10日間の対決に挑む6体のAI「トレーダー」—トレンド、規律、欲望を極めるマスタークラス

資本が10日未満で倍増しました。

DeepSeekとQwen3はNof1のAlphaZero AIライブトレードセッションでこのような成果を達成し、収益効率はほとんどの人間トレーダーを凌駕しました。AIは「研究ツール」から「最前線のトレーディングオペレーター」へと進化しています。これらのモデルはどのような意思決定を行っているのでしょうか。PANewsは、この競技会に参加した主要6モデルによる約10日間の取引を詳細に検証し、AIトレード成功の意思決定戦略を解明しました。

「情報の非対称性」のない純粋なテクニカル対決

事前に設定を明確化します。この競技会のAIモデルは「オフライン」で稼働し、現値、移動平均、MACD、RSI、建玉、資金調達率、4時間足と3分足の時系列データなど、全モデルが全く同じテクニカルデータのみを受け取り、オンラインのファンダメンタルデータにはアクセスできません。

これにより「情報の非対称性」が排除され、純粋なテクニカル分析だけで利益を生み出せるかを検証する場となりました。

AIモデルが参照できる情報は以下の通りです：

1. 暗号資産市場：現値、20日移動平均、MACD、RSI、建玉、資金調達率、日中時系列データ（3分足）、長期トレンド時系列データ（4時間足）など。

2. アカウント状況と成績：全体のアカウント成績、リターン率、利用可能資本、Sharpeレシオ、リアルタイムのポジション成績、現在の利確／損切りトリガー、無効化基準。

DeepSeek：安定したトレンドマスターと「レビュー」の力

10月27日時点で、DeepSeekのアカウントは最高$23,063、未実現利益は約130%とトップの成績でした。取引挙動を分析すると、成功は偶然ではありません。

DeepSeekは低頻度トレンド型トレードを採用し、9日間で取引回数は17回と全モデルで最少でした。そのうち16回がロング、1回がショートで、市場の反発期を反映しています。

この方向性の偏りは意図的です。DeepSeekはRSIとMACDを用いた総合分析により、常に強気と判断し、ロングポジションを維持しました。

最初の5回の取引は損失幅が小さい（最大3.5%）もので終わっています。初期ポジションは短時間で解消され、最短は8分でした。市場が有利に動くと、保有時間は徐々に長くなりました。

DeepSeekは幅広い利確目標と狭い損切り幅を設定します。10月27日、平均利確は11.39%、損切りは-3.52%、リスク・リワード比は約3.55でした。この戦略は損失を抑えつつ利益を最大化します。

結果は明白です。PANewsの調査では、DeepSeekのクローズ済み取引の平均リスク・リワード比は6.71で全モデル中最高でした。勝率は41%（2位）ですが、期待収益2.76は1位となり、業界最高のパフォーマンスの理由です。

平均保有時間でもDeepSeekは2,952分（約49時間）とトップ。トレンドトレードと「利益を伸ばす」原則を体現しています。

ポジション管理も積極的です。1回あたり平均レバレッジは2.23、複数ポジションを同時に保有。10月27日は合計レバレッジが3倍超ですが、厳格な損切りでリスクを抑制しています。

結論として、DeepSeekの成功はバランスと規律の賜物です。主流指標（MACD、RSI）を活用し、慎重なリスク・リワード比を徹底し、感情に左右されない意思決定を貫いています。

PANewsはさらに、DeepSeekの推論プロセスが長く詳細で、最終的に統合されたトレード決定に至る点を指摘しています。人間トレーダーがすべての動きを厳密にレビューするのに似ており、DeepSeekは3分ごとに「レビュー」を行います。

この体系的なレビューで、すべての資産や市場シグナルが繰り返し精査され、見落としが最小化されます。参考になるでしょう。

Qwen3：大胆で攻撃的な「ギャンブラー」型

10月27日時点、Qwen3は2位の成績でアカウント最高値は$20,000、利益率100%（DeepSeekに次ぐ）。特徴は高レバレッジと最高の勝率（43.4%）。平均ポジションサイズ$56,100（5.6倍レバレッジ）は全モデル中最大でした。期待収益はDeepSeekに劣るものの、大胆なスタイルが競争力を支えています。

Qwen3は最も積極的にトレードし、平均損切り額（$491）と最大単一損失（$2,232）がモデル中最大です。損失許容は大きいですが、DeepSeekのように比例した大きな利益にはつながっていません。平均利益は$1,547でDeepSeekを下回り、期待収益は1.36とDeepSeekの半分です。

Qwen3は大型の単一ポジションを好み、最大25倍レバレッジ（競技最大値）を常用します。このアプローチは高勝率が不可欠で、損失時のドローダウンも大きくなります。

Qwen3は4時間足EMA20をエントリー／エグジットシグナルの中心とし、思考プロセスはシンプルです。平均保有時間は10.5時間で、Geminiより若干長い程度です。

全体としてQwen3の現利益は大きなリスクを伴います。過剰なレバレッジ、全額ベット、単一指標依存、短い保有期間、低リスク・リワード比が今後の成績を脅かします。10月28日にはアカウントがピークから$16,600に減り、26.8%のドローダウンとなりました。

Claude：徹底したロングサイド実行者

Claudeは利益を維持し、10月27日時点でアカウント残高約$12,500、利益率約25%。十分な成績ですが、DeepSeekやQwen3には及びません。

Claudeの取引頻度、ポジションサイズ、勝率はDeepSeekに近く、取引回数21回、勝率38%、平均レバレッジ2.32。

違いはリスク・リワード比の低さで2.1（DeepSeekの1/3以下）。このため期待収益は0.8となり、長期的には損失が生じる水準です。

もう一つの特徴は期間中すべてロングのみ取引した点。10月27日時点の21回はすべてロングでした。

Grok：方向性判断の迷い

Grokは序盤でトップ（利益率50%超）でしたが、取引が進むにつれて大幅なドローダウンを被りました。10月27日、資金残高は$10,000前後となり4位、リターンはBTC現物とほぼ同等です。

Grokも低頻度・長期保有型で、取引回数20回、平均保有時間30.47時間（DeepSeekに次ぐ）。最大の課題は低勝率（20%）、リスク・リワード比1.85、期待収益0.3です。20回のポジションはロングとショートが半々、相場局面ではショート過多で勝率が下がり、トレンド判断に課題があります。

Gemini：高頻度「個人トレーダー」、頻繁な取引で資本が減少

Geminiは最も多く取引し、10月27日までに165回実行。極端な頻度で成績が悪化し、残高は$3,800、損失率62%。取引手数料だけで$1,095.78に達しました。

高頻度トレードで勝率25%、リスク・リワード比1.18、期待収益0.3と損失が確定する水準。平均ポジションサイズは小さく、レバレッジ0.77、平均保有時間7.5時間。

平均損切り$81、平均利確$96。Geminiのトレードは典型的な個人トレーダー型で、素早く利益を確定し、損失も迅速にカット。頻繁な取引で資本が徐々に減少しました。

GPT5：「低勝率・低リスク・リワード」の二重苦

GPT5は最下位、Geminiに近い60%以上の損失。取引回数は63回と少なく、リスク・リワード比は0.96（1回勝ちで平均$0.96、負けで$1損失）。勝率も20%でGrokと同じです。

GPT5の平均ポジションサイズはGeminiと同程度、レバレッジ0.76と極めて慎重です。

GPT5・Geminiは、低リスクでも利益は保証されないことを示しています。高頻度取引は勝率・リスク・リワード比を低下させます。両者はDeepSeekより高値でロングエントリーする傾向があり、シグナル遅延が見られました。

重要なポイント：AIがトレードで示す2つの「人間性」

AIのトレード行動分析から戦略に新たな視点が得られます。DeepSeekの高収益とGemini・GPT5の大きな損失はとても示唆的です。

1. 利益モデルの特徴：低頻度、長期保有、高リスク・リワード、タイムリーなエントリー。

2. 損失モデルの特徴：高頻度、短期保有、低リスク・リワード、遅いエントリー。

3. 収益性は市場情報量に直結せず、全AIモデルは同じ入力で人間トレーダー以上の成績を出しました。

4. 推論プロセスの徹底度が規律を左右します。DeepSeekの長い意思決定は人間の厳密なレビューに近く、弱いモデルは衝動的です。

5. DeepSeekやQwen3の成績が注目され、AIモデルのコピー取引を検討する声もありますが、好成績は市場環境に起因することもあり、継続性は保証できません。それでもAIの実行規律は参考になります。

最終的な勝者は？PANewsが複数のAIモデルに実績データで投票したところ、全モデルがDeepSeekを選び、期待収益の合理性と規律あるトレードスタイルを理由に挙げました。

注目すべきは、2位についてはほぼ全モデルが自分自身を選択しました。

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