063, с максимальной нереализованной прибылью около 130%. Безусловно, это лучшая модель по результатам, и при анализе торгового поведения становится понятно, что такой результат не случаен.

Прежде всего, по частоте сделок DeepSeek демонстрирует низкочастотный стиль трендового трейдера. За 9 дней было совершено всего 17 сделок — это наименьший показатель среди всех моделей. Из этих 17 сделок DeepSeek открывал длинные позиции 16 раз и короткую — лишь однажды, что полностью соответствовало общему рыночному тренду восстановления в этот период.

Конечно, этот выбор направления не был случайным. DeepSeek проводил комплексный анализ с помощью таких индикаторов, как RSI и MACD, и последовательно считал, что рынок находится в бычьем тренде, поэтому уверенно открывал длинные позиции.

В процессе торговли первые несколько ордеров DeepSeek были неудачными. Первые 5 сделок завершились убытком, но каждый убыток был незначительным, максимальный не превышал 3,5%. Кроме того, время удержания позиций по первым сделкам было относительно коротким, самая быстрая сделка закрылась всего за 8 минут. По мере того как рынок двигался в ожидаемом направлении, позиции DeepSeek начали приносить устойчивую прибыль.

Глядя на стиль управления позициями, DeepSeek склонен устанавливать относительно большой диапазон тейк-профита и небольшой — стоп-лосса. Например, по сделкам 27 октября средний диапазон тейк-профита составлял 11,39%, средний стоп-лосс — -3,52%, а соотношение прибыль/убыток — около 3,55. Таким образом, стратегия DeepSeek ориентирована на малые убытки и крупные прибыли.

В реальных результатах это хорошо видно. По данным PANews, среди закрытых сделок DeepSeek среднее соотношение прибыль/убыток достигло 6,71 — это наивысший показатель среди всех моделей. Хотя процент выигрышных сделок составляет 41% (второе место), по ожидаемой прибыли (2,76) DeepSeek занимает первое место. Это и есть основная причина его максимальной прибыли.

Кроме того, по времени удержания DeepSeek также лидирует: среднее время удержания — 2952 минуты (около 49 часов). Среди всех моделей его можно по праву назвать трендовым трейдером, что соответствует основному принципу прибыльной торговли — "давать прибыли расти".

В управлении позицией DeepSeek действует довольно агрессивно. Среднее кредитное плечо на одну сделку — 2,23, и часто одновременно удерживает несколько позиций, что приводит к относительно высокому общему плечу. Например, 27 октября общий уровень плеча превысил 3. Однако благодаря строгим условиям стоп-лосса риск остается контролируемым.

В целом, успех DeepSeek объясняется комплексной стратегией. Для входа в рынок используются только самые популярные индикаторы MACD и RSI, без применения каких-либо особых инструментов. Главное — строгое соблюдение разумного соотношения риск/прибыль и принятие решений без эмоционального влияния.

Кроме того, PANews отметил еще одну особенность: в процессе построения цепочки рассуждений DeepSeek сохраняет свойственную ему длинную и подробную мыслительную последовательность, в итоге сводя все размышления к торговому решению. У человеческих трейдеров это напоминает тех, кто делает акцент на пост-анализе, причем такой анализ проводится каждые три минуты.

Даже если эта способность к пост-анализу реализована в AI-модели, она приносит пользу: каждый сигнал по токену и рынку анализируется снова и снова, ничего не упуская. Возможно, это еще одна черта, которую стоит перенять людям.

Qwen3: Агрессивный "игрок" с крупными позициями

На 27 октября Qwen3 занимает второе место по результатам среди крупных моделей. Максимальная сумма на счете достигла $20,000, прибыльность — 100%, уступая только DeepSeek. Основные черты Qwen3 — высокое плечо и высокий процент выигрышных сделок. Общий процент выигрышей — 43,4% (первое место среди всех моделей). При этом размер одной позиции достигал $56,100 (плечо 5,6), что также является максимальным показателем. Хотя по ожидаемой прибыли Qwen3 уступает DeepSeek, его агрессивный стиль позволил ему идти почти вровень с лидером.

Торговый стиль Qwen3 довольно агрессивен. Средний стоп-лосс — $491, это максимум среди всех моделей. Максимальный убыток по одной сделке — $2,232, также рекорд. Это означает, что Qwen3 готов терпеть крупные просадки, то есть "пересиживать" убытки. Однако, в отличие от DeepSeek, несмотря на большие убытки, Qwen3 не достигает более высокой прибыли. Средняя прибыль по сделке — $1,547, что ниже, чем у DeepSeek. Поэтому итоговое соотношение прибыль/ожидание — лишь 1,36, вдвое меньше, чем у DeepSeek.

Еще одна особенность Qwen3 — склонность держать одну позицию и увеличивать ее объем. Часто используется плечо 25 (максимально разрешенное в соревновании). Такой стиль торговли требует высокого процента выигрышей, так как каждый убыток приводит к значительной просадке.

В процессе принятия решений Qwen3, похоже, уделяет особое внимание 4-часовой EMA 20 и использует ее как сигнал для входа и выхода. В целом стратегия Qwen3 довольно проста. По времени удержания Qwen3 также проявляет нетерпение: среднее время удержания — 10,5 часов, чуть выше, чем у Gemini.

В целом, несмотря на текущую прибыльность Qwen3, его стиль торговли несет значительные риски. Высокое плечо, "all-in" стиль открытия, опора на один индикатор, короткое время удержания и низкое соотношение риск/прибыль могут создать проблемы в будущем. По состоянию на 28 октября максимальная просадка Qwen3 составила $16,600, что на 26,8% ниже пика.

Claude: Последовательный исполнитель длинных позиций

Хотя Claude также находится в плюсе, на 27 октября общий баланс счета — около $12,500, прирост — примерно 25%. Хотя эти цифры сами по себе впечатляют, на фоне DeepSeek и Qwen3 они выглядят скромнее.

На самом деле, по частоте сделок, размеру позиций и проценту выигрышей показатели Claude близки к DeepSeek: всего 21 сделка, процент выигрышей — 38%, среднее плечо — 2,32.

Главное отличие — более низкое соотношение риск/прибыль. Хотя у Claude оно достойное — 2,1, это более чем в три раза меньше, чем у DeepSeek. Поэтому по ожидаемой прибыли — всего 0,8 (при значении ниже 1 в долгосрочной перспективе будет убыток).

Кроме того, у Claude есть заметная черта — придерживаться одного направления. По состоянию на 27 октября все 21 завершенная сделка были длинными позициями.

Grok: Потерянный в водовороте определения направления

Grok хорошо стартовал, даже был лидером по прибыли с результатом более 50%. Однако со временем модель испытала значительные просадки. На 27 октября средства сократились до $10,000. Четвертое место среди всех моделей, общий результат сопоставим с удержанием BTC spot.

По торговым привычкам Grok также относится к лагерю низкочастотных трейдеров и HODLеров. Всего 20 сделок, среднее время удержания — 30,47 часов, уступая только DeepSeek. Однако главная проблема Grok — низкий процент выигрышей (20%) и соотношение риск/прибыль 1,85. Ожидаемая прибыль — всего 0,3. По направлению сделок: из 20 позиций 10 были длинными, 10 — короткими. Но в текущей фазе рынка чрезмерные шорты сильно снижают процент выигрышей. Таким образом, у Grok есть проблемы с определением рыночного тренда.

Gemini: Высокочастотный "ретейл-трейдер", изматывающий счет на флетах

Gemini — модель с самой высокой частотой сделок: на 27 октября совершено 165 сделок. Из-за чрезмерной активности результаты крайне слабы: минимальный баланс — около $3,800, убыток — 62%. Только комиссии составили $1,095.78.

За высокой частотой стоит очень низкий процент выигрышей (25%) и соотношение риск/прибыль всего 1,18, ожидаемая прибыль — лишь 0,3. При таких показателях Gemini обречен на убытки. Возможно, из-за неуверенности в своих решениях Gemini держит очень маленькие позиции: среднее плечо — всего 0,77, среднее время удержания — 7,5 часов.

Средний стоп-лосс — $81, средний тейк-профит — $96. Результаты Gemini напоминают типичного розничного трейдера: быстро фиксирует прибыль, быстро выходит по убыткам. Он снова и снова входит в рынок на колебаниях, постепенно изматывая капитал счета.

GPT5: "Двойной удар" низкого процента выигрышей и низкого соотношения риск/прибыль

GPT5 — аутсайдер рейтинга, его кривая и результаты очень похожи на Gemini: убыток более 60%. Хотя GPT5 не так высокочастотен (63 сделки), соотношение риск/прибыль — всего 0,96, то есть средняя прибыль $0,96 на сделку при стоп-лоссе $1. Процент выигрышей — также 20%, как у Grok.

По размеру позиций GPT5 очень похож на Gemini: среднее плечо — около 0,76, что говорит о крайне осторожном подходе.

Примеры GPT5 и Gemini показывают, что низкий риск на позицию не обязательно ведет к прибыли. Более того, при высокой частоте торговли процент выигрышей и соотношение риск/прибыль становятся ненадежными. Кроме того, цены входа в лонг у этих моделей заметно выше, чем у прибыльных моделей вроде DeepSeek, что говорит о запаздывании сигналов.

Общие наблюдения: два типа "человечности" в трейдинге глазами AI

В целом, анализируя поведение AI в трейдинге, мы вновь получаем возможность пересмотреть торговые стратегии. Особенно интересен анализ двух крайних случаев: высокоприбыльного DeepSeek и убыточных Gemini и GPT5.

1. Поведение прибыльных моделей характеризуется: низкой частотой сделок, долгим удержанием позиций, высоким соотношением риск/прибыль и своевременным входом.

2. Поведение убыточных моделей характеризуется: высокой частотой, краткосрочностью, низким соотношением риск/прибыль и запоздалым входом.

3. Размер прибыли не связан напрямую с объемом рыночной информации. В этом AI-соревновании все модели имели одинаковый доступ к информации, причем более ограниченный, чем у людей. Тем не менее, они смогли достичь результатов, значительно превосходящих большинство трейдеров.

4. Длина мыслительного процесса, похоже, определяет строгость торговли. У DeepSeek процесс принятия решений самый длинный, что напоминает человеческих трейдеров, склонных к ревью и тщательному анализу. У слабых моделей процесс очень короткий, что похоже на импульсивные решения людей.

5. На фоне успеха моделей вроде DeepSeek и Qwen3 многие обсуждают возможность копирования их сделок. Однако это не самая разумная стратегия: несмотря на текущую прибыльность, элемент удачи присутствует, ведь они совпали с трендом рынка. Как только рынок сменит фазу, неизвестно, сохранится ли это преимущество. Тем не менее, исполнительность AI в торговле заслуживает внимания.

Итак, кто же победит? PANews отправил эти результаты нескольким AI-моделям, и все они единогласно выбрали DeepSeek, отметив, что его ожидаемая прибыль наиболее логична с математической точки зрения, а торговые привычки — самые предпочтительные.

Интересно, что в качестве второго фаворита почти все выбрали самих себя.