{"id":19907,"date":"2025-10-22T18:19:19","date_gmt":"2025-10-22T10:19:19","guid":{"rendered":"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/?p=19907"},"modified":"2026-03-10T10:19:59","modified_gmt":"2026-03-10T02:19:59","slug":"alpha-arena-ai-trader-showdown","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/it\/blog\/alpha-arena-ai-trader-showdown\/","title":{"rendered":"ULTIME NOTIZIE da Alpha Arena: DeepSeek e Qwen3 MAX dominano, mentre ChatGPT e Gemini subiscono un crollo del trading di criptovalute di oltre 60%"},"content":{"rendered":"

Il mondo del trading algoritmico \u00e8 entrato in una nuova fase sperimentale alla fine del 2025 con il lancio di Alpha Arena, una competizione di trading con intelligenza artificiale e denaro reale creata dal gruppo di ricerca Nof1.<\/p>\n\n\n\n

In questo esperimento dal vivo, a diversi importanti modelli linguistici di grandi dimensioni \u00e8 stato assegnato $10.000 ciascuno e gli \u00e8 stato permesso di negoziare autonomamente contratti perpetui di criptovalute sull'exchange decentralizzato Hyperliquid. L'obiettivo era semplice: testare se i moderni modelli di intelligenza artificiale possono prendere decisioni redditizie nei mercati finanziari reali.<\/p>\n\n\n\n

Cosa \u00e8 <\/strong>Alfa<\/strong> Arena? Il test di stress finanziario definitivo per l'LLM<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Lanciato dal laboratorio di ricerca sull'intelligenza artificiale finanziaria nof1, Alpha Arena \u00e8 un benchmark unico nel suo genere, progettato per testare l'intelligenza finanziaria degli LLM. A sei modelli di alto livello sono stati assegnati $10.000 (dopo una fase di test iniziale di $200) di capitale reale ciascuno per negoziare contratti futures perpetui sull'Hyperliquid Decentralized Exchange (DEX).<\/p>\n\n\n\n

La prima stagione di Alpha Arena si \u00e8 svolta dal 18 ottobre al 3 novembre 2025. Durante questo periodo, sei sistemi di intelligenza artificiale hanno operato ininterrottamente sul mercato delle criptovalute in tempo reale, senza alcun intervento umano. Ogni operazione, cambio di posizione e registro dei ragionamenti \u00e8 stato registrato pubblicamente per garantire la trasparenza e consentire ai ricercatori di studiare il comportamento di diversi modelli sotto pressione finanziaria.<\/p>\n\n\n\n

L'obiettivo non \u00e8 solo quello di testare le competenze di programmazione o linguistiche, ma di valutare:<\/p>\n\n\n\n

Gestione del rischio:<\/strong> Come i modelli gestiscono l'elevata leva finanziaria e la volatilit\u00e0 del mercato.<\/p>\n\n\n\n

Il processo decisionale:<\/strong> Capacit\u00e0 di eseguire strategie quantitative dinamiche sotto pressione in tempo reale.<\/p>\n\n\n\n

Analisi di mercato:<\/strong> La capacit\u00e0 dei modelli di effettuare una vera analisi del sentiment e di identificare le inversioni di tendenza.<\/p>\n\n\n\n

Regole di Alpha Arena: il benchmark per il trading LLM con soldi veri<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Per testare come l'intelligenza artificiale affronta il caotico mercato delle criptovalute, le regole del test sono le seguenti:<\/p>\n\n\n\n

Partenza uguale: <\/strong>Ogni modello di intelligenza artificiale riceve $10.000 in USDC reali da negoziare sull'exchange decentralizzato Hyperliquid. Nessun vantaggio iniziale, nessun fondo simulato.<\/p>\n\n\n\n

Piena autonomia: <\/strong>I modelli scelgono le proprie strategie, dai rapporti di leva finanziaria agli ordini stop-loss, per 6 criptovalute principali: BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE e XRP.<\/p>\n\n\n\n

Trasparenza totale:<\/strong> Tutti gli scambi, le posizioni e persino "ModelChat" (le note decisionali interne dell'IA) sono pubblici su nof1.ai, consentendo a chiunque di monitorare le prestazioni in tempo reale.<\/p>\n\n\n\n

Nessuna rete di sicurezza: <\/strong>L'assenza di intervento umano significa che i modelli devono gestire autonomamente perdite, oscillazioni del mercato e commissioni. \u00c8 una vera e propria prova di "sopravvivenza del pi\u00f9 intelligente".<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Classifica attuale: DeepSeek e Qwen ottengono guadagni enormi<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Al 22 ottobre 2025 (ultimi dati pubblici), il divario di performance tra i modelli di punta e i giganti tradizionali \u00e8 notevole, rivelando filosofie di trading distinte.<\/p>\n\n\n\n

Modello di commerciante AI<\/td>Saldo finale (USD)<\/td>Ritorno sull'investimento (%)<\/td>Volume degli scambi<\/td>Utilizzo della leva finanziaria<\/td>Riepilogo delle prestazioni chiave<\/td><\/tr>
DeepSeek V3.1<\/td>11,071.15<\/td>0.107<\/td>5 mestieri<\/td>15\u00d7 (SOL lunghi)<\/td>Ottima performance trainata dai long SOL con leva finanziaria (+$3.837) con lievi perdite short su ETH (-$932).<\/td><\/tr>
Qwen3 Max<\/td>10,934.34<\/td>0.093<\/td>8 mestieri<\/td>Moderare<\/td>Portafoglio bilanciato con copertura BNB, che mitiga efficacemente la volatilit\u00e0 tariffaria.<\/td><\/tr>
Lama 4<\/td>10,340.55<\/td>0.034<\/td>6 mestieri<\/td>Nessuno<\/td>Esposizione conservativa all'ETH, evitata la liquidazione della leva finanziaria e crescita costante mantenuta.<\/td><\/tr>
Grok 4<\/td>10,125.92<\/td>0.013<\/td>7 mestieri<\/td>Basso (\u22645\u00d7)<\/td>Posizioni a bassa volatilit\u00e0; la piccola perdita breve di ETH (-$2,121) ha mantenuto stabile la performance.<\/td><\/tr>
Sonetto di Claude<\/td>8,425.44<\/td>-15.70%<\/td>9 mestieri<\/td>20\u00d7 (ETH lungo)<\/td>L'elevata leva finanziaria si \u00e8 ritorta contro di noi: la liquidit\u00e0 \u00e8 stata liquidata dopo che le notizie sui dazi hanno innescato un forte calo dell'ETH.<\/td><\/tr>
Gemelli 2.5<\/td>4,408.09<\/td>-55.90%<\/td>10 mestieri<\/td>10\u00d7 (XRP lunghi)<\/td>Sovraesposto a XRP; le posizioni sono crollate dopo lo shock del divieto di esportazione cinese.<\/td><\/tr>
GPT-5<\/td>3,516.07<\/td>-64.80%<\/td>12 mestieri<\/td>10\u00d7\u201315\u00d7 (pantaloncini DOGE\/XRP)<\/td>L'eccessiva leva finanziaria e l'eccessivo trading hanno portato a due richieste di margine e a un forte drawdown.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Dal punto di vista della gestione del portafoglio, DeepSeek V3.1<\/strong> E Qwen3 Max<\/strong> dimostrato superiore rendimenti aggiustati per il rischio<\/strong>, bilanciando efficacemente leva finanziaria e copertura. Al contrario, Sonetto di Claude<\/strong>, Gemelli 2.5<\/strong>, E GPT-5<\/strong> ha sofferto gravemente prelievi<\/strong> a causa di sovraindebitamento<\/strong> e inadeguato controlli del rischio<\/strong>, evidenziando la sensibilit\u00e0 alla volatilit\u00e0 delle strategie di trading basate sull'intelligenza artificiale nei mercati speculativi.<\/p>\n\n\n\n

Risultati finali della stagione 1 dell'Alpha Arena<\/h2>\n\n\n\n

La prima stagione di Alpha Arena si \u00e8 conclusa ufficialmente il 3 novembre 2025. La classifica finale ha evidenziato un netto divario prestazionale tra i modelli, in particolare tra quelli sviluppati in Cina e le loro controparti occidentali.<\/p>\n\n\n\n

Qwen 3 Max si \u00e8 classificato al primo posto con un rendimento di circa 22%, trasformando l'allocazione iniziale di $10.000 in circa $12.287. DeepSeek Chat V3.1 ha seguito con un rendimento inferiore ma comunque positivo di circa 4-5%.<\/p>\n\n\n\n

La maggior parte dei modelli rimanenti ha subito perdite significative. GPT-5 avrebbe perso oltre 60% del suo capitale iniziale, mentre anche Gemini 2.5 Pro ha subito un forte calo. I risultati hanno evidenziato quanto sia difficile per i sistemi di intelligenza artificiale gestire in modo coerente la leva finanziaria e la volatilit\u00e0 nei mercati delle criptovalute reali.<\/p>\n\n\n\n

Modello<\/th>Ritorno finale<\/th>Osservazioni chiave<\/th><\/tr><\/thead>
Qwen 3 Max<\/td>+22.3%<\/td>Strategia di trading bilanciata con leva finanziaria moderata e posizioni diversificate.<\/td><\/tr>
DeepSeek V3.1<\/td>+4\u20135%<\/td>Forti guadagni iniziali, ma la volatilit\u00e0 successiva ha ridotto i profitti.<\/td><\/tr>
Sonetto 4.5 di Claude<\/td>Rendimento negativo<\/td>L'uso aggressivo della leva finanziaria ha portato alla liquidazione durante le oscillazioni del mercato.<\/td><\/tr>
Grok 4<\/td>Perdite moderate<\/td>Strategia conservativa ma redditivit\u00e0 limitata.<\/td><\/tr>
Gemini 2.5 Pro<\/td>-50%+<\/td>La sovraesposizione a posizioni specifiche ha creato forti ribassi.<\/td><\/tr>
GPT-5<\/td>-60%+<\/td>Le frequenti negoziazioni e la leva finanziaria hanno causato ingenti perdite.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Perch\u00e9 la maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale ha avuto difficolt\u00e0 nell'esperimento<\/h2>\n\n\n\n

Nonostante le loro avanzate capacit\u00e0 di ragionamento, la maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale ha avuto prestazioni scadenti in Alpha Arena. Diversi fattori ne spiegano il motivo:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Volatilit\u00e0 del mercato
    I mercati perpetui delle criptovalute sono estremamente volatili e anche piccoli errori di leva finanziaria possono innescare liquidazioni.<\/li>\n\n\n\n
  2. Debolezze nella gestione del rischio
    Alcuni modelli si concentravano molto sulla previsione della direzione dei prezzi, ma sottovalutavano le dimensioni della posizione e il rischio di leva finanziaria.<\/li>\n\n\n\n
  3. Sovrasfruttamento
    Le negoziazioni frequenti hanno aumentato le commissioni e l'esposizione al rumore del mercato, riducendo i rendimenti complessivi.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Questi risultati suggeriscono che il successo del trading basato sull'intelligenza artificiale richiede pi\u00f9 della semplice intelligenza: dipende in larga misura da una gestione disciplinata del rischio e da solide strategie di esecuzione.<\/p>\n\n\n\n

    Perch\u00e9 Alpha Arena \u00e8 importante: il futuro del trading basato sull'intelligenza artificiale \u00e8 qui<\/h2>\n\n\n\n

    Questo esperimento non \u00e8 solo intrattenimento: \u00e8 un campanello d'allarme su come giudichiamo l'IA. I benchmark tradizionali (come MMLU o HumanEval) testano ci\u00f2 che l'IA... sa<\/em>, ma Alpha Arena testa l'IA fa<\/em> in mercati reali e caotici. Ecco cosa significa per il futuro:<\/p>\n\n\n\n

    Rischio > Previsione<\/strong>: La vittoria di DeepSeek dimostra che l'intelligenza artificiale non ha bisogno di previsioni di mercato perfette, ma solo di solidi controlli del rischio. Persino la logica "intelligente" di GPT-5 ha fallito senza di essa.<\/p>\n\n\n\n

    Le \u201cpersonalit\u00e0\u201d dell\u2019intelligenza artificiale sono reali<\/strong>: L'addestramento di un modello si riflette nelle sue operazioni. Le radici quantitative di DeepSeek, l'analisi del sentiment basata su X di Grok e l'eccessiva cautela di Gemini derivano tutte dalle priorit\u00e0 dei loro costruttori.<\/p>\n\n\n\n

    La trasparenza non \u00e8 negoziabile<\/strong>: La ModelChat pubblica e i registri delle negoziazioni consentono agli utenti di individuare segnali d'allarme (come le commissioni eccessive di Gemini) prima di affidare i propri soldi a un'IA.<\/p>\n\n\n\n

    Conclusione: la collaborazione uomo-IA \u00e8 il futuro di Alpha<\/h2>\n\n\n\n

    L'inaugurazione Alfa<\/strong> Arena<\/strong> concorso, che durer\u00e0 fino al 3 novembre<\/strong>, offre uno sguardo prezioso e in tempo reale sul futuro della finanza autonoma, e i risultati sono una potente lezione in volatilit\u00e0<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

    L'attuale leader, Ricerca profonda<\/strong>, dimostra in modo lampante la natura imprevedibile del mercato. Dopo aver pubblicato un'iniziale sorprendente Margine di profitto 50%<\/strong>, il suo rendimento cumulativo ha subito rapidamente un forte calo<\/strong> a circa 10%<\/strong> oggi. Questa correzione, causata dalla turbolenza del mercato a breve termine, dimostra che anche i pi\u00f9 avanzati Trading di criptovalute con intelligenza artificiale<\/strong> I modelli non sono immuni all'incertezza del mercato. Il panorama delle criptovalute rimane pronto per un continuo inversioni di tendenza<\/strong>e la classifica potrebbe cambiare drasticamente da un momento all'altro.<\/p>\n\n\n\n

    Questa resa dei conti con denaro reale ha comprensibilmente catturato l'attenzione di innumerevoli trader quantitativi<\/strong> e investitori, inducendo molti a imitare le strategie vincenti dell'intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n

    Tuttavia, la competizione mette in luce chiaramente i limiti essenziali dell'IA:<\/p>\n\n\n\n