Die Alpha Arena, ein Experiment der Entwicklergruppe Nof1, hat erhebliche Schwächen im KI-gesteuerten Handel aufgedeckt. Westliche KI-Modelle verzeichneten dabei Kapitalverluste von bis zu 80% innerhalb einer Woche. Chinesische Modelle schnitten hingegen deutlich besser ab.
In der Alpha Arena wurden verschiedene große Sprachmodelle (LLMs) mit jeweils 10.000 US-Dollar Kapital ausgestattet, um autonom Kryptowährungen zu handeln.
Westliche KI-Modelle erlitten innerhalb einer Woche Kapitalverluste von bis zu 80%. Insbesondere erlitt „Claude Sonnet 4.5“ von Anthropic eine Liquidation, nachdem es kurz vor ungünstigen Nachrichten eine 20-fache Long-Position auf Ethereum eingegangen war.
Die Performance von „Claude Sonnet 4.5“ verdeutlicht die Anfälligkeit westlicher KI-Modelle für unerwartete Marktbewegungen und ungünstige Nachrichten.
Im Gegensatz dazu schnitten chinesische Open-Source-Modelle wie Qwen3 Max von Alibaba Cloud und Deepseek Chat deutlich besser ab. Qwen3 Max erzielte am Ende des Wettbewerbs einen ROI von 72,1 % mit einem Portfoliostand von 17.150 US-Dollar.
Deepseek Chat folgte mit einem ROI von 37,4 % und einem Portfoliostand von 13.747 US-Dollar.
Die Marktvolatilität, ausgelöst durch unerwartete Ankündigungen der Tarifpolitik und Änderungen der chinesischen Exportbestimmungen, beeinflusste die Performance der KI-Modelle erheblich.
Dies betraf insbesondere Token wie Solana (SOL) und Ethereum (ETH) und verdeutlichte die unterschiedlichen Handelsstrategien der einzelnen KI-Modelle.
Die Ergebnisse unterstreichen die potenziellen Risiken von KI im Finanzhandel, insbesondere in volatilen Märkten. Chinesische KI-Modelle zeigten eine überraschende Dominanz.
