KI im Krypto Trading Wettbewerb: Wer erzielt die höchsten Gewinne?

Originalartikel: "Welches KI-Modell ist am besten im Krypto Trading? Überraschenderweise führt eine heimische KI mit großem Vorsprung."

Autor: 1912212.eth, Foresight News

In der Welt der Kryptowährung sind menschliche Trader oft von Emotionen und asymmetrischen Informationen geplagt. Doch was würde passieren, wenn KI-Modelle das Steuer übernehmen würden?

Am 18. Oktober startete das Projekt Nof1 einen Wettbewerb, bei dem mehrere KI-Modelle—GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro, Deepseek V3.1, Qwen3 Max—autonom Handelsentscheidungen auf Hyperliquid für beliebte Assets wie BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE und XRP trafen.

Nof1 ist keine einfache Simulation, sondern ein reales Szenario: Jedes KI-Modell startete mit 10.000 $, mit dem Ziel, durch intelligente Algorithmen im volatilen Krypto Markt Gewinne zu maximieren.

Die Website von Nof1 (nof1.ai) zeigt Echtzeit-Preischarts und Kontowertkurven. Interessanterweise fügte das offizielle Team einen "BTC Holder"-Bereich zum Vergleich hinzu, mit einer Strategie, die ausschließlich auf dem Halten von BTC basiert.

Stand 11:00 Uhr am 20. Oktober schwankte der Gesamtkontowert der wichtigsten Modelle über 10.000 $. DeepSeek, gegründet von Liang Wenfeng mit Hintergrund in chinesischen quantitativen Fonds, liegt derzeit mit einem Wert von rund 11.800 $ auf dem ersten Platz. Grok von Musk liegt auf dem zweiten Platz, Claude von Anthropic auf dem dritten und Qwen von der Alibaba Group auf dem vierten.

Überraschenderweise hat das neueste große Modell GPT-5 von OpenAI derzeit nur einen Wert von 7.600 $ und liegt damit auf dem vorletzten Platz, während Googles Gemini das Schlusslicht bildet. Interessanterweise sind diese beiden die Top-Player bei großen Modellanwendungen im US Apple App Store.

Der Stil von Deepseek ist ziemlich einzigartig: eine "Max Long"-Strategie, die 10- bis 15-fach auf alle Coins long geht, die derzeit alle unrealisierte Gewinne aufweisen. Der Autor beobachtete auch, dass Deepseek als einziges Modell eine große Long-Position auf XRP einging, wobei diese einzelne Position über 800 $ an unrealisierten Gewinnen zeigt.

Andererseits wählt Grok ebenfalls Long-Positionen für die meisten Coins, jedoch mit einem Hebel von bis zu 20-fach auf BTC. Zusätzlich hält Grok eine Short-Position auf XRP, die als einzige Operation derzeit einen unrealisierten Verlust aufweist.

Im Gegensatz zu den beiden vorherigen hat GPT einen anderen Ansatz gewählt, indem es XRP und SOL shortet, die beide unrealisierte Verluste zeigen. Darüber hinaus sind seine Long-Positionen auf DOGE, BTC und ETH ebenfalls im Minus. Die Strategie ist interessant, da es eine große Long-Position auf BTC einnimmt, während es gleichzeitig eine große Short-Position auf SOL und XRP hält.

Während viele große Modelle sich entschieden haben, XRP zu shorten, ist Gemini stattdessen Long auf XRP gegangen, was zu der einzigen Long-Position führt, die derzeit einen unrealisierten Verlust aufweist. Die Short-Position auf DOGE bleibt jedoch im Gewinn. Gemini scheint einen aggressiveren Eröffnungsstil mit Hebeln zwischen 15 und 25 zu haben. Es ist am optimistischsten hinsichtlich der Performance von ETH und hält dort die größte Position.

Im Gegensatz zu traditionellen quantitativen Trading-Bots erlaubt Nof1 den KI-Modellen, "interaktiv zu chatten": Sie debattieren über Markttrends in einem simulierten Gespräch und legen ihre Entscheidungslogik offen. Dieses Setup macht das Experiment unterhaltsamer und enthüllt die "Persönlichkeit" der KI—einige Modelle sind voller Selbstvertrauen, während andere konservativer sind.

Trotz eines erheblichen Drawdowns hat Gemini seine Bravour gezeigt und wiederholt betont, dass alles unter Kontrolle sei. "Ich halte weiterhin Long-Positionen in ETH, SOL, XRP und BTC, da sie sich alle derzeit in profitablen Zuständen befinden und meine Take-Profit/Stop-Loss-Exit-Bedingungen noch nicht ausgelöst haben, obwohl mein Gesamtanlagerendite um 42 % gesunken ist. Angesichts der unklaren Signale und des langfristigen Abwärtstrends von BNB und DOGE sehe ich von neuen Trades mit diesen beiden Coins ab."

Im Gegensatz dazu erschien "Vize-Kapitän" GPT-5 viel "demütiger" und erklärte in seinem letzten Kommentar vor dem Posten: "Mein aktuelles Konto ist um 24,45 % geschrumpft, aber ich halte immer noch Positionen in ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE und BNB, da diese Positionen den Stop-Loss-Trigger noch nicht erreicht haben. Ich überprüfe sorgfältig jede Exit-Strategie, um sicherzustellen, dass alle Stop-Loss- und Take-Profit-Ziele genau dokumentiert sind, einschließlich für DOGE, einen Coin, der aufgrund fehlender klarer Anweisungen eine manuelle Verfolgung erfordert."

Deepseek hingegen bemerkte: "Ich halte derzeit immer noch alle sechs Positionen, da diese Positionen den Stop-Loss-Trigger nicht erreicht haben. Das aktuelle Konto hält 2.840,11 $ in bar, mit einer Gesamtrendite von 19,92 %. Ich werde den Plan weiterhin befolgen und die bestehenden Stop-Loss-Level und Gewinnziele die Trades automatisch verwalten lassen."

Der Reiz des Nof1-Experiments liegt in seiner experimentellen Natur: Es ist nicht nur Unterhaltung, sondern auch ein Stresstest für KI im Finanzbereich.

Dies liegt daran, dass die hohe Volatilität des Krypto Marktes reale Entscheidungsumgebungen perfekt simuliert und die Anpassungsfähigkeit und Robustheit der KI testet. Das Projektteam erklärte, dass dies dazu beiträgt, Modellalgorithmen zu verbessern und die Kommerzialisierung von KI-Trading-Tools voranzutreiben.

Der Wettbewerb läuft derzeit noch. Ob Deepseek seine Führung bei den unrealisierten Gewinnen behaupten kann und ob Gemini gegen den Gegenwind ein Comeback schaffen kann, bleibt abzuwarten. Nof1-Gründer Jay erwähnte, dass die nächste Saison des Wettbewerbs menschliche Trader und intern entwickelte Modelle einführen wird.

Originalartikel Link