Trong khi DeepSeek dẫn đầu cuộc thi giao dịch trực tiếp AlphaArena với lợi nhuận 39,55%, và Gemini tụt xuống đáy với mức lỗ 42,65%, thì thử nghiệm này với sự tham gia của sáu AI và 60.000 đô la tiền thật trong giao dịch tiền điện tử đã vượt ra khỏi câu hỏi hời hợt về việc liệu AI có thể kiếm tiền hay không. Nó đã khám phá ra một câu hỏi sâu sắc hơn trong ngành: Liệu giao dịch AI có phải là một yếu tố gây rối loạn sẽ thay thế các nhà giao dịch hàng đầu, hay là một công cụ khuếch đại khả năng của con người? Từ biến động tài khoản theo thời gian thực đến sự hoài nghi của các nhà lãnh đạo ngành, câu trả lời nằm ở mọi quyết định giao dịch tự động.

1. Đánh giá AlphaArena: Một bài kiểm tra thực tế về “Sự phi nhân tính hóa”

Trước khi thảo luận về "sự thay thế", trước tiên chúng ta phải làm rõ tính độc đáo của AlphaArena - đây không phải là "bài thuyết trình trên giấy" về mô phỏng, mà là "kiếm và súng thật" trên thị trường tiền điện tử, cung cấp nền tảng thử nghiệm thực tế nhất cho "sự so sánh giữa AI và các nhà giao dịch con người".

1. Công bằng không thể sao chép: Sự thống nhất hoàn toàn từ nguyên tắc đến dữ liệu

Bản chất của thiết kế quy tắc của AlphaArena là loại bỏ "các biến bên ngoài" và chỉ kiểm tra "khả năng ra quyết định của AI":

• Nguyên tắc vẫn như cũ : mỗi mô hình tham gia (Claude 4.5 Sonnet, DeepSeek V 3.1 Chat, v.v.) sẽ nhận được 10.000 đô la tiền gốc thực tế. Ban tổ chức sẽ chịu lỗ và lợi nhuận sẽ được cộng vào tài khoản theo thời gian thực.
• Môi trường nhất quán : Tất cả AI đều giao dịch hợp đồng tiền điện tử vĩnh viễn (BTC, ETH, SOL và sáu loại tiền tệ chính khác) trên nền tảng Hyperliquid, đối mặt với cùng một điều kiện thị trường, dấu thời gian và lời nhắc;
• Ra quyết định tự động : Con người không được phép can thiệp vào bất kỳ liên kết nào. AI phải tự mình hoàn thành toàn bộ quá trình "khám phá cơ hội (tìm Alpha) - xác định vị trí - thời điểm giao dịch - kiểm soát rủi ro", và ngay cả "độc thoại nội tâm" (ModelChat) của nó cũng hoàn toàn công khai.

Thiết kế "chuẩn hóa" này cho phép mọi khoản lãi và lỗ của AI được quy trực tiếp cho logic chiến lược và khả năng thích ứng với thị trường của nó - đây là tiền đề để so sánh "AI và các nhà giao dịch con người": loại trừ các yếu tố bên ngoài như quy mô vốn và bất đối xứng thông tin, và chỉ xem xét "chất lượng ra quyết định".

2. Bảng điểm phân biệt: "Ranh giới năng lực" của AI bắt đầu xuất hiện

Tính đến ngày 20 tháng 10 năm 2025, hiệu suất của sáu AI đã hình thành nên sự phân tầng rõ ràng và sự phân biệt này thể hiện chính xác "ưu điểm và nhược điểm" của giao dịch AI:

• Người dẫn đầu: DeepSeek V 3.1 Chat (Lợi suất +39,55%) : Là một mô hình thuộc Huanfang Quantitative, nó sở hữu "DNA định lượng" - danh mục đầu tư của nó bao gồm cả sáu loại tiền điện tử lớn. Nó sử dụng chiến lược "đòn bẩy trung bình đến cao + phân bổ đa dạng + theo xu hướng mua thuần túy", cho phép nó nắm bắt lợi nhuận biến động của SOL và DOGE với đòn bẩy cao trong khi vẫn duy trì vị thế tiền mặt 2.840 đô la để giảm thiểu rủi ro. Quan trọng hơn, nó tuân thủ nghiêm ngặt kế hoạch đã đặt ra, kiên quyết giữ vị thế cho đến khi điều kiện đáo hạn được kích hoạt, ngay cả khi lợi nhuận chưa thực hiện đạt 2.000 đô la. Cách tiếp cận kỷ luật này giúp nó tránh được tổn thất do điều chỉnh vị thế thường xuyên trong thị trường biến động.
• Radical: Grok 4 (+14,5% lợi nhuận) : Mô hình của Musk thể hiện bản chất không bị kiểm soát của nó—nó all-in vào sáu đồng tiền điện tử lớn, dựa vào đà tăng mạnh để theo đuổi xu hướng tăng. Nó quyết liệt tăng vị thế khi ETH và BTC có xu hướng tích cực, thậm chí còn tuyên bố, "Hãy giữ nếu MACD chuyển từ yếu sang mạnh". Tuy nhiên, nó thiếu một cơ chế chốt lời rõ ràng, dẫn đến biến động tài khoản cực đoan. Mặc dù nó có thể vượt qua DeepSeek trong ngắn hạn, nhưng việc duy trì sự ổn định là rất khó khăn.
• Bảo thủ: Claude Sonnet 4.5 (lợi suất +24,12%) : Giống như một nhà phân tích thận trọng, ông thực hiện phân tích toàn diện về kinh tế vĩ mô, công nghệ trên chuỗi và các khía cạnh kỹ thuật trước mỗi giao dịch. Tuy nhiên, ông lại quá do dự khi đưa ra quyết định và thường bỏ lỡ các điểm đột phá của thị trường do chậm một bước. Lợi nhuận của ông tập trung vào giai đoạn cuối của xu hướng.
• Cuối danh sách: Gemini 2.5 Pro (-42,65% lỗ) : Đây là một ví dụ điển hình về chiến lược đầu tư tiêu cực—sử dụng đòn bẩy 25x cho ETH và 20x cho BTC, duy trì các vị thế song phương và thiếu hiểu biết rõ ràng về quản lý rủi ro danh mục đầu tư. Ngay cả khi tài khoản của họ chứng kiến hàng nghìn đô la bốc hơi chỉ trong một ngày, họ vẫn liên tục nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giữ vững vị thế cho đến khi lệnh dừng lỗ được kích hoạt, thậm chí tiếp tục mở các vị thế mua DOGE khi bị mắc kẹt sâu, bộc lộ sự cứng nhắc chiến lược tai hại của họ.

Báo cáo này cho thấy AI thực sự có thể kiếm tiền, nhưng "khả năng kiếm tiền" của nó phụ thuộc rất nhiều vào "thiết kế chiến lược và logic kiểm soát rủi ro" của mô hình; đồng thời, "tính cách" của AI đã trở nên rất khác biệt - một số giống như các quỹ định lượng, một số giống như các nhà đầu tư bán lẻ và một số giống như các nhà phân tích, điều này hoàn toàn giống với sự khác biệt về phong cách của các nhà giao dịch con người.

II. Tính “không thể thay thế” của AI: 3 lợi thế lớn mà con người không thể đạt được

Hiệu suất của AlphaArena chứng minh rằng trong những tình huống cụ thể, AI đã thể hiện những khả năng mà các nhà giao dịch con người khó có thể sao chép được - những lợi thế này không phải là lý do duy nhất để "thay thế", nhưng chúng là sức mạnh cạnh tranh "không thể bỏ qua".

1. Xử lý dữ liệu: xử lý lượng thông tin khổng lồ trong vài giây, vượt quá khả năng của con người

Một trong những thách thức cốt lõi của thị trường tiền điện tử là tình trạng quá tải thông tin—biểu đồ giá, chỉ báo MACD/RSI, dòng vốn trên chuỗi, tâm lý thị trường, tin tức nóng hổi, v.v.—tất cả đều cần được tích hợp vào quá trình ra quyết định trong thời gian ngắn. AI hoàn toàn vượt trội hơn con người về mặt này:

• Nhanh chóng : Như được mô tả trong bài đăng trên blog CSDN, AI có thể "phân tích thanh khoản, tâm lý và luồng lệnh chỉ trong vài giây". Tại AlphaArena, DeepSeek đã cập nhật các quyết định dựa trên dữ liệu mới nhất sau mỗi 2-3 phút, được gọi 601 lần trong 1.627 phút. "Phản ứng tần số cao" này hoàn toàn không thể đạt được đối với con người (một người theo dõi thị trường trong 8 giờ chỉ có thể xử lý khoảng 100 thông tin quan trọng).
• Các chiều hướng toàn diện : Trong khi các nhà giao dịch con người thường tập trung vào 3-5 chỉ báo cốt lõi, AI có thể đồng thời kết hợp hàng chục chiều hướng, bao gồm đường EMA 20 kỳ, điểm dừng lỗ, tỷ lệ lợi nhuận thả nổi và tương quan tiền tệ. Nó thậm chí có thể phát hiện các tín hiệu ẩn như tương quan giữa BTC và SOL. Ví dụ: DeepSeek có thể đồng thời so sánh giá trị EMA lịch sử (109236,97) với giá trị thực tế hiện tại (108070,485) trong quá trình giao dịch và đưa ra quyết định hoàn toàn dựa trên các điều kiện được thiết lập trước, tránh sai sót của con người khi dựa vào trực giác và bỏ qua chi tiết.

2. Kỷ luật: Không can thiệp cảm xúc và thực hiện nghiêm ngặt các chiến lược

Kẻ thù lớn nhất của các nhà giao dịch chính là bản chất con người - lòng tham có thể khiến họ bỏ lỡ mục tiêu lợi nhuận, nỗi sợ hãi có thể khiến họ dừng lỗ sớm, và may mắn có thể khiến các vị thế bị xóa sổ. Tuy nhiên, AI lại không gặp phải vấn đề này:

• Không tham lam cũng chẳng sợ hãi : DeepSeek đã không chốt lời sớm khi lợi nhuận chưa thực hiện của họ đạt gần 2.000 đô la, và Gemini cũng không dừng lỗ sớm khi mất 42% (mặc dù khoản lỗ sau là một sai lầm, nhưng nó đã thể hiện tính kỷ luật). Đặc điểm "chơi theo luật" này chính xác là "giao dịch cơ học" mà các quỹ định lượng hàng đầu theo đuổi.
• Tránh những sai lầm đơn giản : Con người có thể bỏ lỡ xu hướng thị trường do mệt mỏi hoặc mất tập trung, nhưng AI có thể theo dõi thị trường 24/7 mà không bị gián đoạn, loại bỏ các lỗi như đặt lệnh sai hoặc tính toán sai đòn bẩy. Tất cả dữ liệu giao dịch AI trong AlphaArena đều không có lỗi, trong khi ngay cả những nhà giao dịch hàng đầu cũng gặp phải thua lỗ do một hoặc hai lỗi vận hành mỗi năm.

3. Lặp lại chiến lược: Các mô hình nguồn mở có thể được tối ưu hóa theo thời gian thực, thích ứng với thị trường nhanh hơn con người.

Tại AlphaArena, DeepSeek dẫn đầu không chỉ nhờ vào chiến lược vượt trội mà còn nhờ vào mô hình mã nguồn mở - một tính năng cho phép nó đạt được tốc độ tiến hóa mà các nhà giao dịch con người khó có thể theo kịp:

• Tối ưu hóa thời gian thực : Theo báo cáo của Coinfomania, các mô hình mã nguồn mở có thể được "tối ưu hóa bởi cộng đồng lập trình viên dựa trên hiệu suất thời gian thực". Đội ngũ Magic Square đứng sau DeepSeek có thể điều chỉnh các thông số kiểm soát rủi ro hàng ngày dựa trên dữ liệu giao dịch của AlphaArena. Ngược lại, các nhà giao dịch thực tế thường mất hàng tuần hoặc thậm chí hàng tháng để lặp lại chiến lược của họ do chu kỳ "xem xét-xác minh-thử nghiệm" kéo dài.
• Không có thành kiến nhận thức : Các nhà giao dịch con người dễ bị "phụ thuộc vào đường dẫn" (ví dụ, nếu họ đã kiếm được tiền với các chiến lược xu hướng trong quá khứ, họ sẽ không muốn thử các chiến lược dao động), trong khi AI có thể tự động chuyển đổi chiến lược dựa trên dữ liệu - nếu thị trường chuyển từ xu hướng sang dao động, AI nguồn mở có thể điều chỉnh trọng số chỉ báo trong vòng 1-2 ngày, trong khi con người có thể bỏ lỡ cơ hội do "quán tính nhận thức".

III. “Điểm yếu chí mạng” của AI: 4 năng lực cốt lõi của các nhà giao dịch hàng đầu sẽ không bao giờ bị thay thế

Bất chấp những lợi thế rõ ràng của AI, cả AlphaArena và ý kiến của ngành đều chứng minh rằng AI vẫn còn một chặng đường dài mới có thể "thay thế các nhà giao dịch hàng đầu" - những thiếu sót này không phải là "vấn đề kỹ thuật" mà là "những khác biệt cơ bản" khó khắc phục trong ngắn hạn.

1. Thông tin thị trường: AI hiểu “dữ liệu” nhưng không hiểu “logic đằng sau dữ liệu”

Khả năng cốt lõi của các nhà giao dịch hàng đầu là "nhìn thấy bản chất của dữ liệu" - ví dụ, hiểu "lý do tại sao việc Fed tăng lãi suất lại ảnh hưởng đến giá BTC" và "tầm quan trọng lâu dài của việc một công ty lớn tham gia vào thị trường SOL". Tuy nhiên, AI chỉ có thể xử lý "các mô hình bề mặt trong dữ liệu":

• Không hiểu được mối tương quan kinh tế vĩ mô : Tất cả các mô hình AI trong AlphaArena đều thấy dữ liệu giá cho thấy "BTC vượt mốc 110.000 đô la", nhưng không mô hình nào có thể phân tích liệu sự tăng giá này là do kỳ vọng về việc cắt giảm lãi suất hay do các tổ chức mua vào. Mặt khác, các nhà giao dịch hàng đầu điều chỉnh vị thế của họ dựa trên logic kinh tế vĩ mô (ví dụ: giảm đòn bẩy để dự đoán việc tăng lãi suất). Khoản lỗ của Gemini về cơ bản là do tập trung vào phân tích kỹ thuật (EMA, MACD) mà không xem xét các rủi ro kinh tế vĩ mô, dẫn đến việc tiếp tục đặt cược lớn trong các đợt điều chỉnh thị trường.
• Không thể diễn giải "thông tin phi cấu trúc" : Nếu một sự cố bảo mật xảy ra tại một sàn giao dịch, các nhà giao dịch có thể nhanh chóng xác định "phạm vi ảnh hưởng của sự cố" và dừng lỗ, trong khi AI chỉ có thể phản ứng sau khi "sự kiện được chuyển đổi thành dữ liệu giá" - "sự chênh lệch thời gian" này có thể dẫn đến những khoản lỗ khổng lồ. AlphaArena chưa từng gặp phải một "thiên nga đen" như vậy, nhưng trên thị trường thực tế, đây chính là chìa khóa để phân biệt "nhà giao dịch thông thường" với "nhà giao dịch hàng đầu".

2. Phản ứng Thiên nga đen: AI hiểu các quy tắc, nhưng không phá vỡ chúng

Thị trường tiền điện tử không bao giờ thiếu những sự kiện "thiên nga đen" (như sự sụp đổ của LUNA và phá sản của FTX). Lợi thế của các nhà giao dịch hàng đầu nằm ở chỗ họ "không có quy tắc định sẵn và khả năng thích ứng linh hoạt", trong khi AI chỉ có thể hoạt động theo "chiến lược định sẵn":

• Chiến lược cứng nhắc và không có khả năng ứng phó với các trường hợp khẩn cấp : Gemini khăng khăng giữ lệnh cho đến khi lệnh dừng lỗ được kích hoạt ngay cả khi bị mắc kẹt sâu, về cơ bản là thiếu kế hoạch dự phòng. Nếu một sự kiện, chẳng hạn như việc sàn giao dịch tạm dừng rút tiền, xảy ra ngoài các quy tắc đã được thiết lập trước, AI sẽ hoàn toàn mất khả năng ra quyết định. Trong khi đó, các nhà giao dịch hàng đầu sẽ ngay lập tức phòng ngừa rủi ro thông qua các kênh giao dịch phi tập trung, thậm chí xác định các cơ hội chênh lệch giá trong điều kiện thị trường khắc nghiệt.
• Không nhận thức được rủi ro tích lũy : AI có thể tính toán rủi ro của một vị thế đơn lẻ (ví dụ: giá thanh lý của ETH ở mức đòn bẩy 25 lần), nhưng không thể hiểu được rủi ro tương quan của các vị thế đa tiền tệ. Ví dụ: Gemini mở các vị thế mua đòn bẩy cao cho BTC và ETH cùng lúc, nhưng không nhận ra rằng khi cả hai giá tăng và giảm cùng lúc, rủi ro sẽ được tích lũy. Mặt khác, các nhà giao dịch hàng đầu kiểm soát chặt chẽ tổng đòn bẩy của các vị thế tương quan để tránh một khoản lỗ duy nhất có thể xóa sạch tất cả các khoản lỗ.

3. Đổi mới chiến lược: AI biết “Sao chép” nhưng không biết “Sáng tạo”

Tất cả các chiến lược AI trong AlphaArena về cơ bản đều là "chiến lược định lượng dựa trên AI" - ví dụ, "theo xu hướng" của DeepSeek và "động lực thúc đẩy" của Grok là những chiến lược đã được con người chứng minh. AI chỉ đơn giản là "thực hiện chúng với tốc độ nhanh hơn" chứ không phải "tạo ra các chiến lược mới":

• Việc phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử khiến việc thích ứng với thị trường mới trở nên bất khả thi : Nếu các sản phẩm phái sinh mới xuất hiện trên thị trường tiền điện tử trong tương lai (chẳng hạn như hợp đồng vĩnh viễn dựa trên token AI), AI sẽ không thể xây dựng chiến lược do thiếu dữ liệu lịch sử. Tuy nhiên, các nhà giao dịch hàng đầu có thể tạo ra các phương pháp giao dịch hoàn toàn mới dựa trên bản chất của các sản phẩm phái sinh và logic thị trường. Ví dụ, khi DeFi bùng nổ vào năm 2020, các nhà giao dịch hàng đầu đã nhanh chóng phát triển một chiến lược chênh lệch giá khai thác thanh khoản, mà AI hoàn toàn không thể tham gia vào thời điểm đó.
• Không có khả năng "phản đồng thuận" : Các chiến lược AI về cơ bản dựa vào việc "phù hợp với các mô hình đồng thuận của dữ liệu lịch sử", chẳng hạn như "mua khi đường MACD cắt nhau". Tuy nhiên, các nhà giao dịch hàng đầu thường hưởng lợi từ các chiến lược "phản đồng thuận" - ví dụ, mua vào khi thị trường hoảng loạn và bán ra khi thị trường biến động mạnh. Tại AlphaArena, không có AI nào dám "đi ngược xu hướng", một năng lực cốt lõi của các nhà giao dịch hàng đầu.

4. Kiểm soát bản chất con người: AI hiểu các giao dịch nhưng không hiểu được trái tim con người

Giao dịch về cơ bản là một trò chơi giữa con người với nhau. Các nhà giao dịch hàng đầu có thể đánh giá hành vi của đối tác bằng cách phân tích tâm lý thị trường (ví dụ: sự thay đổi về khối lượng giao dịch cho thấy nhà đầu tư bán tháo hoảng loạn). Tuy nhiên, AI chỉ có thể xử lý dữ liệu khách quan và không thể hiểu được cảm xúc của con người.

• Không thể xác định "bẫy thị trường" : Nếu một tổ chức cố tình đẩy giá BTC lên cao để thu hút các nhà đầu tư bán lẻ làm theo, AI sẽ tăng lượng nắm giữ vì "nhìn thấy xu hướng tăng". Tuy nhiên, các nhà giao dịch hàng đầu có thể xác định đây là "bẫy mua" dựa trên "khối lượng giao dịch bất thường" và dừng lỗ sớm.
• Không có "điều chỉnh động khẩu vị rủi ro" : Khẩu vị rủi ro của AI được thiết lập sẵn (chẳng hạn như "đòn bẩy trung bình-cao" của DeepSeek), trong khi các nhà giao dịch hàng đầu điều chỉnh rủi ro dựa trên trạng thái và điều kiện thị trường của riêng họ—ví dụ, giảm đòn bẩy khi thị trường quá tải hoặc giảm tần suất giao dịch trong giai đoạn biến động thị trường cao. Loại "điều chỉnh linh hoạt" này hiện hoàn toàn không khả thi đối với AI.

IV. Tranh cãi trong ngành: Từ câu hỏi của CZ đến lựa chọn của tổ chức, “thay thế” kém hiệu quả hơn “sức mạnh tổng hợp”

Sự phổ biến của AlphaArena cũng đã làm dấy lên những cuộc thảo luận giữa các nhà lãnh đạo trong ngành - những quan điểm này càng khẳng định thêm rằng "AI thay thế các nhà giao dịch hàng đầu" là một đề xuất sai lầm và mô hình hợp tác "AI + con người" chính là tương lai.

1. Câu hỏi cốt lõi của CZ: Liệu giao dịch đồng bộ bằng AI có dẫn đến "tự hủy diệt" không?

Nhà sáng lập Binance Changpeng Zhao (CZ) đã bình luận công khai trên AlphaArena trên nền tảng X: "Nếu mọi người đều sử dụng cùng một chiến lược AI, giao dịch sẽ trở nên đồng bộ - hoặc mua cùng nhau và đẩy giá lên, hoặc bán cùng nhau và gây ra sự sụp đổ đột ngột, cuối cùng xóa sạch lợi nhuận và khiến biến động tăng vọt." Quan điểm này chỉ ra trực tiếp "những mối nguy hiểm tiềm ẩn chết người" của giao dịch AI:

• Sáu AI trên AlphaArena đã cho thấy xu hướng hội tụ (ví dụ, DeepSeek và Grok đều có vị thế mua lớn đối với BTC và ETH). Nếu nhiều quỹ sử dụng cùng một AI trong tương lai, điều này sẽ dẫn đến cạn kiệt thanh khoản. Ví dụ, nếu tất cả các AI cùng lúc dừng lỗ tại một thời điểm nhất định, điều này sẽ gây ra sự sụt giảm giá chóng mặt, và ngay cả bản thân AI cũng không thể thoát khỏi tình trạng này.
• "Chiến lược khác biệt" của các nhà giao dịch hàng đầu chính là "chất ổn định" của thị trường - một số người mua, một số bán, và một số khác tham gia vào giao dịch chênh lệch giá. Loại "cân bằng trò chơi" này là điều mà AI không thể cung cấp.

2. Sự đồng thuận của các nhà phân tích: AI là một công cụ, không phải là sự thay thế

Theo góc nhìn phân tích ngành, hầu hết các chuyên gia tin rằng giá trị của giao dịch AI nằm ở việc "khuếch đại khả năng của con người" thay vì "thay thế con người":

• Kiểm soát rủi ro : AI có thể theo dõi rủi ro vị thế theo thời gian thực, chẳng hạn như cảnh báo người dùng rằng "đòn bẩy vị thế mua BTC quá cao". Tuy nhiên, quyết định cuối cùng về việc có nên giảm vị thế hay không vẫn cần có sự đánh giá của con người và đánh giá kinh tế vĩ mô.
• Ở cấp độ thực hiện chiến lược : Con người thiết kế "chiến lược chống lại sự đồng thuận" (chẳng hạn như mua khi hoảng loạn), trong khi AI chịu trách nhiệm "thực hiện tần suất cao" (ví dụ: hoàn thành 10 giao dịch mua phân tán trong vòng 1 phút để tránh cú sốc thị trường);
• Như Wolfgang đã đưa tin , các tổ chức hàng đầu đã bắt đầu áp dụng mô hình "AI + giám sát con người" - AI xử lý 80% các giao dịch thường lệ, và con người xử lý 20% các sự kiện "thiên nga đen" và đổi mới chiến lược. Mô hình này không chỉ phát huy tối đa lợi thế về hiệu quả của AI mà còn duy trì được khả năng phán đoán cốt lõi của con người.

V. Kết luận: Khám phá cuối cùng của AlphaArena: Tương lai của giao dịch là sự hợp tác giữa con người và máy móc

Quay lại câu hỏi ban đầu: Liệu AI có thể thay thế các nhà giao dịch hàng đầu không? Dựa trên hiệu suất thời gian thực và logic ngành của AlphaArena, câu trả lời là không—ít nhất là không trong tương lai gần.

Giá trị của AI nằm ở khả năng giải quyết những điểm yếu của các nhà giao dịch: hiệu quả thấp, kỷ luật kém và sức mạnh xử lý hạn chế. Giá trị của các nhà giao dịch hàng đầu nằm ở khả năng cốt lõi của họ trong việc hiểu được bản chất, ứng phó với những biến cố bất ngờ, xây dựng chiến lược và quản lý cảm xúc của con người. Những khả năng này không phải là "vấn đề kỹ thuật" mà là "sự trau dồi kinh nghiệm và nhận thức của con người" mà AI không thể sao chép.

Ý nghĩa thực sự của AlphaArena không phải là "chứng minh rằng AI mạnh hơn con người" mà là "khám phá cách tốt nhất để AI và con người hợp tác": khi chiến lược định lượng của DeepSeek đáp ứng được phán đoán vĩ mô của các nhà giao dịch hàng đầu và khi khả năng thực thi cấp độ thứ hai của AI đáp ứng được khả năng kiểm soát rủi ro của con người, thì sự hợp tác "1+1>2" này chính là tương lai của giao dịch tiền điện tử.

Cũng giống như Huanfang Quantitative sử dụng AI để khuếch đại khả năng định lượng của mình, các nhà giao dịch hàng đầu cũng sẽ sử dụng AI để khuếch đại hiệu quả ra quyết định của họ trong tương lai - nhưng yếu tố cuối cùng quyết định "có thể kiếm được bao nhiêu tiền và có thể chịu được bao nhiêu rủi ro" vẫn là sự hiểu biết của con người về thị trường, chứ không phải mã AI.

Bạn có muốn tôi lập một bảng so sánh các khả năng cốt lõi của AI và các nhà giao dịch hàng đầu không ? Bảng này trình bày rõ ràng điểm mạnh và điểm yếu của cả hai trên tám khía cạnh, bao gồm xử lý dữ liệu, đổi mới chiến lược, ứng phó với thiên nga đen và quản lý bản chất con người, giúp bạn hiểu rõ hơn về nguyên tắc "tương tác, không thay thế".