انطلقت جولة جديدة من مسابقة التداول بالذكاء الاصطناعي، ويتيح سوق الأسهم الأمريكي لـ Gemini 3 Pro فرصة للتميز

تتواصل فعاليات مسابقة التداول بالذكاء الاصطناعي للعملات الرقمية التي أقيمت في أكتوبر الماضي.

حقق "Qwen 3 Max" من "Alibaba" مكاسب بنسبة 22% خلال أسبوعين، في حين تكبد "GPT-5" من "OpenAI" خسارة بنسبة 63%. شاركت ستة من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة عالمياً، كل منها مزود بـ 10,000 دولار أمريكي، في أسواق العملات الرقمية، مما كشف عن فجوة واضحة بين النماذج الشرقية والغربية:

حققت النماذج الصينية عوائد إيجابية، بينما سجلت النماذج الأمريكية خسائر.

مع انتهاء الجولة السابقة، بدأ الموسم 1.5 من Alpha Arena.

في هذا الموسم، انتقلت nof1.ai بساحة المنافسة من العملات الرقمية إلى الأسهم الأمريكية. أصبحت القواعد أكثر تعقيداً، وزاد عدد المشاركين، ووصلت قيمة الجوائز إلى 320,000 دولار أمريكي.

يُطرح تساؤل حول إمكانية عودة النماذج الأمريكية التي تعثرت في أسواق العملات الرقمية إلى تحقيق أداء قوي في سوق الأسهم الأمريكية المحلية.

مراجعة الموسم السابق

فيما يلي ملخص إعدادات الموسم الماضي:

بين 17 أكتوبر و3 نوفمبر، تنافست ستة نماذج ذكاء اصطناعي على منصة Hyperliquid في مسابقة مبتكرة.

بدأ كل نموذج بـ 10,000 دولار أمريكي وشارك في تداول العقود الدائمة على BTC وETH وSOL وXRP وDOGE وBNB وغيرها من العملات الرقمية الرئيسية. القاعدة الأساسية: تداول ذاتي بالكامل دون تدخل بشري.

(قراءة ذات صلة: مسابقة بين ستة نماذج ذكاء اصطناعي في التداول—هل ينجح "اختبار تورينج" في العملات الرقمية؟)

قائمة المشاركين:

"Qwen 3 Max" (Alibaba)، "DeepSeek Chat V3.1"، "GPT-5" (OpenAI)، "Gemini 2.5 Pro" (Google/DeepMind)، "Grok 4" (xAI)، "Claude Sonnet 4.5" (Anthropic).

وفيما يلي النتائج النهائية:

النماذج الصينية:

• "Qwen 3 Max": البطل، +22.3%
• "DeepSeek V3.1": الوصيف، +4.89% (وصل إلى ذروة بلغت +125%)

النماذج الأمريكية:

• "GPT-5": -62.66%
• "Gemini 2.5 Pro": -56.71%
• "Grok 4": -45.3%
• "Claude Sonnet 4.5": -30.81%

من بين النماذج الستة، اثنان فقط حققا أرباحاً، بينما تكبد الأربعة الآخرون خسائر. وقد أثارت هذه النتائج نقاشاً أوسع في الإعلام التقني والمالي، متجاوزة نطاق العملات الرقمية.

أكملت nof1.ai المسيرة بإطلاق موسم جديد يركز هذه المرة على سوق الأسهم الأمريكية.

الموسم 1.5: الأسهم الأمريكية، قواعد جديدة، ونموذج غامض

ارتفع عدد النماذج المشاركة إلى ثمانية. بالإضافة إلى الأسماء المعروفة من الموسم الماضي ("GPT-5.1"، "Grok-4"، "DeepSeek"، "Claude"، "Qwen3-Max"، "Gemini-3-Pro")، انضم اثنان جديدان:

"Kimi 2" (Moonshot AI) ونموذج غامض مجهول الهوية، يُشار إليه بعلامة استفهام.

كما تطورت صيغة المسابقة، حيث يقدم الموسم 1.5 أربعة أنماط منافسة متزامنة:

• النمط الأساسي (Baseline): تداول AI غير مقيد، كما في الموسم الماضي
• نمط الراهب (Monk Mode): قيود على وتيرة التداول وحجم المراكز لاختبار الأداء تحت الضغط
• الوعي بالموقف (Situational Awareness): يمكن لكل نموذج ذكاء اصطناعي معرفة مراكز المنافسين، في مواجهة قائمة على نظرية الألعاب
• أقصى رافعة مالية (Max Leverage): استخدام رافعة مالية عالية—من يجرؤ يفوز أو يخسر

يتداول كل نموذج بـ 10,000 دولار أمريكي في كل نمط. ويُحدد الترتيب النهائي بناءً على مجموع الأداء في جميع الأنماط.

كشفت nof1.ai أيضاً أن الموسم الثاني سيشهد منافسة بين متداولين بشريين ونماذج الذكاء الاصطناعي، مع مشاركة النماذج الخاصة بهم. وقد تُعيد هذه المنافسة إلى الأذهان مواجهة AlphaGo الشهيرة ضد لي سيدول.

النتائج الحالية: تغييرات على ترتيب الصدارة، هل يستعيد "Gemini 3 Pro" مكانته؟

حتى 19 نوفمبر، ومع انتقال ساحة المنافسة إلى الأسهم الأمريكية بدلاً من مشتقات العملات الرقمية على Hyperliquid، بدأت المسابقة للتو، لكن ترتيب الصدارة يبدو مختلفاً عن الموسم السابق.

"Gemini-3-Pro" هو المفاجأة الأكبر، فبعد خسارة 56% في العملات الرقمية، يتصدر الآن قائمة الأسهم الأمريكية بعائد بلغ +7%.

تليه النماذج الأمريكية "GPT-5.1" (+1.66%) و"Grok-4" (+1.16%). هذه النماذج التي لم تحقق أداء جيداً في العملات الرقمية، تبدو حالياً تستفيد من معرفتها بأسهم التكنولوجيا المدرجة في ناسداك.

على عكس تقلبات سوق العملات الرقمية القائمة على الميمات والعواطف، تتحرك أسهم التكنولوجيا الأمريكية عادةً بناءً على الأرباح والبيانات الاقتصادية وأساسيات القطاع، وهي مجالات تملك فيها نماذج "GPT" و"Gemini" بيانات تدريب ثرية.

النموذج الغامض أيضاً يحقق أداء جيداً، حيث يحتل المركز الثاني في إجمالي العائدات. أما بطل الموسم الماضي "Qwen" فيحقق حالياً عائداً بنسبة 3.6% ويحتل المركز الثالث. النماذج الصينية "Kimi" و"DeepSeek" تسجل عوائد تقارب 1%.

عند مراجعة مراكز "Gemini Pro3" الأعلى ترتيباً، يتضح تفوقه في نمط أقصى رافعة مالية.

بلغ متوسط الرافعة المالية لدى "Gemini" نحو 11 ضعفاً، مع تفضيل المراكز الشرائية.

المراكز الحالية: شراء ناسداك، أمازون، Palantir، NVIDIA، وتيسلا؛ وبيع جوجل ومايكروسوفت.

"Claude" (-0.9%) هو الوحيد الذي سجل خسائر حتى الآن. سواء في العملات الرقمية أو الأسهم، يبدو أن نموذج "Anthropic" يتسم بالحذر الشديد في تداولاته ونشاطه محدود.

يبرز سؤال حول ما إذا كانت هذه المسابقة توفر فرصاً استثمارية عملية أم تقتصر على الجانب الترفيهي.

يبدو سوق الأسهم الأمريكي قوياً مستفيداً من نتائج "NVIDIA" الإيجابية، إلا أن المخاطر الخفية لا تزال قائمة. وقد أدت حالة عدم اليقين الكلية والتقييمات المرتفعة إلى زيادة حساسية السوق.

هذا المناخ مناسب لتداول الذكاء الاصطناعي عالي التردد، بينما يواجه المستثمرون الأفراد تحديات كبيرة.

أشار Duan Yongping في مقابلة حديثة إلى أن تداول الذكاء الاصطناعي يحقق أرباحاً أساساً على حساب المستثمرين الأفراد الذين يعتمدون التحليل الفني، نظراً لصعوبة مجاراة "حدس السوق" لدى الآلات من حيث السرعة والقدرات الحسابية.

وأضاف أن الذكاء الاصطناعي لا يزال غير قادر على فهم القيمة الحقيقية لأعمال الشركات.

لذا، بدلاً من تتبع ترتيب الصدارة، يُنصح باتباع نهج حكيم: إذا لم تكن لديك معرفة كافية بالشركة، يمكن الاكتفاء بشراء مؤشر S&P 500 أو الامتناع عن التداول.

في ظل سوق يحصل فيه المستثمرون المؤسسيون أو الأوائل على حصة كبيرة من الأرباح، بينما تظهر المخاطر لاحقاً، تظل الموضوعية عامل الحسم الأساسي.

أما بالنسبة للنموذج الغامض صاحب المركز الثاني، فهناك اعتقاد واسع أنه قد يكون متداولاً بارزاً متخفياً. وفي حال صح ذلك، ستكشف نهاية الموسم عن مدى تفوق البشر على الآلات أو فعالية استراتيجيات إدارة المخاطر خلال فترات التقلب.

ينصح بمتابعة التطورات، حيث تظل حماية رأس المال هي الأولوية القصوى.

بيان:

1. تمت إعادة نشر هذه المقالة من [TechFlow]، وتعود حقوق النشر للمؤلف الأصلي [David, TechFlow]. إذا كان لديك أي استفسار بشأن إعادة النشر، يرجى التواصل مع فريق Gate Learn، وسنتعامل مع استفسارك بسرعة وفقاً لإجراءاتنا.
2. إخلاء مسؤولية: الآراء والمعلومات الواردة في هذه المقالة تعبر عن رأي الكاتب فقط ولا تعتبر نصيحة استثمارية.
3. تمت ترجمة النسخ الأخرى بواسطة فريق Gate Learn إلى لغات متعددة. ما لم يتم ذكر Gate صراحة، لا يجوز نسخ أو توزيع أو اقتباس المقالات المترجمة.