BTC
$0.00
0.00%
Грудень 2025 року став показовим не лише для всієї криптоіндустрії, а й для глобальної цифрової галузі. Після того, як децентралізована платформа Aster завершила експериментальне змагання з ф’ючерсного трейдингу «Human vs AI: Battle for the Futures», у межах якого 70 трейдерів-людей та 30 моделей штучного інтелекту торгували в реальних ринкових умовах, постало питання: чи є загроза криптотрейдерам-людям від машин?
Фінальні результати виявилися несподіваними для частини спільноти. Сукупний результат команди людей зафіксовано на рівні близько −32,21% ROI, тоді як алгоритми штучного інтелекту завершили турнір із втратою лише близько −4,48%. Хоча індивідуальну перемогу здобула людина під псевдонімом ProMint, котрий заробив близько $13,65 тис., загальна статистика продемонструвала вищу стабільність машинних стратегій.
Окрему увагу експертів привернули результати й окремих AI-моделей. Зокрема Claude Sonnet 4.5 Aggressive, що показав один із найкращих результатів серед ботів, зацікавив фахівців. Аналітики пояснюють це поєднанням жорстко заданих алгоритмів ризик-менеджменту, високої частоти прийняття рішень і повної відсутності впливу емоційного чиннику. Агресивний режим дозволяв моделі швидко реагувати на короткострокову волатильність, фіксуючи прибуток або обмежуючи збитки без спроб, що називаються «відігратися».
Крім того, частина AI-агентів була оптимізована саме під ф’ючерсні інструменти: вони використовували статистичні шаблони руху ціни, алгоритмічні стоп-стратегії й технічні індикатори, тоді як менш адаптовані моделі показали гірші та слабші результати. Це ще раз підкреслило, що навіть серед машин ефективність суттєво залежить не лише від архітектури, а й від налаштувань.
Слід зазначити, що важливим обмеженням турніру «Human vs AI: Battle for the Futures» стало правило, за яким штучний інтелект не мав доступу до зовнішніх мереж чи самонавчання в реальному часі. Усі рішення штучним інтелектом ухвалювалися виключно на основі ринкових даних і технічних індикаторів. Таким чином, AI не отримував інформаційної переваги над людьми, що робить його відносно кращий результат ще більш показовим з погляду ефективності алгоритмічних стратегій.
Для трейдерів-людей ключовим чинником стала психологія. Частина учасників діяла в режимі підвищеного ризику, намагаючись швидко випередити алгоритми, що призводило до серії імпульсивних рішень і накопичення збитків. Страх втрат і бажання «надолужити» позиції стали типовими пастками для людей.
Експерти зазначають, що окремі трейдери, котрі дотримувалися консервативної стратегії та дисциплінованого контролю ризиків, змогли показати позитивний фінансовий результат. А це, в свою чергу свідчить, що людський трейдинг не втрачає актуальності, але вимагає переосмислення підходів у середовищі, де штучний інтелект дедалі активніше задає стандарти ефективності трейдингу.
