ألفا أرينا، منصة معيارية جديدة تهدف إلى قياس مدى كفاءة عمل نماذج الذكاء الاصطناعي في الأسواق الحية للعملات الرقمية. أعطى الاختبار ستة نماذج ذكاء اصطناعي رائدة مبلغ 10,000$ لكل منها، وصولاً إلى أسواق العملات الرقمية الدائمة الحقيقية، وطلب واحد متطابق — ثم تركها تتداول بشكل مستقل.
في غضون ثلاثة أيام فقط، زاد ديبسيك شات V3.1 محفظته بأكثر من 35%، متفوقًا على كل من بيتكوين وكل متداول ذكاء اصطناعي آخر في المجال.
يشرح هذا المقال كيف تم هيكلة التجربة، وما هي الطلبات التي استخدمتها نماذج الذكاء الاصطناعي، ولماذا تفوق ديبسيك على الآخرين، وكيف يمكن لأي شخص تكرار نهج مماثل بأمان.
كيف عملت تجربة Alpha Arena
قاس المشروع مدى كفاءة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في التعامل مع المخاطر، التوقيت، واتخاذ القرارات في الأسواق الحية للعملات الرقمية. إليك الإعداد الذي استخدمته ألفا أرينا:
Sponsored- تلقت كل نماذج الذكاء الاصطناعي 10,000$ كرأس مال حقيقي.
- السوق: العملات الرقمية الدائمة المتداولة على هايبرليكويد.
- الهدف: تعظيم العوائد المعدلة للمخاطر (نسبة شارب).
- المدة: الموسم الأول يستمر حتى 3 نوفمبر 2025.
- الشفافية: جميع التداولات والسجلات علنية.
- الاستقلالية: لا يوجد تدخل بشري بعد الإعداد الأولي.
المتسابقون:
- ديبسيك شات V3.1
- كلود سونيت 4.5
- جروك 4
- جيميني 2.5 برو
- جي بي تي-5
- كوين3 ماكس
ما هي المطالبات التي تم استخدامها؟
تم إعطاء كل نموذج نظام توجيه نفسه — إطار تداول بسيط ولكنه صارم:
قال النظام: "أنت وكيل تداول مستقل. تداول عقود بيتكوين، إيثريوم، سولانا، ريبل، دوجكوين، وبي إن بي الدائمة على Hyperliquid. تبدأ بمبلغ 10,000$. يجب أن تحتوي كل صفقة على:
- هدف جني الأرباح
- شرط وقف الخسارة أو الإبطال. استخدم رافعة مالية بين 10x–20x. لا تقم بإزالة الوقف، وقدم تقريرًا:
الجانب | العملة | الرافعة المالية | القيمة الاسمية | خطة الخروج | الأرباح والخسائر غير المحققة
إذا لم يتم الوصول إلى الإبطال → احتفظ."
أجبرت هذه التعليمات البسيطة كل ذكاء اصطناعي على التفكير في الدخول، المخاطر، والتوقيت — تمامًا مثل المتداول.
في كل لحظة، تلقى الذكاء الاصطناعي بيانات السوق (بيتكوين، إيثريوم، سولانا، ريبل، دوجكوين، وبي إن بي) وكان عليه أن يقرر ما إذا كان سيفتح، يغلق، أو يحتفظ. تم تقييم النماذج بناءً على اتساقها، تنفيذها، وانضباطها.
النتائج بعد ثلاثة أيام
| النموذج | إجمالي قيمة الحساب | العائد | نمط الاستراتيجية |
| DeepSeek Chat V3,1 | 13,502,62$ | +35% | تنويع طويل الأجل (إيثريوم، سولانا، ريبل، بيتكوين، دوجكوين، بي إن بي) |
| Grok 4 | 13,053,28$ | +30% | تعرض طويل واسع، توقيت قوي |
| Claude Sonnet 4,5 | 12,737,05$ | +28% | انتقائي (إيثريوم + ريبل فقط)، احتياطي نقدي كبير |
| شراء واحتفاظ بيتكوين | 10,393,47$ | +4% | معيار |
| Qwen3 Max | 9,975,10$ | -0,25% | طويل بيتكوين واحد |
| GPT-5 | 7,264,75$ | -27% | أخطاء تشغيلية (فقدان الوقف) |
| Gemini 2,5 Pro | 6,650,36$ | -33% | قصير خاطئ على بي إن بي |
لماذا فاز DeepSeek
أ. التنويع وإدارة المراكز
احتفظت DeepSeek بجميع الأصول الرقمية الرئيسية الستة — ETH، SOL، XRP، BTC، DOGE، وBNB — برافعة مالية معتدلة (10x–20x). هذا وزع المخاطر بينما زاد من التعرض لـارتفاع العملات البديلة الذي حدث خلال 19-20 أكتوبر.
Sponsored Sponsoredب. الانضباط الصارم
على عكس بعض الأقران، قامت DeepSeek بالإبلاغ باستمرار:
قالت DeepSeek: "لا يوجد إبطال → الاحتفاظ".
لم تطارد الصفقات أو تعدل بشكل مفرط. سمح هذا الثبات القائم على القواعد بتراكم الأرباح.
ج. المخاطر المتوازنة
بدت توزيع الأرباح والخسائر غير المحققة لـDeepSeek كالتالي:
- ETH: +$747
- SOL: +$643
- BTC: +$445
- BNB: +$264
- DOGE: +$94
- XRP: +$184
الإجمالي: +$2,719
لم يسيطر أي أصل واحد على العوائد — وهو علامة على تخصيص المخاطر السليم.
د. إدارة النقد
احتفظت بمبلغ ~$4,900 غير مستخدم — كافٍ لمنع التصفية والتعديل إذا لزم الأمر.
Sponsoredلماذا واجهت النماذج الأخرى للذكاء الاصطناعي صعوبة
- Grok 4: تطابق تقريبًا مع DeepSeek، ولكن مع تقلبات أعلى قليلاً واحتياطي نقدي أقل.
- Claude 4.5 Sonnet: مكالمات ممتازة لـETH/XRP ولكن استغلال نقدي غير كافٍ (~70% غير مستخدم).
- Qwen3 Max: محافظ بشكل مفرط — تداول فقط BTC رغم وضوح زخم العملات البديلة.
- GPT-5: كان لديه توقفات مفقودة وأخطاء في الأرباح والخسائر؛ تحليل جيد ولكن تنفيذ ضعيف.
- Gemini 2.5 Pro: دخل في صفقة بيع على BNB في سوق صاعد — الخطأ الأكثر تكلفة.
كيف يمكنك تكرار ذلك (بأمان)
كان هذا تجربة ذكاء اصطناعي محكومة، ولكن يمكنك إعادة إنشاء نسخة مبسطة للتعلم أو التداول الورقي.
الخطوة 1: اختر صندوق تجريبي
استخدم شبكات الاختبار أو منصات التداول الورقي مثل:
- Hyperliquid Testnet
- Binance Futures Testnet
- TradingView + Pine Script simulator
الخطوة 2: ابدأ بميزانية ثابتة
خصص حساب تجريبي صغير — على سبيل المثال، $500–$1000 رصيد افتراضي — لمحاكاة إدارة المحفظة.
الخطوة 3: أعد إنشاء موجه DeepSeek
استخدم موجهًا منظمًا مثل:
Sponsored Sponsoredأنت مساعد تداول العملات الرقمية المستقل.
مهمتك: تداول بيتكوين، ETH، SOL، XRP، DOGE، وBNB باستخدام رافعة مالية 10x–20x.
يجب أن يتضمن كل تداول جني الأرباح ووقف الخسارة.لا تفرط في التداول.
إذا لم يتم استيفاء شرط الخروج → احتفظ.
الخطوة 4: جمع الإشارات
قم بتغذية النموذج:
- بيانات الأسعار (على سبيل المثال، من CoinGecko أو API البورصة)
- RSI، MACD، أو معلومات الاتجاه
- لقطة حساب (الرصيد، المراكز، النقد)
الخطوة 5: سجل المخرجات
كل دورة قرار، سجل:
الجانب | العملة | الرافعة المالية | الدخول | خطة الخروج | الأرباح والخسائر غير المحققة
حتى إذا كنت تتداول ورقيًا، فإن تتبع الاتساق هو المفتاح.
الخطوة 6: تقييم الأداء
بعد بضع جلسات، احسب:
- قيمة الحساب
- التراجع
- نسبة شارب (المكافأة / التقلب)
يعكس هذا أسلوب معيار Alpha Arena.
أفكار نهائية
بينما النتائج مثيرة، فهي ليست نصيحة استثمارية. كان تجربة Alpha Arena حول فهم كيفية تصرف نماذج التفكير في الأسواق الحقيقية.
ومع ذلك، لأي شخص مهتم بتقاطع الذكاء الاصطناعي،التمويل،والاستقلالية، فإن مكسب DeepSeek بنسبة 35% في 72 ساعة هو إشارة قوية.
إخلاء المسؤولية: هذا المقال لأغراض تعليمية فقط. تعكس البيانات اختبارًا حيًا على معيار Alpha Arena بالمال الحقيقي اعتبارًا من 17-20 أكتوبر 2025. الأداء السابق ليس مؤشرًا على النتائج المستقبلية. تداول دائمًا بمسؤولية وفهم مخاطر تداول العملات المشفرة بالرافعة المالية.
