Analiza praktyczna: jak traderzy mogą odnieść zwycięstwo w konkursie kryptowalutowym zdominowanym przez AI

Autor: 1912212.eth, Foresight News

Oryginalny tytuł: Po cichu pokonaliśmy mistrza AI w konkursie tradingowym Qwen

4 listopada o godzinie 6:00 zakończył się pierwszy konkurs tradingowy nof1 AI models, który przez pewien czas wzbudzał szerokie zainteresowanie w środowisku technologicznym. Ostatecznie rywalizacja dużych modeli dobiegła końca.

10 000 dolarów na pozycje long i short BTC, ETH, BNB, SOL, XRP oraz DOGE – ostatecznie Qwen3 Max zajął pierwsze miejsce z wynikiem 22,3% zwrotu; DeepSeek Chat V3.1 uplasował się na drugim miejscu z wynikiem 7,66%. Pozostałe modele poniosły znaczne straty: Claude Sonnet 4.5 stracił 30,81%, Grok 4 stracił 45,38%, Gemini 2.5 Pro stracił 56,71%, a GPT 5 stracił 62,66%.

Ostateczna wartość pozycji Qwen wyniosła 12 231 dolarów, DeepSeek – 10 489 dolarów; były to jedyne dwa modele spośród sześciu, które osiągnęły zysk, pozostałe odnotowały znaczne straty.

Moment przełomowy wyznaczył różnicę

Różnice między dużymi modelami nie były przesądzone od samego początku.

Na początku konkursu cena bitcoin oscylowała wokół 100 000 dolarów, a kapitał uczestników nie podlegał dużym wahaniom, oscylując wokół 10 000 dolarów kapitału początkowego. Ten okres przypominał raczej rozgrzewkę, podczas której AI dostosowywały się do zasad i wprowadzanych danych. DeepSeek od początku prezentował stabilny styl – stosował niską dźwignię i rozproszone pozycje long na wielu kryptowalutach, wykorzystując dźwignię 10-15x w długoterminowych pozycjach, kładąc nacisk na dywersyfikację ryzyka i podążanie za trendem. Qwen3 był bardziej agresywny, preferując wysoką dźwignię (do 25x) i duże pozycje na 1-2 kryptowalutach, np. ALL IN long na BTC, dążąc do wysokiego wskaźnika wygranych.

Claude i Grok byli bardziej zachowawczy, rzadziej handlowali; Claude miał pozycje long na wszystkich aktywach, ale z umiarkowaną dźwignią, Grok elastycznie przełączał się między long i short, ale przez nadmiar pozycji short na początku był nieco pasywny. W porównaniu z nimi, Gemini i GPT-5 były bardzo aktywne – pierwszy wykonał 165 transakcji, drugi 63, ale ich strategie polegały na szybkim wejściu i wyjściu z pozycji, przez co już na początku zbyt duża ekspozycja na short przyniosła im problemy.

Po 19 października, gdy BTC zaczął rosnąć z poziomu 106 000 dolarów, wyniki openai i gemini zaczęły gwałtownie spadać, zajmując ostatnie miejsca. 23 października, gdy BTC przez cztery kolejne dni rósł z poziomu 107 000 dolarów, DeepSeek i Qwen3 rozpoczęły walkę o pierwsze miejsce. Początkowo Qwen3 miał dużą przewagę, ale wieczorem 26 października, gdy BTC spadł z 115 000 dolarów, DeepSeek wyprzedził Qwen3, aż do wieczora 3 listopada, kiedy to gwałtowny spadek BTC pozwolił Qwen3 odzyskać pierwsze miejsce tuż przed końcem konkursu.

Niskoczęstotliwościowy trading trendowy i wysoka dyscyplina DeepSeek okazały się kluczowe dla zwycięstwa; Qwen3 błyszczał wysokim wskaźnikiem wygranych i wysoką dźwignią, ale zbyt duża chciwość doprowadziła do błędów. Gemini i GPT-5 to podręcznikowe przykłady złych inwestycji: Gemini zbyt często handlował jak detalista, krótkie pozycje i niska relacja zysku do straty powiększały opłaty i błędy, co doprowadziło do utraty połowy kapitału. GPT-5, choć ostrożny i z długim łańcuchem decyzyjnym, unikał dużych strat, ale przegapił okazje, a błędne decyzje kierunkowe (np. początkowo same shorty) przyniosły straty.

Oczywiście, wszystkie modele uczestniczące w konkursie opierały się wyłącznie na wskaźnikach technicznych, takich jak RSI, MACD, całkowicie ignorując wpływ wydarzeń makroekonomicznych i wiadomości. Ponadto, w trakcie tych kilkunastu dni konkursu pojawiło się wiele przypadkowych czynników – nawet najlepsi mogą ponieść znaczne straty z różnych powodów.

Po pierwsze, podążanie za trendem i dyscyplina są lepsze niż wysokoczęstotliwościowy trading: na niepewnym rynku strategie oparte na niskiej częstotliwości, długim utrzymywaniu pozycji i wysokiej relacji zysku do straty są bardziej niezawodne i pozwalają uniknąć emocjonalnych decyzji. Po drugie, dywersyfikacja ryzyka jest lepsza niż agresywne duże pozycje: wysoka dźwignia Qwen3 może zwiększyć zyski, ale równie łatwo prowadzi do dużych strat – inwestorzy powinni zwracać uwagę na zarządzanie pozycjami i stosowanie stop lossów. Po trzecie, ograniczenia AI przypominają o znaczeniu ludzkich decyzji: mimo że AI korzystają z tych samych danych, różnice w treningu prowadzą do zupełnie innych wyników – inwestorzy mogą czerpać z ilościowej precyzji DeepSeek, ale powinni łączyć ją z analizą fundamentalną i zrozumieniem ludzkiej natury. Konkurs podkreślił potencjał AI w finansach – np. doświadczenie firmy-matki DeepSeek mogło pomóc jej „przetrwać wiele bitew” – ale inwestorzy nie powinni polegać wyłącznie na AI: należy traktować AI jako narzędzie, a nie wyrocznię, i łączyć inteligencję maszynową z własnym doświadczeniem, by utrzymać się na rynku kryptowalut.

My też trochę pokombinowaliśmy

Wkrótce po rozpoczęciu konkursu AI, postanowiliśmy rzucić wyzwanie AI, stosując zasady podobne do Alpha Arena – dozwolone były tylko kontrakty na BTC, ETH, BNB, SOL, XRP i DOGE, platformą był Lighter, a dźwignia zgodna z możliwościami Lighter. Aby uniknąć sytuacji, w której ktoś „leży” przez cały konkurs i korzysta z kapitału bez ryzyka, wymagane było wykonanie co najmniej 10 transakcji w trakcie wydarzenia.

Nazwa naszej grupy odzwierciedlała determinację i ostateczny cel – „Pokonać AI”.

Oto wyniki końcowe na wykresie:

Po zakończeniu wydarzenia natychmiast poprosiłem wszystkich o podzielenie się swoimi planami i przemyśleniami z okresu konkursu.

Yobo: Przed rozpoczęciem konkursu ustaliłem zasady: handluję tylko bitcoin i ethereum, zawsze używam maksymalnej dźwigni dozwolonej przez platformę, wielkość pozycji to 30%-50% całego kapitału, a take profit i stop loss ustawiam w stosunku 2,5:1. Przez pierwsze dwa dni byłem bardzo podekscytowany i po serii odwrotnych transakcji miałem 24% obsunięcia kapitału – wtedy pomyślałem, że jeszcze trochę i dołączę do „armii zer”. Odpuściłem na tydzień, dopiero 28. dnia otworzyłem short-long, który zakończył się zyskiem i zmniejszył obsunięcie do 13%. Ostateczny sukces zawdzięczam jednak temu, że 3. dnia wieczorem, przed wyjściem na kolację, zaryzykowałem shorta i trafiłem na gwałtowny spadek – choć take profit był dość konserwatywny, więc zarobiłem mniej niż mógłbym przy ciągłym śledzeniu rynku, to cel „pokonania AI” został osiągnięty i jestem zadowolony.

Huaxin Da Jiu Cai: Mój styl tradingowy jest ostrożny, 22 października wieczorem long na ETH dał ponad 20% zysku i to był fundament. Potem ściśle przestrzegałem zasad take profit i stop loss, kończąc z wynikiem 21,84%. Myślałem, że wygram, ale w ostatnich 10 godzinach pojawiła się duża zmienność i ktoś mnie wyprzedził – szkoda.

Chelina: Wolę shorty niż longi. Z nastawieniem na pokonanie AI, wychodzę z rynku, gdy zysk osiągnie oczekiwany poziom, czekam na kolejną dobrą okazję. Aby ograniczyć straty, trzymam pozycje tylko będąc przy komputerze. Ostatecznie zakończyłam z wynikiem 3,02%, ale brak straty to też zysk.

Chloeppan: Na początku bardzo ostrożnie, tylko strategia long-short z dźwignią 5x, maksymalny zysk 10%. Po dwóch dniach nie wytrzymałam i zaczęłam grać agresywnie, przechodząc na 10x i zwiększając depozyt. Trafiłam na nocną zmienność, zapomniałam zamknąć shorta na XRP i jedna pozycja dała -44%. W drugiej połowie konkursu „odpuściłam” i trzymałam tylko kilka shortów do końca. Podsumowanie: trading kontraktami wymaga spokoju, ciągłego śledzenia rynku, a wysokie dźwignie nie nadają się na noc. Dla osób z dużą ilością pracy lepiej korzystać z AI do strategii – AI osiąga lepsze wyniki niż ja.

Zadowolony: Głównie handlowałem bitcoin i ethereum. Na początku rynek spadał, więc shortowałem z dźwignią 20x, ale straciłem około 20%. Potem zobaczyłem, że „Machi Big Brother” otwiera longa, więc zmieniłem pozycję na long i osiągnąłem maksymalnie 50% zysku. Następnie próbowałem shortować na szczycie, ustawiając take profit i stop loss, ale stop loss był zbyt wąski i pozycja została zamknięta przedwcześnie, co dało 30% obsunięcia. Potem rynek dalej spadał, znów shortowałem, ale nie utrzymałem pozycji i zamknąłem ją przy małym zysku. Ostateczny wynik to 0,6%. Planowałem jeszcze raz shortować na lokalnym szczycie, ale wcześniejsze obsunięcia sprawiły, że byłem ostrożny i nie odważyłem się wejść – przegapiłem tę falę spadków. Wszystkie transakcje były na dźwigni 10-20x, więc nie trzymałem pozycji przez noc, a rano budziłem się zestresowany.

Daleki Wschód: Na początku otworzyłem longi na wszystkich kryptowalutach, ale potem rynek był bardzo trudny, więc przeszedłem na ostrożne longi na BTC. W ostatnich dniach konkursu nie ustawiałem stop lossów, licząc na odbicie po spadku do ceny otwarcia, ale ostatecznie straciłem 45,37%.

Kai Rui: Jeden mały krok w otwarciu pozycji, jeden wielki krok dla ludzkości. Jestem ostrożnym traderem, a dzięki wsparciu firmy po raz pierwszy handlowałem kontraktami. W pierwszym tygodniu tylko longi na BTC, ETH, XRP, SOL, DOGE, zwykle otwierałem pozycje przed snem, a rano były już zamknięte. Mała strata, ale liczy się doświadczenie – trochę hazardu dla rozrywki.

All-in, niech się dzieje co chce: Początkowo chciałem grać małymi pozycjami, ale potem stwierdziłem, że szybki styl bardziej mi pasuje i zacząłem ryzykować. Pierwszy trade – 25x long na SOL, SOL od razu przyniósł stratę; nie poddałem się, drugi raz 50x long na BTC, ale rynek spadł i znów straciłem. Zostało mi niewiele kapitału, więc postanowiłem 50x short i udało się trochę odrobić. Po dwóch dniach rynek się zmienił, znów long na ETH, ale tego samego dnia likwidacja; nie poddałem się, znów long, w końcu odrobiłem połowę kapitału; potem próbowałem 50x all-in na swing, ale nie poszło – w nocy 24. dnia short został zlikwidowany i zakończyłem konkurs jak na rollercoasterze.

Guang Guang: Straciłem wszystko, bez komentarza.

Spośród 10 uczestników mniej niż połowa osiągnęła dodatni wynik, tylko 2 osoby wyraźnie prowadziły z ponad 20% zyskiem, reszta zyskownych graczy miała minimalne zyski, balansując na granicy straty. Wyniki są podobne do tych uzyskanych przez 6 dużych modeli AI.

Najwcześniej odpadający gracze byli najbardziej skłonni do ryzyka – maksymalna dźwignia, gra na emocjach i adrenalinie, co szybko doprowadziło do eliminacji. Nawet jeśli później udało się trochę odrobić, zmienność rynku szybko zabierała wszystko. W porównaniu do AI, ludzkie „wahania emocjonalne” sprawiają, że gracze po stracie desperacko próbują odrobić straty. Brak stop lossów i częsty trading prowadziły do kolejnych strat i ostatecznej porażki.

To wydarzenie pokazało też, jak ważne są pseudonimy – dwóch najsłabszych graczy nazywało się „All-in, niech się dzieje co chce” i „Guang Guang”, więc jeden „zginął”, a drugi „stracił wszystko” – można powiedzieć, że osiągnęli swój cel. Jak zauważyła Chloeppan, trading kontraktami lepiej wychodzi osobom z dużą ilością wolnego czasu, a zwycięzca nazywa się Yobo, co oznacza „człowieka bez zajęcia” – podsumowanie wydaje się bardzo trafne.

Pełne pozycje na 50x, częsty trading i brak stop lossów to główne przyczyny strat i likwidacji wśród graczy. Traderzy kontraktowi powinni wyrobić w sobie chłodną głowę, by przetrwać na tym ryzykownym rynku. Jeśli nie czujesz się dobrze w tradingu, proste trzymanie BTC może być dobrym wyborem. W tym konkursie AI, samo HODL bitcoin dało trzeci wynik, tuż za Qwen3 i DeepSeek.