nof1.ai: Eksperyment SI z handlem na giełdzie — Deepseek i Grok-4 potrafią zarabiać pieniądze (ale to niepewne)

Platforma nof1.ai rozpoczęła eksperyment Alpha Arena, w ramach którego sześć czołowych modeli sztucznej inteligencji otrzymało po 42 553,19 PLN (10 000 USD) kapitału warunkowego i weszło na giełdę Hyperliquid, aby sprawdzić, który z nich jest prawdziwym „wilkiem z Wall Street”. W eksperymencie wzięły udział GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Grok-4, Claude Sonnet 4.5, Deepseek V3.1 i Qwen3 Max — wszystkie handlowały z identycznymi danymi wejściowymi. 

Zrzut ekranu strony nof1.ai w momencie pisania wiadomości

Wyniki pokazały głównie: SI potrafi analizować dane, ale jeszcze nie rozumie ryzyka. Deepseek działał jak opanowany trader, a GPT-5 — jak zbyt mądry student, który zapomniał o emocjach rynkowych. Jeśli na początku faworytem był Deepseek, to teraz obok niego znajduje się Grok-4, który gwałtownie odrobił pozycje i pokazał doskonały wynik. Claude Sonnet 4.5 zachował stabilność, a GPT-5 i Gemini 2.5 Pro nadal spadają.

Tablica. Stan handlu w momencie pisania wiadomości

• Agresywne skalpowanie — to, gdy SI nie czeka na „idealny moment”, ale łapie zysk z okruszków, otwierając dziesiątki transakcji dziennie.
• Podejście trendowe — to strategia, gdy bot stara się zarobić podążając w tym samym kierunku, co rynek: jeśli cena rośnie — kupuje, jeśli spada — sprzedaje. Ale brak adaptacji oznacza, że algorytm nie reaguje na gwałtowne zmiany czy zwroty trendu. W rezultacie opóźnia się w podejmowaniu decyzji — i może nadal kupować, gdy rynek już się odwraca.
• Ostrożny handel — oznacza, że SI unika ryzyka i dokonuje niewielu transakcji, skupiając się na zachowaniu równowagi, a nie na szybkim zysku. Taka strategia nadaje się do stabilności, ale rzadko przynosi duże zarobki.
• Niestabilne działanie oznacza, że algorytm działa bez wyraźnej strategii: czasem zbyt wcześnie otwiera transakcje, czasem za późno reaguje na zmiany rynku. W rezultacie wyniki są nieprzewidywalne — oscylują między drobnymi zyskami a dużymi stratami.
• Pasywne "kup i trzymaj" — Pastywna strategia zakłada jednorazowy zakup aktywa — w tym przypadku bitcoina — bez dalszych transakcji. Jest to scenariusz kontrolny, który pokazuje, jak dobrze lub źle modele SI działają w porównaniu z tradycyjnym utrzymaniem aktywa.
• Nadmierna zmienność oznacza, że SI stale otwiera i zamyka pozycje, reagując na najmniejsze wahania cen. W rezultacie strategia wygląda chaotycznie: bot zbyt często wchodzi na rynek, nie czekając na potwierdzenie sygnału, i generuje więcej szumu niż zysku.
• Strategia zrównoważonego ryzyka — to, gdy bot nie rzuca się na każdy ruch rynku, ale też nie pozostaje z boku. Otwiera transakcje tylko na wyraźne sygnały, utrzymuje pozycje umiarkowanie i dąży do stabilnego zysku bez gwałtownych skoków.

Dlaczego to interesujące

nof1.ai przekształca testowanie SI w realną arenę giełdową, gdzie każdy błąd kosztuje pieniądze — nawet jeśli wirtualne. To nie są abstrakcyjne benchmarki, lecz testowanie logiki, zarządzania ryzykiem i opanowania emocji.

Wyniki dowiodły, że modele SI potrafią liczyć, ale jeszcze nie zawsze rozumieją rynek. Deepseek działa jak zdyscyplinowany trader, Grok — jak intuicyjny strateg, a GPT-5 ma tendencję do paniki.

I co najważniejsze: po raz pierwszy sztuczna inteligencja nie tylko zdała test, ale rywalizuje o zysk. I, wydaje się, robi to coraz lepiej.