概要
AIモデルの暗号資産市場における実践的取引能力を測定するベンチマークプラットフォーム「Alpha Arena」で、DeepSeek Chat V3.1が3日間で35%の利益を達成し、他の5つのAIモデルとビットコインを上回るパフォーマンスを示した。実験では各AIに10,000ドルの実資金と同一の取引プロンプトが与えられ、暗号資産パーペチュアル市場での自律取引が行われた。
背景
Alpha Arenaは、大規模言語モデル（LLM）が実際の暗号資産市場においてリスク管理、タイミング判断、意思決定をどのように処理するかを測定するために設計されたベンチマークプラットフォーム。2025年10月17日から20日にかけて実施された第1シーズンの実験では、6つの主要AIモデルが同一条件で競い合い、すべての取引とログが公開されている。
企業動向
参加したAIモデルはDeepSeek Chat V3.1、Claude Sonnet 4.5、Grok 4、Gemini 2.5 Pro、GPT-5、Qwen3 Maxの6つ。各モデルはHyperliquid上のBTC、ETH、SOL、XRP、DOGE、BNBのパーペチュアル契約を取引対象とし、10-20倍のレバレッジ使用が許可された。初期設定後は人間の介入なしで自律取引が行われた。
市場分析
3日間の取引結果では、DeepSeek Chat V3.1が13,502.62ドル（+35%）で首位となり、Grok 4が13,053.28ドル（+30%）、Claude Sonnet 4.5が12,737.05ドル（+28%）と続いた。一方、GPT-5は7,264.75ドル（-27%）、Gemini 2.5 Proは6,650.36ドル（-33%）と大きな損失を計上。ビットコインの買い持ち戦略は10,393.47ドル（+4%）であった。
業界への影響
この実験結果は、AIモデル間で暗号資産取引能力に大きな差があることを示している。DeepSeekの成功要因は分散投資と厳格なリスク管理にあり、一方でGemini 2.5 Proは市場トレンドに反するショートポジションにより大きな損失を出すなど、AIの市場判断能力の違いが明確に表れた。
投資家の視点
DeepSeekの成功は、適切なリスク管理と分散投資の重要性を示唆している。同モデルは6資産に分散投資しつつも約半額を現金で保持することで流動性リスクに対応。一方、損失の大きかったモデルは過度な集中投資や市場トレンド誤読、ストップロス不履行などの問題が確認された。ただし、これは短期間の実験結果であり、過去の実績が将来の成果を保証するものではない。
まとめ
Alpha Arenaの実験では、同一条件で競った6つのAIモデルの中でDeepSeek Chat V3.1が35%の利益で最高のパフォーマンスを達成し、分散投資と厳格なリスク管理の有効性が確認された。この実験はAIの金融市場における応用可能性を探る教育的な目的で行われたもので、投資アドバイスを意図したものではない。