원본 출처: Biteye

@the_nof1 의 이번 주말에 진행된 생방송 AI 거래 쇼는 너무나 흥미진진해서 Polymarket도 하룻밤 사이에 예측 시장을 시작했습니다.

하지만 AI의 부의 코드를 놓치고 싶지 않다면, 이 글 Biteye가 알파 아레나가 어떻게 그렇게 많은 돈을 벌었는지 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

DeepSeek의 실시간 거래에서 이틀 만에 최고치인 42%를 기록한 것을 본 많은 사람들이 프롬프트 워드 프로젝트에 대해 우려를 표했습니다. Biteye는 마침내 아래 그림과 같이 웹페이지에 숨겨진 프롬프트 워드를 찾아냈습니다.

하지만 @the_nof1이 모델이 실시간으로 응답할 수 있도록 2~3분마다 자동으로 요청과 현재 시장 데이터를 모델에 전송하는 스크립트를 작성했다는 점에 유의해야 합니다.

따라서 이런 시스템을 복제하려면 여전히 어느 정도의 실무 능력이 필요합니다.

우리 모두 알다시피, Alpha Arena는 각 모델에게 Hyperliquid에서 실제 계약을 거래하도록 10,000달러를 지급했습니다.

이 거래에 사용할 수 있는 통화는 $BTC, $ETH, $SOL, $BNB, $DOGE, $XRP의 6개 토큰으로 제한됩니다.

USER_PROMPT를 끌어내리면 시스템이 모든 요청에서 업데이트되는 것을 확인할 수 있습니다.

• 현재 가격, EMA, MACD, RSI, 그리고 단기 및 중기(10분, 4시간)별 지표 변동을 포함한 6개 토큰의 최신 데이터입니다.
• 현재 계좌 성과: 실행 중인 시장, 실행 횟수, 총 수익, 사용 가능한 현금, 총 자산, 특정 포지션 등이 포함됩니다.
• 하이퍼리퀴드의 거래 수수료 등

모델은 요청과 데이터 업데이트를 반영하여 자체적인 결론을 도출합니다. 이는 CHAIN_OF_THOUGHT에서 확인할 수 있습니다.

상위권에 있는 DeepSeek, Claude, Grok의 사고 과정은 매우 다르다는 것을 알 수 있습니다. DeepSeek은 예전처럼 수다스럽고, Claude는 매우 전통적이며, Grok은 간접적인 JSON 형식으로 직접 응답합니다.

그러나 모든 모델은 출력에서 다음 두 가지 측면을 고려합니다.

1. 기존 포지션에 대한 수익 목표 가격과 하락 시 손절가를 설정합니다.

2. 제공된 단기 및 중기 MACD와 RSI를 참조하여 진입 시점을 선택하세요.

그리고 이러한 생각을 바탕으로 작업을 수행합니다.

당연히 우리가 가장 중요하게 생각하는 부분은 바로 혜택입니다. 다음과 같은 점을 알 수 있습니다.

가장 우려스러운 성과를 보였던 제미니는 한때 거의 절반으로 떨어졌습니다. 거래 빈도가 가장 높아 플랫폼 전체 거래량의 절반을 넘어섰습니다. 잦은 포지션 변경이 실패의 주요 원인일 수 있습니다.

실적이 좋은 DeepSeek과 Claude는 각각 지난 3일간 6건과 8건의 거래를 누적했는데, 이는 아마도 시장에 대한 정확한 예측에 따른 것으로 보입니다.

Grok의 전략은 더욱 신중합니다. 지금까지 단 한 건의 거래만 완료했고, 가격이 상승할 때 숏 포지션을 중단했습니다. 현재 모든 통화에 대해 롱 포지션이 진행 중입니다.

퀸은 한 가지 통화에 투자하는 것을 선호하지만 수익률은 낙관적이지 않습니다.

현재 GPT 운영의 승률은 0입니다.

알파 아레나는 본질적으로 모델 트레이딩 역량을 평가하는 벤치마크입니다. 따라서 모델 성능에 대한 저희의 관찰 결과는 다음과 같습니다.

물론 시장은 끊임없이 변화하고 있으며, 강세와 약세의 싸움의 결과는 여전히 불확실합니다. 11월 3일에 종료되는 이 AI 암호화폐 트레이딩 대회에서 DeepSeek은 이처럼 위험한 암호화폐 시장에서 입지를 굳건히 할 수 있을까요? Gemini는 무모한 고빈도 트레이딩을 회개할 수 있을까요? 누가 이 변화하는 시장에서 기회를 잡을 수 있을까요?

아직 모든 것은 미지수이며, 답은 시간에 맡길 수밖에 없습니다.

하지만 더 중요한 것은 알파 아레나의 인기로 인해 모든 사람이 단일 모델 중첩 프롬프트 단어 엔지니어링의 강력한 힘을 알게 되었고, 일반인에게 AI 모델을 사용하기 위한 더 많은 탐색 공간과 솔루션을 제공하게 되었다는 것입니다.