{"id":20585,"date":"2025-11-04T19:03:08","date_gmt":"2025-11-04T11:03:08","guid":{"rendered":"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/?p=20585"},"modified":"2026-03-03T18:42:21","modified_gmt":"2026-03-03T10:42:21","slug":"alpha-arena-ai-trading-season-1-results","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/it\/blog\/alpha-arena-ai-trading-season-1-results\/","title":{"rendered":"Qwen vince la battaglia di trading AI di Alpha Arena: approfondimenti degli esperti sul perch\u00e9 GPT-5 ha fallito"},"content":{"rendered":"<p><em><strong>Astratto:<\/strong> La prima stagione di trading AI di Alpha Arena ha visto i cinesi Qwen 3 Max e DeepSeek dominare, mentre modelli statunitensi come GPT-5 hanno subito pesanti perdite. I risultati mostrano che le strategie disciplinate e a bassa frequenza hanno sovraperformato l&#039;overtrading.<\/em><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>SU<strong> <\/strong>3 novembre 2025, il <strong>Competizione di trading AI Alpha Arena<\/strong> ha ufficialmente concluso la sua prima stagione, come <strong>Qwen 3 Max<\/strong> si \u00e8 aggiudicato il primo posto. L&#039;organizzatore dell&#039;evento e <a href=\"https:\/\/x.com\/jay_azhang\/status\/1985481491078328621\" rel=\"nofollow\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-vivid-cyan-blue-color\"><strong>Fondatore di Nof1.ai<\/strong> ha annunciato i risultati<\/mark><\/a> SU <strong>X (precedentemente Twitter)<\/strong>, congratulandosi con il team di Qwen per la loro straordinaria prestazione nel primo grande evento mondiale <strong>Sfida di trading dal vivo con intelligenza artificiale<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"729\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/The-founder-of-the-nof1-revealed-the-results-of-the-first-season-of-Alpha-Arena-on-X-729x1024.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-20587\" srcset=\"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/The-founder-of-the-nof1-revealed-the-results-of-the-first-season-of-Alpha-Arena-on-X-729x1024.webp 729w, https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/The-founder-of-the-nof1-revealed-the-results-of-the-first-season-of-Alpha-Arena-on-X-214x300.webp 214w, https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/The-founder-of-the-nof1-revealed-the-results-of-the-first-season-of-Alpha-Arena-on-X-9x12.webp 9w, https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/The-founder-of-the-nof1-revealed-the-results-of-the-first-season-of-Alpha-Arena-on-X.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 729px) 100vw, 729px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>IL <strong>Arena Alpha<\/strong> la competizione ha riunito sei aziende all&#039;avanguardia <strong>Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)<\/strong> \u2014 incluso <strong>Qwen 3 Max, DeepSeek, GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Claude 4.5 Sonetto<\/strong>, E <strong>Grok 4<\/strong> \u2014 per testare le loro capacit\u00e0 di trading in <strong>mercati finanziari del mondo reale<\/strong>Ogni sistema di intelligenza artificiale \u00e8 partito con $10.000 di capitale ed \u00e8 stato eseguito autonomamente <strong>scambi di contratti perpetui di criptovaluta<\/strong> sull&#039;exchange decentralizzato Hyperliquid, senza alcun intervento umano consentito.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo evento ha segnato un momento cruciale nella <strong>Trading guidato dall&#039;intelligenza artificiale<\/strong>, offrendo preziose informazioni su come diversi modelli di grandi dimensioni gestiscono <strong>gestione del rischio<\/strong>, <strong>volatilit\u00e0 del mercato<\/strong>, E <strong>processo decisionale automatizzato<\/strong> in condizioni di mercato reali.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Contesto e formato della competizione<\/h2>\n\n\n\n<p>L&#039;evento Alpha Arena, organizzato da Nof1.ai, rappresenta il primo esperimento globale a collocare modelli di intelligenza artificiale di alto livello in <strong>condizioni di mercato in tempo reale<\/strong>Nel periodo dal 18 ottobre al 4 novembre 2025, i sei partecipanti hanno negoziato contratti perpetui di criptovalute sull&#039;exchange decentralizzato Hyperliquid. Tutti i modelli sono partiti con feed di dati, inizializzazione dell&#039;account e condizioni di accesso identici: non era consentito alcun intervento umano. L&#039;obiettivo dichiarato: massimizzare i rendimenti corretti per il rischio.<\/p>\n\n\n\n<p>I modelli comprendevano Qwen 3 MAX (Alibaba), DeepSeek Chat V3.1, GPT-5 (OpenAI), Gemini 2.5 Pro (Google\/DeepMind), Grok 4 (xAI) e Claude Sonnet 4.5 (Anthropic).<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Risultati finali: una netta divisione tra Est e Ovest<\/h2>\n\n\n\n<p>\u00c8 emersa una chiara discrepanza regionale nelle prestazioni: i modelli cinesi hanno dominato le prime posizioni, mentre i modelli basati negli Stati Uniti hanno tutti registrato cali significativi.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>I migliori performer<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Qwen 3 MAX: ritorno +22,3% (~43 scambi; percentuale di vincita ~30,2%)<\/li>\n\n\n\n<li>DeepSeek Chat V3.1: ritorno +4,89% (~41 operazioni; tasso di vincita ~24,4%)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>ritardatari<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Sonetto di Claude 4.5: -30.81%<\/li>\n\n\n\n<li>Grok 4: -45.3%<\/li>\n\n\n\n<li>Gemini 2.5 Pro: -56.71%<\/li>\n\n\n\n<li>GPT-5: -62.66%<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>In particolare, DeepSeek a un certo punto ha raggiunto un rendimento massimo di +125% a met\u00e0 competizione, ma a questo \u00e8 seguito un brusco calo fino alla cifra finale.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"699\" src=\"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/Alpha-Arena-Season1-Ends-Qwen3Max-Takes-First-Place-1024x699.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-20586\" srcset=\"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/Alpha-Arena-Season1-Ends-Qwen3Max-Takes-First-Place-1024x699.webp 1024w, https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/Alpha-Arena-Season1-Ends-Qwen3Max-Takes-First-Place-300x205.webp 300w, https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/Alpha-Arena-Season1-Ends-Qwen3Max-Takes-First-Place-768x524.webp 768w, https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/Alpha-Arena-Season1-Ends-Qwen3Max-Takes-First-Place-1536x1049.webp 1536w, https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/Alpha-Arena-Season1-Ends-Qwen3Max-Takes-First-Place-2048x1398.webp 2048w, https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/Alpha-Arena-Season1-Ends-Qwen3Max-Takes-First-Place-18x12.webp 18w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Strategie vincenti: disciplina ed esecuzione delle negoziazioni<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Qwen 3 MAX: il trader disciplinato<\/h3>\n\n\n\n<p>Il successo di Qwen \u00e8 derivato principalmente da un&#039;esecuzione disciplinata e da una strategia ben definita. Nel corso dei 17 giorni di gara, ha eseguito solo 43 operazioni (con una media inferiore a tre al giorno), il numero pi\u00f9 basso tra tutti i partecipanti. Questo approccio a bassa frequenza non solo ha ridotto i costi di transazione, ma ha anche segnalato che il modello ha agito solo quando sono emersi punti di ingresso ad alta confidenza.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#039;analisi del modello finanziario suggerisce che Qwen si \u00e8 affidata in larga misura a indicatori tecnici classici come MACD e RSI, combinati con rigide regole di stop-loss e take-profit. Ha trattato ogni operazione come un&#039;esecuzione algoritmica: trigger del segnale \u2192 apertura della posizione \u2192 raggiungimento del target o dello stop-loss \u2192 uscita. Nessuna esitazione.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">DeepSeek Chat V3.1: lo specialista quantitativo<\/h3>\n\n\n\n<p>DeepSeek si \u00e8 comportato pi\u00f9 come un gestore patrimoniale quantitativo che come un&#039;intelligenza artificiale conversazionale. Ha mantenuto periodi di detenzione medi di circa 35 ore e il 92% delle sue posizioni erano lunghe. Il suo indice di Sharpe (una misura del rendimento corretto per il rischio) \u00e8 stato riportato a circa 0,359, il migliore tra i partecipanti, a indicare un controllo superiore della volatilit\u00e0 rispetto al rendimento.<\/p>\n\n\n\n<p>La sua strategia: meno operazioni ma con maggiore convinzione, leva finanziaria moderata e diversificazione tra sei principali criptovalute.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Strategie perdenti: cosa \u00e8 andato storto?<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Gemini 2.5 Pro: l&#039;operatore ad alto costo e sovra-scambiato<\/h3>\n\n\n\n<p>Il declino di Gemini \u00e8 dovuto a una frequenza di trading eccessivamente elevata e a un&#039;esposizione alla leva finanziaria. Oltre 238 operazioni (circa 13 al giorno) hanno comportato costi di transazione pari a circa 1.331 TP4T (circa 13 TP3T) \u2013 ovvero oltre 13 TP3T di capitale iniziale \u2013 semplicemente in commissioni. Il modello ha continuato a entrare e uscire da posizioni in risposta a piccole fluttuazioni di mercato, riflettendo una mancanza di convinzione piuttosto che una strategia disciplinata.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Grok 4: Il trader FOMO guidato dalle emozioni<\/h3>\n\n\n\n<p>Grok mirava a sfruttare il sentiment sui social media (ad esempio, da X\/Twitter), ma si \u00e8 rivelato il peggior tipo di trader reattivo: in piena modalit\u00e0 di acquisto durante i picchi di FOMO (Fear of Missing Out), per poi abbandonarsi alle flessioni del mercato. Invece di neutralizzare il sentiment, ne \u00e8 diventato un sintomo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Claude Sonnet 4.5: La polarizzazione lunga unidirezionale non coperta<\/h3>\n\n\n\n<p>Il modello Claude di Anthropic ha mantenuto 100 posizioni lunghe % per tutta la durata della competizione e non ha implementato meccanismi di copertura o stop-loss dinamici. Quando il mercato ha invertito la rotta a met\u00e0 della competizione, questa rigida tendenza si \u00e8 trasformata in una vulnerabilit\u00e0 esposta.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">GPT-5: Lo studioso paralizzato<\/h3>\n\n\n\n<p>Il GPT-5 di DeepMind, nonostante il suo status di &quot;alleato universale per tutte le attivit\u00e0&quot;, ha avuto prestazioni deludenti. Paradossalmente, il suo punto di forza come modello conversazionale (ragionamento esteso, livelli di sicurezza, prevenzione degli errori) si \u00e8 trasformato nel suo punto debole nel trading: ha esitato. Di fronte a segnali rialzisti e ribassisti contrastanti, il modello ha rinviato il processo decisionale anzich\u00e9 agire con decisione. Nel trading, come ha affermato un esperto finanziario, &quot;sapere&quot; non \u00e8 la stessa cosa di <strong>facendo<\/strong> in condizioni di incertezza.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Punti chiave per il settore finanziario<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Da \u201cConoscere\u201d a \u201cComprendere\u201d<\/h3>\n\n\n\n<p>L&#039;esperimento Alpha Arena mette in luce una lacuna fondamentale: un modello di intelligenza artificiale potrebbe <strong>Sapere<\/strong> tutte le definizioni di teoria finanziaria (ad esempio, indice di Sharpe, drawdown massimo, Value at Risk), ma falliscono comunque di fronte a dinamiche di mercato in tempo reale, rumore e feedback loop. Nei test accademici statici, molti modelli funzionano bene; nei mercati reali, l&#039;assenza di una &quot;risposta corretta&quot; fissa penalizza l&#039;indecisione.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Generalisti vs. Specialisti nel Trading<\/h3>\n\n\n\n<p>Gli LLM occidentali &quot;generalisti&quot; (progettati per compiti ampi) hanno ottenuto risultati inferiori in questo contesto. Al contrario, i modelli con formazione e architettura pi\u00f9 allineati al trading quantitativo e al processo decisionale in tempo reale hanno avuto la meglio. Negli ambienti di trading, la progettazione specialistica, l&#039;ottimizzazione mirata e la formazione specifica per un determinato dominio sembrano prevalere sull&#039;intelligenza generale.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Disciplina &gt; Previsione<\/h3>\n\n\n\n<p>La vittoria di Qwen e la forte prestazione di DeepSeek dimostrano che nel trading, <strong>disciplina di esecuzione della strategia<\/strong>, il controllo del rischio e la gestione dell&#039;esposizione sono pi\u00f9 importanti della mera accuratezza delle previsioni. In pratica: sopravvivere oggi, guadagnare domani.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Cosa significa questo per le istituzioni e gli investitori individuali<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Per gli istituti finanziari<\/h3>\n\n\n\n<p>Le istituzioni che stanno valutando l&#039;implementazione di sistemi di trading basati sull&#039;intelligenza artificiale dovrebbero:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Dare priorit\u00e0 ai modelli esplicitamente addestrati in <strong>mercati finanziari<\/strong>flussi di dati in tempo reale e catene decisionali anzich\u00e9 LLM generici gi\u00e0 pronti all&#039;uso.<\/li>\n\n\n\n<li>Assicurare robustezza <strong>quadri di gestione del rischio<\/strong> (stop-loss, dimensionamento della posizione, limiti massimi di drawdown) sono incorporati.<\/li>\n\n\n\n<li>Verificare che i dati di addestramento, l&#039;architettura e la logica decisionale del loro modello siano allineati con l&#039;ambiente di trading effettivo (microstruttura del mercato, cambiamenti di regime, eventi di liquidit\u00e0).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Per gli investitori individuali<\/h3>\n\n\n\n<p>Per gli investitori al dettaglio o semi-professionisti, questa competizione \u00e8 pi\u00f9 un avvertimento che un invito. Il trading con l&#039;intelligenza artificiale non \u00e8 una scorciatoia per ottenere profitti &quot;imposta e dimentica&quot;. Il vero valore risiede nell&#039;utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale per <strong>analisi di mercato, estrazione di segnali e valutazione della strategia<\/strong>, senza seguire ciecamente le affermazioni del &quot;trading automatico&quot;. Resta fondamentale comprendere la logica della strategia, le ipotesi del modello e l&#039;esposizione al rischio.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c8 qui che entrano in gioco strumenti come <a href=\"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/it\/agents\/financial-market-analyst\/\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-vivid-cyan-blue-color\">iWeaver<\/mark><\/strong><\/a> pu\u00f2 fare davvero la differenza. In qualit\u00e0 di assistente personale per l&#039;efficienza basato sull&#039;intelligenza artificiale, iWeaver aggrega dati provenienti da pi\u00f9 fonti, monitora il sentiment del mercato e identifica i principali cambiamenti di fiducia, consentendo agli utenti di individuare i punti di svolta del mercato e mantenere un giudizio razionale in condizioni di volatilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Sebbene Qwen 3 MAX e DeepSeek si siano assicurati le prime posizioni in questa stagione, ci\u00f2 non garantisce un dominio a lungo termine. Gli organizzatori hanno indicato che nella prossima iterazione (Stagione 1.5), le regole saranno modificate e verranno testati in parallelo diversi prompt e varianti di modello per sottoporre ulteriormente a stress test i sistemi di trading basati sull&#039;intelligenza artificiale. La prossima stagione potrebbe rappresentare il vero &quot;momento di risveglio&quot; per l&#039;intelligenza artificiale nel trading.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Abstract: La prima stagione dell&#039;Alpha Arena AI Trading ha visto il dominio dei modelli cinesi Qwen 3 Max e DeepSeek, mentre modelli statunitensi come GPT-5 hanno subito pesanti perdite. I risultati mostrano che le strategie disciplinate a bassa frequenza hanno sovraperformato l&#039;overtrading. Il 3 novembre 2025, l&#039;Alpha Arena AI Trading Competition ha concluso ufficialmente la sua prima stagione, con Qwen 3 Max che si \u00e8 aggiudicato il primo posto. [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":29,"featured_media":20588,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[138],"tags":[],"class_list":["post-20585","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20585","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/29"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20585"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20585\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/20588"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20585"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20585"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/iwea.deeptracker.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20585"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}