オリジナル記事：Odaily Planet Daily（ @OdailyChina ）

著者｜ゴーレム（ @web3_golem ）

予想外にも、AI仮想通貨取引コンテストは土壇場で驚異的な逆転劇を見せた。アリババのQwen3が12,231.09ドルで終了し、2,231.09ドルの利益を上げて優勝した。一方、シーズンを通して非常に人気のあった銘柄であるDeepSeek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」を強く彷彿とさせる結果と言えるだろう。

この18日間に及ぶ激しい戦いは、Hyperliquid取引所で行われました。この取引所では、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。

騒ぎが収まると、状況はさらに劇的なものとなった。他の4人の参加者は完全な敗北を喫した。クロードは3,000ドル以上、Grok 4は資金のほぼ半分、Google Geminiは投資額の半分以上を失った。最も衝撃的だったのは、大きな期待を集めていたGPT5が62%という驚異的な損失で最下位に沈み、口座残高はわずか3,733.54ドルにとどまったことだ。

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。6万ドルの投資が最終的に生み出したのはわずか4万3171.62ドルで、全体で28%以上の損失となりました。知性の頂点と称されるこの競争において、ほとんどの「天才トレーダー」はビットコイン自体を上回るパフォーマンスを出すことすらできなかったのです。

最も賢い人工知能が金融市場で戦うとき、その結果は非常に興味深いものです。これはテクノロジーの勝利なのでしょうか、それとも人間の本性のもう一つの反映なのでしょうか?

最後に笑ったビットコイン主義者（Qwen3）

なぜQwen3は土壇場でDeepseekを追い抜き、最終的な勝者となったのでしょうか？答えは簡単です。彼は主にBTCに集中していたからです。Qwen3は139回の取引を行い、そのうち91回はBTC取引でした。そして、大会終了時点でもBTCの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。彼は一度に1つのポジションのみを保持し、自信が持てる時に大きな賭けをしました。

対照的に、Deepseekはトレンドトレーダーのような低頻度の取引スタイルを示し、大会期間中に116件の取引を完了し、強い強気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有していました。大会終了時点でも、DeepseekはXRP、BTC、ETH、SOL、BNBで10倍レバレッジのロングポジション、DOGEで10倍レバレッジのショートポジションを保有していました。

取引スタイルにおいて、Deepseekは若く自信に満ちたクオンツトレーディングの達人のような存在です。あらゆるトークンや市場シグナルの詳細を分析する十分なエネルギー、確固としたトレンド判断、狭い損切り幅、そして少額の損失で大きな利益を生み出す戦略を備えています。一方、Qwen3は、決断力のある行動力と優れた心理的資質を備えた熟練トレーダーのような存在です。主に市場全体を取引し、同時に単一のターゲットの分析に集中し、正しい判断を下した上で大きな賭けを行い、大きなドローダウンにも耐え、「遅いことは速い」という考え方を信条としています。

当初、アナリストたちはDeepseekの戦略には楽観的でしたが、Qwen3の戦略については懸念を示しました。単一ポジションで分散投資をしていないQwen3の戦略は、一波で簡単に損失につながる可能性があると考えていたのです。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、XRPは8.7%、DOGEは10.42%、ETHは7.91%、SOLは11.58%、BNBは8.4%下落しました。一方、BTCは主要暗号資産の中で下落幅が最も小さく、わずか3.7%でした。この突然の「ミニブラックスワン」はDeepseekにとって不意打ちとなり、過去24時間で4,320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。一方、同じく強気な投資家であるQwen3は、過去24時間の損失がわずか1,270ドルと、より強い回復力を示しました。これは、Qwen3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く貢献しました。

昨晩の市場下落で最大の損失を被ったAIモデルはDeepseekだったことも注目すべき点です。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価格全体が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への耐性が高いと言えます。

Qwen3は大きな賭けを好むため、BTC価格が上昇する局面で利益を最大化することができます。例えば、10月23日から10月27日までの期間、Qwen3のリターンはDeepseekを上回りました。これは、BTCが11万ドルを突破した後も上昇を続け、Qwen3がこの機会を捉えて20倍のレバレッジでBTCをロングポジションにすることで、利益を最大化することに成功したためです。一方、Deepseekがこの期間に全ての仮想通貨をロングポジションにすることで得たリターンは、Qwen3に及びませんでした。

人間の観察者として、 Qwen3がDeepseekに対して土壇場で巻き返した事実は、暗号資産市場の真実を浮き彫りにしている。「最後に笑う者こそが、最もよく笑う」ということだ。Deepseekのアカウントは最高値23,063ドルに達し、100%を超えるリターンを得たが、現在は当初の投資額をわずかに上回る水準で推移している。わずか17日間でこれほど劇的な上昇と下落を見せたのは、実に嘆かわしい。

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ような極端な価格変動や予測不可能な価格急騰といった「ブラックスワン」イベントが、暗号資産市場では月に数回近く発生しています。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、この市場での生き残りに苦戦しています。だからこそ、私たち人間のトレーダーは、市場に対してこれまで以上に敬意を払うべきなのです。

AI モデルは、耐脆弱性がない可能性があります。

しかし、このAI取引競争の結果は、必ずしも優勝したAIモデルの取引戦略がより優れている、あるいはAIモデルの知能が高い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は当初、金融市場がAIにとって最適なトレーニング環境であると信じてこのコンペティションを開催しましたが、その予測不可能性と極度の複雑性ゆえに、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によってのみ、その知性と意思決定能力を真に発揮することができます。イーロン・マスク氏も「未来予測こそが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コンテストでは、優劣を決定的に決めることはできません。まず、このAIトレードコンテストはオフラインで行われ、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。実際の取引シナリオでは、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。Alpha Arenaは変数制御を容易にするためにAIモデルと外部との接続を遮断しましたが、これはAIモデルの視覚化を事実上阻害するものでした。

一方、この競争においてGPT5のようなモデルが低パフォーマンスを示したとしても、必ずしも知性や「トレーディングの才能」の欠如を示すものではありません。Qwen3とDeepseekの優位性は、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の組み合わせでも、モデルによって結果が異なる可能性があります。なぜなら、これほどサンプル数が少ない複雑な市場においては、最も合理的なAIモデルでさえ、勝利が純粋に運によるものかどうかを明確に判断することはできないからです。

『Fooled by Randomness』および『Antifragile』の著者であるナシーム・ニコラス・タレブ氏は、その著書の中で、市場においては、私たちの選択がいかに複雑であっても、あるいは運をいかに巧みに操作できたとしても、最終的な決定権は常にランダム性にあると述べている。

訓練を受けていないサルを無数に部屋に閉じ込め、タイプライターでタイピングさせれば、最終的には1匹のサルが『オデュッセイア』全編を打ち出すでしょう。しかし、この「歴史的な」成功は、そのサルが同じ『オデュッセイア』を再び打ち出せることを保証するものではありません。同じ原理がAIトレーディング競争にも当てはまります。圧倒的な成功は将来の持続可能性を保証するものではなく、一見「巧みな」成果に見えるものも、単なる幸運に過ぎないかもしれません。

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視していく必要があります。今日のAIの急速な発展により、明確な答えや予測可能なプロセスを持つものに関しては、人間はAIをはるかに凌駕しています。結果の不確実性が高く、予測不可能な要因が多数存在する分野においてのみ、AIはまだ人間を完全に凌駕していません。しかし、将来、AIが金融市場での学習を通じて真に人間のような意思決定能力を獲得するならば、AIと人間の関係性は再考される必要があるでしょう。

AIトレーディングコンペティションの第二シーズンが近づいており、nof1の創設者Jay A氏は、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、新たな何かが生まれるかもしれません。