AI仮想通貨取引競争において、アリババのQwen3が土壇場で巻き返し、DeepSeekを追い抜き、驚異的な逆転劇を巻き起こした。

原題：「Alibaba の Qwen3 が土壇場で DeepSeek を追い抜く：AI 暗号通貨取引コンテストがついに大逆転」

原著者：Golem、Odaily

予想外にも、AI 暗号通貨取引コンテストが土壇場で驚異的な逆転劇を繰り広げる：Alibaba の Qwen3 が 12,231.09 ドルで終了し、2,231.09 ドルの利益で優勝。一方、マジックキューブクオンツ傘下でシーズンを通して高い人気を誇った銘柄であるディープシークは、10,489.23ドルで2位となった。これは、スコットランドプレミアシップ最終戦の「南通」とは全く対照的と言える状況だ。

原文著者：ゴーレム、Odaily

最終的に、アリババのQwen3が12,231.09ドルで終了し、2,231.09ドルの利益を得て優勝した。一方、マジックキューブ・クオントの下でシーズンを通して高い人気を誇っていたDeepSeekは、10,489.23ドルで2位に終わりました。これは、スコットランド・プレミアシップ最終戦の「南通」とは対照的と言えるでしょう。

この18日間にわたる激しい戦いは、Hyperliquid取引所で行われました。世界トップクラスのAIモデル6つ（DeepSeek、Qwen3、Grok 4、Gemini、Claude、GPT5）がそれぞれ1万ドルの初期資金を受け取り、同じプロンプトと入力データを使用して、BTC、ETH、SOL、XRP、DOGE、BNBの永久契約を自律的に取引しました。騒ぎが収まった後、結果はさらに劇的でした。他の4つの出場者は完全な敗北を喫し、Claudeは3,000ドル以上、Grok 4は資金のほぼ半分、GoogleのGeminiは半分以上を失いました。最も衝撃的なのは、期待の高かったGPT5が62%という驚異的な損失を被り、口座残高はわずか3,733.54ドルで最下位に沈んだことです。しかし、このAI同士の争いから一歩踏み出すと、より残酷な真実が浮かび上がります。6万ドルの投資で最終的に得られたのはわずか43,171.62ドルで、全体で28%以上の損失となったのです。いわゆるトップクラスの知能を競うこの戦いにおいて、ほとんどの「天才トレーダー」でさえビットコイン自体を上回るパフォーマンスを出すことができませんでした。金融市場で最強の人工知能が激突した時、その結果は非常に興味深いものでした。これはテクノロジーの勝利なのか、それとも人間の本性の反映なのか？ 最後に笑ったビットコインリスト Qwen3 なぜQwen3は土壇場でDeepseekを追い抜き、究極の勝者になったのでしょうか？答えは簡単です。彼は主にBTCを取引していたからです。 Qwen3は139回の取引を行い、そのうち91回はBTC取引でした。コンテスト終了時点で、Qwen3は依然として1つのBTCロングポジションを保有していました。Qwen3を他のモデルと区別するもう一つの特徴は、その集中力です。Qwen3は一度に1つのポジションのみを保持し、自信が持てる場合にのみ大きな賭けを行います。

対照的に、Deepseek はトレンド トレーダーの低頻度スタイルを示し、大会中に 116 件の取引を完了して強い強気の姿勢を示しましたが、あまりにも多くの資産に焦点を当て、複数のポジションを同時に保持していました。大会終了時、Deepseek は依然として XRP、BTC、ETH、SOL、BNB で 10 倍のレバレッジのロング ポジション、DOGE で 10 倍のレバレッジのショート ポジションを保有していました。

取引スタイルの観点から見ると、Deepseek は若くて自信に満ちた定量取引の達人に似ており、あらゆるトークンと市場シグナルの詳細を綿密に分析する十分なエネルギーを持ち、確固としたトレンド判断を示し、小さな損切りレベルを設定し、小さな損失と大きな利益の戦略を堅持しています。一方、Qwen3は、決断力があり、心理的に鋭敏なベテラントレーダーのようです。主に市場全体を取引しながら、同時に個別資産の分析にも注力し、強気のシグナルが確立されるとすぐに大きな賭けに出ます。大きなドローダウンを許容し、「ゆっくりと着実に」という原則に従っています。当初、アナリストはDeepseekの戦略を支持し、Qwen3の戦略については、単一ポジションでリスクが分散されていないため、一波で消滅する可能性があると懸念を示していました。しかし、彼らは、ボラティリティの高い暗号資産市場において、BTCが最もリスクの低い資産であることを忘れていたのかもしれません。11月3日の夜、暗号資産市場は広範囲に下落しました。XRPは8.7%、DOGEは10.42%、ETHは7.91%、SOLは11.58%、BNBは8.4%の下落となりましたが、BTCは主要暗号資産の中では下落率が最も低く、わずか3.7%でした。この突然の「ミニブラックスワン」イベントはDeepseekにとって不意打ちとなり、過去24時間で3,680ドルの損失を出し、過去7日間で最大の1日損失となりました。しかし、もう一人の強気投資家であるQwen3は、過去24時間の損失をわずか1,270ドルに抑えるという強い回復力を示しました。これは、彼がBTCのロングポジションのみを保有し、ポートフォリオの大部分をアルトコインに割り当てていなかったことが大きな要因です。注目すべきは、Deepseekは昨晩の市場下落時に最も大きな損失を被ったAIモデルでもあったことです。この予想外の下落により、Qwen3が最終的な勝者となりました。**Qwen3は何もせず、Deepseekは事実上「自滅」したのです。** 暗号資産市場では、BTC全体の価格が1～3%下落すると、アルトコインは20～30%下落する可能性があります。BTCが10%以上下落すると、アルトコインは70～80%下落する可能性もあります。 Qwen3 の戦略は、Deepseek よりも極端な市場状況に対して耐性があります。

Qwen3 は賭けに出る傾向があり、BTC の上昇トレンド中に利益を最大化できました。たとえば、10 月 23 日から 10 月 27 日にかけて、Qwen3 は Deepseek を上回りました。これは、BTC が 110,000 ドルを突破した後も上昇を続け、Qwen3 が 20 倍のレバレッジで BTC をロングすることでこの機会をうまく利用したためです。この期間中にすべての暗号通貨をロングしていた Deepseek は、Qwen3 のリターンに匹敵することはできませんでした。

人間の観察者として、Qwen3 が土壇場で Deepseek を追い抜いたことは、暗号通貨市場の真実を明らかにしています。最後に笑う者が一番よく笑うということです。

Qwen3 のアカウントは 23,063 ドルでピークに達し、リターンは 100% を超えましたが、現在、アカウント残高は初期投資額のぎりぎりで推移しています。わずか17日間でこれほど劇的な上昇と下落が起きたことは、実に嘆かわしいことです。

暗号資産市場の特殊性により、従来の金融市場では数年に一度しか発生しない「ブラックスワン」イベント（極端な価格変動や予測不可能な価格急騰など）が、暗号資産市場では月に数回も発生しています。人間の感情を排除し、取引規律を厳格に遵守するように設計されたAIモデルでさえ、この市場では生き残るのに苦労しています。だからこそ、私たち人間のトレーダーは、市場をより尊重すべきです。AIモデルは必ずしも反脆弱性を持つとは限りません。しかし、このAI取引コンペの結果は、必ずしも優勝したAIモデルがより優れた取引戦略を持ち、より知的であることを意味するのでしょうか？答えは明らかに「ノー」です。nof1.aiがこのコンペを開催した当初の目的は、予測不可能で極めて複雑な金融市場はAIにとって最適なトレーニング環境であり、AIモデルはそのような環境で学習し、意思決定を行うことで、その知性と意思決定能力を真に試すことができるという点でした。マスク氏はまた、「未来を予測することこそがAIの知性の究極の尺度である」と述べています。しかし、この17日間という短い期間の競争では、優劣を決定づけることはできません。まず、このAIトレード競争は「オフライン」でした。つまり、AIモデルは米国政府閉鎖、連邦準備制度理事会（FRB）の利下げ期待、米中関係、NVIDIAの時価総額の過去最高記録といった現実世界の出来事を認識していませんでした。計算と推論は、EMA、MACD、RSIといったテクニカル指標のみに依存していました。実際の取引場面では、トレーダーはテクニカル指標に加えて、市場センチメントやマクロ経済イベントにも注意を払う必要があります。変数制御を容易にするためにAIモデルと外部世界とのつながりを遮断するというAlpha Arenaの決定は、間違いなくAIの視覚を奪いました。

同時に、GPT5のようなモデルがこの競争でパフォーマンスに遅れをとっているからといって、必ずしも知性や「トレーディング能力」の欠如を意味するわけではありません。Qwen3とDeepseekのリードは、単に運によるものかもしれません。同じプロンプトとデータを使用しても、同じテストを実行する異なるモデルで異なる結果が生成される可能性があります。これは、複雑な市場において、最も合理的なAIモデルであっても、サンプルサイズが小さい場合は、運だけで判断することはできないためです。

『Fooled by Randomness』と『Antifragile』の著者であるタレブ氏は、著書の中でこの原則を明らかにしています。市場では、選択がどれほど複雑であっても、運をどれほどうまくコントロールしても、最終的な判断はランダム性によって下される、ということです。

訓練を受けていないサルを無限に部屋に閉じ込め、タイプライターでタイプさせれば、最終的に1匹のサルが『オデッセイ』全編を打ち破るでしょう。しかし、この「歴史的な」成功は、同じサルが再び同じ『オデッセイ』を打てるという保証にはなりません。

このAIトレーディング競争にも同じ原則が当てはまります。極端な成功が将来の持続可能性を保証するわけではなく、一見「巧みな」成果に見えるものの多くは、単なる運によるものかもしれません。とはいえ、金融市場におけるAIのパフォーマンスには引き続き注目する必要があります。今日のAIの急速な発展により、明確な答えや事前に計画できるプロセスにおいては、人間はAIをはるかに凌駕しています。結果が不確実で、多くのランダム要因に左右される領域においてのみ、AIのパフォーマンスは未だ人間を完全に凌駕していません。しかし、将来、AIが金融市場でのトレーニングを通じて真に人間のような意思決定能力を獲得するようになれば、AIと人間の関係性は再考される必要があるでしょう。nof1の創設者であるJay Aは、AIトレーディングコンペティションの次期シーズンにおいて、より多くのプロンプトとデータが追加され、人間のトレーダーがコンペティションに参加する可能性があることを明らかにしました。同様のAIによる株式推奨機能はもはや目新しいものではありませんが、AIと人間が実際の取引シナリオで衝突するとき、おそらく別の種類の火花が散るでしょう。

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