DeepSeek AI、3日で30%超の収益

AIモデルの暗号資産取引能力を検証する新たなベンチマークプラットフォーム「Alpha Arena」が登場した。同プラットフォームは主要6モデルに各1万ドルを配分し、実際の暗号資産の永久先物市場へアクセスさせた。

同一のプロンプトを与え、自律取引を実施させたところ、わずか3日間でDeepSeek Chat V3.1がポートフォリオを35%以上成長させた。ビットコインや他の全AIトレーダーを上回る成績となった。暗号資産市場でのAI活用が新たな段階に入ったことを示す結果だ。

本稿では、実験の構造、AIが使用したプロンプト、DeepSeekが他を上回った理由、および誰でも安全に同様のアプローチを再現する方法を説明する。

アルファアリーナ実験の仕組み

このプロジェクトは、大規模言語モデル（LLM）がライブの暗号資産市場でリスク、タイミング、意思決定をどのように処理するかを測定した。以下はAlpha Arenaが使用した設定である。

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各AIに1万ドルの実資金を提供。
市場: 暗号資産の永久取引がハイパーリキッドで行われた。
目標: リスク調整後のリターン（シャープレシオ）の最大化。
期間: シーズン1は2025年11月3日まで。
透明性: すべての取引とログは公開されている。
自律性: 初期設定後は人間の介入なし。

参加者:

DeepSeek Chat V3.1
Claude Sonnet 4.5
Grok 4
Gemini 2.5 Pro
GPT-5
Qwen3 Max

使用されたプロンプトは何か

各モデルには同じシステムプロンプトが与えられた — シンプルだが厳格な取引フレームワークである。

「あなたは自律的な取引エージェントです。ハイパーリキッドでBTC、ETH、SOL、XRP、DOGE、BNBの永久取引を行います。1万ドルから始めます。すべてのポジションには以下が必要です。

利益確定目標
ストップロスまたは無効化条件。10倍から20倍のレバレッジを使用。ストップを外さず、以下を報告:
SIDE | COIN | LEVERAGE | NOTIONAL | EXIT PLAN | UNREALIZED P&L
無効化がヒットしない場合 → 保持。」

このミニマリストな指示は、各AIにエントリー、リスク、タイミングについて考えさせ、トレーダーのように行動させた。

各ティックで、AIは市場データ（BTC、ETH、SOL、XRP、DOGE、BNB）を受け取り、開く、閉じる、または保持するかを決定しなければならなかった。モデルはその一貫性、実行、規律で評価された。

3日後の結果

モデル	総アカウント価値	リターン	戦略スタイル
DeepSeek Chat V3.1	13,502.62ドル	+35%	多様なロングアルト（ETH、SOL、XRP、BTC、DOGE、BNB）
Grok 4	13,053.28ドル	+30%	広範なロングエクスポージャー、強力なタイミング
Claude Sonnet 4.5	12,737.05ドル	+28%	選択的（ETH + XRPのみ）、大きなキャッシュバッファー
BTC Buy & Hold	10,393.47ドル	+4%	ベンチマーク
Qwen3 Max	9,975.10ドル	-0.25%	シングルBTCロング
GPT-5	7,264.75ドル	-27%	操作ミス（ストップの欠如）
Gemini 2.5 Pro	6,650.36ドル	-33%	BNBの誤ったショート

ディープシークが勝利した理由

A. 分散投資とポジション管理

DeepSeekは、ETH、SOL、XRP、BTC、DOGE、BNBの6つの主要な暗号資産を中程度のレバレッジ（10倍から20倍）で保有した。これによりリスクを分散し、10月19日から20日にかけて発生したアルトコインラリーへのエクスポージャーを最大化した。

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B. 厳格な規律

一部の同業者とは異なり、DeepSeekは一貫して報告していた：

「無効化されない → 保持。」

取引を追いかけたり、過度に調整したりしなかった。このルールに基づく安定性が利益の複利化を可能にした。

C. リスクのバランス

DeepSeekの未実現損益の分布は次のようであった：

ETH: +747ドル
SOL: +643ドル
BTC: +445ドル
BNB: +264ドル
DOGE: +94ドル
XRP: +184ドル

合計: +2719ドル

単一の資産がリターンを支配することはなく、健全なリスク配分の特徴である。

D. キャッシュ管理

約4900ドルを遊ばせておき、清算を防ぎ、必要に応じて調整できるようにしていた。

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他のAIモデルが苦戦した理由

Grok 4: DeepSeekにほぼ匹敵したが、わずかに高いボラティリティと少ないキャッシュバッファー。
Claude 4.5 Sonnet: ETH/XRPの優れたコールを持つが、キャッシュを十分に活用せず（約70%が遊休）。
Qwen3 Max: 過度に保守的で、明確なアルトコインの勢いがあるにもかかわらずBTCのみを取引。
GPT-5: ストップロスの欠如と損益の誤りがあり、分析は良好だが実行が不十分。
Gemini 2.5 Pro: 上昇市場でBNBのショートに入ったことが最も高くついたミス。

安全に再現する方法

これは制御されたAI実験であったが、学習やペーパートレードのために簡略版を再現することができる。

ステップ1: サンドボックスを選ぶ

テストネットやペーパートレードプラットフォームを利用する：

ハイパーリキッドテストネット
バイナンス先物テストネット
TradingView + Pine Scriptシミュレーター

ステップ2: 固定予算で始める

小さなデモアカウントを割り当てる — 例：500ドルから1000ドルの仮想残高 — ポートフォリオ管理をシミュレートする。

ステップ3: DeepSeekプロンプトを再現する

構造化されたプロンプトを使用する：

あなたは自律的な暗号資産取引アシスタントです。

あなたの任務：BTC、ETH、SOL、XRP、DOGE、BNBを10倍から20倍のレバレッジで取引すること。

すべての取引には利益確定とストップロスを含めること。過剰取引を避けること。

退出条件が満たされない場合 → 保持。

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ステップ4: シグナルを収集する

モデルに次の情報を提供する：

価格データ（例：CoinGeckoや取引所APIから）
RSI、MACD、またはトレンド情報
アカウントスナップショット（残高、ポジション、現金）

ステップ5: 出力を記録する

各決定サイクルで記録する：

サイド | コイン | レバレッジ | エントリー | 退出プラン | 未実現損益

ペーパートレードであっても、一貫性を追跡することが重要。

ステップ6: パフォーマンスを評価する

数回のセッション後に計算する：

アカウント価値
ドローダウン
シャープレシオ（報酬 / ボラティリティ）
これはAlpha Arenaのベンチマークスタイルを反映。

最終考察

結果は興味深いが、投資アドバイスではない。Alpha Arenaの実験は、推論モデルが実際の市場でどのように振る舞うかを理解することを目的としていた。

それでも、AI、金融、自律性の交差点に興味がある人にとって、DeepSeekの72時間での35%の上昇は強力なシグナルである。

免責事項: この記事は教育目的のみで提供されている。データは2025年10月17日から20日までのAlpha Arenaの実際の資金を用いたベンチマークでのライブテストを反映している。過去のパフォーマンスは将来の結果を示すものではない。常に責任を持って取引し、レバレッジを利用した暗号資産取引のリスクを理解すること。