chatgpt

OpenAI's ChatGPT зазнав гучного провалу в криптотрейдингу, втративши 63% капіталу в експерименті Nof1. З початкових $10,000 за два тижні модель скотилася до $3,733, посівши останнє місце серед шести великих мовних моделей (LLM). Організатори надали AI однакові дані: графіки, індикатори (MA, MACD) та доступ до ф'ючерсів на $BTC , $ETH , $SOL . ChatGPT здійснив 44 угоди, з яких лише 2 виявилися прибутковими, демонструючи хаотичний підхід: надмірну торгівлю та ігнорування комісій.
На противагу, китайська модель Alibaba Qwen3 Max заробила прибуток завдяки дисципліні: уникала over-trading, фокусувалася на якісних угодах, попри високі комісії ($1,654). Gemini втратив $5,671, Grok — $4,531, Claude — $3,081. Експеримент CoinGlass підкреслив: LLM звучать впевнено, але без реальної стратегії терплять невдачу, як і початківці-трейдери.
Цей провал ChatGPT сигналізує: AI ще не готова до автономної торгівлі. Ринок крипти вимагає не прогнозів, а ризикового менеджменту та адаптації до волатильності. Хоча DeepSeek показав +9.1% на лонгах, загалом моделі коливалися від +$4,000 до краху. Трейдери радять: використовуйте AI для аналізу, але тримайте контроль. Майбутнє — в гібридних системах, де людська інтуїція доповнює алгоритми.
#chatgpt #cryptotrading #AIFails #Bitcoin #CryptoNews #MiningUpdates
Підпишіться на #MiningUpdates для свіжих оглядів та прогнозів у світі криптомайнінгу!'

🧠🤖 LLM в криптотрейдинге: кто заработал, а кто «слился»
В октябре лаборатория Nof1 запустила эксперимент Alpha Arena, в котором шесть популярных языковых моделей (LLM) соревновались друг с другом в реальном криптотрейдинге, пишет Protos.
Участниками стали: #ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Grok (X), Claude Sonnet (Anthropic), DeepSeek (High-Flyer) и QWEN3 (Alibaba). Каждой модели выдали одинаковые настройки и по $10 000 живых денег на бирже Hyperliquid.
За примерно две недели четыре модели из шести ушли в солидный минус — до –60% депозита. Лишь две показали прибыль: DeepSeek завершила тест с доходом $489, а QWEN3 — с результатом около $2232.
ChatGPT потеряла около $6267, Gemini — $5671, Grok — $4531, Claude Sonnet — $3081 📉.
🎯 Как это работало
Задача для всех LLM была одна — добиться максимальной доходности с учетом риска.
Модели самостоятельно выбирали:
когда входить и выходить из сделок,размер позиций,направление (лонг/шорт),параметры управления риском.
Все операции публиковались в онлайне и были полностью прозрачны 👀.
Каждой модели давали одинаковые промпты и идентичный набор рыночных данных:
цену, EMA, MACD, RSI, объемы, финансирование, открытый интерес. Обновление данных происходило каждые 3 минуты. Торги велись на Hyperliquid по шести монетам: BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE и XRP.
📊 Стратегии и активность
Grok, ChatGPT и Gemini чаще других открывали шорты.Claude Sonnet, наоборот, почти не лезла в короткие позиции.Gemini была самой гиперактивной — 238 сделок,а Claude Sonnet — самой «спокойной», всего 38 сделок.
Процент прибыльных сделок у всех шести моделей оказался довольно скромным — в диапазоне 25–30%.
При этом QWEN3 MAX заплатила больше всех комиссий — около $1654, а Gemini — $1331 💸.
Исследователи из Nof1 подчеркнули: итоговый результат в значительной степени «съели» издержки на комиссии, так как агенты слишком часто торговали, забирая маленькую прибыль, которая в итоге растворялась в fee.
🚀 Краткий успех и последующий слив
Лучший день для всех моделей пришелся на 27 октября.
К этому моменту QWEN3 MAX и DeepSeek успели фактически удвоить депозиты, а Claude и Grok на короткое время тоже выходили в плюс.
Однако ChatGPT и Gemini почти весь эксперимент провели в зоне убытков.
Основатель Nof1 Джей Ажанг объяснил, что цель эксперимента — в перспективе создать собственную ИИ-модель для криптотрейдинга. Но пока результаты далеки от идеальных. Команда планирует улучшать условия, дорабатывать подход и продолжать подобные соревнования.
🔧 Ограничения ИИ и роль эмоций
В отчете говорится, что модели столкнулись с множеством реальных ограничений:
LLM приходилось одновременно:
анализировать сложные рыночные данные,учитывать состояние счета,соблюдать строгие торговые правила,действовать системно и быстро.
Все это — в сильно ограниченном окружении и формате промптов.
Интересно, что одним из главных врагов обычных трейдеров традиционно считается эмоциональная нестабильность: страх, жадность, FOMO, паника. Люди тратят огромные усилия, чтобы уменьшить влияние эмоций.
Но даже полностью «безэмоциональные» ИИ-агенты пока не смогли показать выдающуюся эффективность в реальной торговле 😅.
🧩 ИИ-фонды и ElizaOS
Интерес к форматам, где ИИ торгует с минимальным участием человека, вспыхнул еще в конце 2024 года. На рынке начали появляться автоматизированные ИИ-фонды, где ИИ-агенты управляют капиталом исходя из опыта вкладчиков.
Один из самых известных таких проектов — ai16z (ироничная отсылка к фонду a16z). В пике его капитализация превышала $100 млн, но позже по просьбе компании он прошел ребрендинг в ElizaOS.
На 6 ноября размер фонда оценивается более чем в $60 млн, однако за год проект так и не стал полноценным продуктом. На фоне падения цены токена он остался частью относительно короткого спекулятивного нарратива рынка 📉.
📌 Вывод:
ИИ уже может торговать «по правилам» и без эмоций, но это еще не гарантирует стабильной прибыли. Пока что комиссии, гиперактивная торговля и сложность рыночной среды оказываются сильнее, чем аналитические способности LLM.

চীনের কম খরচের এআই মডেলগুলো ক্রিপ্টো ট্রেডিংয়ে চমকে দিয়েছে যেখানে বড় প্রতিষ্ঠানগুলোর এআই হোঁচট খেয়েছে, সেখানে তারা লাভ করেছে। সাম্প্রতিক এক স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং প্রতিযোগিতায় দেখা গেছে, চীনের দুটি বাজেট এআই মডেল Qwen3 Max ও DeepSeek না শুধু টিকে গেছে, বরং লাভও করেছে, আর ওপেনএআইয়ের ChatGPT পড়েছে বড় ক্ষতির মুখে। এই ঘটনাটা প্রমাণ করে, বড় বাজেট নয় বুদ্ধিমত্তা ও কার্যকর নকশাই আসল শক্তি।
যুদ্ধক্ষেত্র: এআই বনাম ক্রিপ্টো বাজার
প্রতিযোগিতায় অংশ নেয় আটটি উন্নত এআই ট্রেডিং বট। প্রত্যেককে দেওয়া হয় ১০,০০০ ডলারের ভার্চুয়াল পুঁজি, আর কাজ ছিল সম্পূর্ণ নিজের সিদ্ধান্তে ক্রিপ্টো কিনে-বেচা করা, কোনো মানব সাহায্য ছাড়াই। কয়েকদিন ধরে বাজারের ওঠানামার সঙ্গে লড়াই করতে হয় তাদের।
এই লড়াইয়ে সবচেয়ে বড় চমক দেখায় Qwen3 Max। খুব সূক্ষ্মভাবে পরিকল্পনা করে এটি ৭.৫% মুনাফা করে, অর্থাৎ প্রায় ৭৫১ ডলার লাভ। এই এআই সাহসীভাবে ২০ গুণ লিভারেজে বিটকয়েনে লং পজিশন নেয়, যখন দাম ছিল প্রায় ১,০৪,৫০০ ডলারের কাছাকাছি। ঝুঁকি ছিল বিশাল, কিন্তু বাজারের ঊর্ধ্বমুখী ধারা তাকে সাহায্য করে। এই মডেলটি মাত্র ১০–২০ মিলিয়ন ডলারে তৈরি হলেও ফল দিয়েছে একদম পেশাদার মানের।
এর পরেই দ্বিতীয় স্থানে DeepSeek। এই মডেলটির প্রশিক্ষণ খরচ মাত্র ৫.৩ মিলিয়ন ডলার, কিন্তু পারফরম্যান্সে ছিল অনবদ্য। এটি বাজারের গতি বোঝে, দ্রুত সিদ্ধান্ত নেয়, এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করে ট্রেড ধরে রাখে। দুজন মিলে তারা দেখিয়েছে, দামি হার্ডওয়্যার বা বিশাল বাজেটের চেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হলো সঠিক বিশ্লেষণ আর কৌশল।
অন্যদিকে, ChatGPT এবার ব্যর্থ হয়েছে। বিলিয়ন ডলারের গবেষণায় তৈরি হলেও, এই মডেলটি তার ১০,০০০ ডলারের পুঁজির অর্ধেকেরও বেশি হারায় — শেষ পর্যন্ত থাকে মাত্র ৪,২৭২ ডলার। সমস্যা ছিল সিদ্ধান্তের গতি আর বাজারের অনিশ্চয়তা। তাত্ত্বিকভাবে ভালো কৌশলও বাস্তবে ফল দেয়নি। এর ফলে প্রশ্ন উঠেছে কথাবার্তায় পারদর্শী এআই কি আসলে ক্রিপ্টো ট্রেডিংয়ের মতো ঝুঁকিপূর্ণ দুনিয়ায় সফল হতে পারে?
বাকি অংশগ্রহণকারীরাও লাভ করতে পারেনি, বেশিরভাগই ক্ষতিগ্রস্ত হয়। ফলাফলটি স্পষ্ট করে — ক্রিপ্টো বাজারের মতো দ্রুত পরিবর্তনশীল জায়গায় এখনো এআইয়ের সীমাবদ্ধতা আছে।
শেষ কথা: শেখার জায়গা অনেক
এই প্রতিযোগিতা দেখিয়েছে, সাশ্রয়ী বাজেটে তৈরি এআইও বড় প্রতিদ্বন্দ্বীদের হারাতে পারে। ভবিষ্যতে হয়তো ছোট ডেভেলপাররাই বড় পরিবর্তন আনবে। তবে ঝুঁকি সবসময় থেকেই যায় যেমন Qwen3-এর উচ্চ লিভারেজ ট্রেডে সামান্য পতনই তার সব লাভ মুছে দিতে পারত।
সবশেষে বলা যায়, ক্রিপ্টো ট্রেডিংয়ে এআই বড় সহায়ক হতে পারে, কিন্তু পুরোপুরি নির্ভর করা এখনো ঝুঁকিপূর্ণ। মানুষের অভিজ্ঞতা আর এআইয়ের গতি এই দুইয়ের মেলবন্ধনই ভবিষ্যতের আসল শক্তি। বাজার যত এগোবে, এই বটগুলোও আরও শাণিত হবে। খেলা কিন্তু এখনো শেষ হয়নি এটা কেবল শুরু।
#ChineseAI
#DeepSeek
#chatgpt