Vốn đầu tư đã tăng gấp đôi chỉ trong chưa đầy mười ngày.
Khi DeepSeek và Qwen3 đạt kết quả này trong phiên giao dịch trực tiếp AlphaZero AI của Nof1, hiệu quả sinh lời của họ vượt xa phần lớn các nhà giao dịch cá nhân. Điều này cho thấy một bước ngoặt lớn: AI đang chuyển mình từ vai trò “công cụ hỗ trợ phân tích” sang “nhà giao dịch chủ lực”. Các mô hình này ra quyết định như thế nào? PANews đã tiến hành rà soát gần mười ngày giao dịch của sáu mô hình AI hàng đầu trong cuộc thi để tìm hiểu chiến lược ra quyết định đứng sau thành công của AI trading.

Trước khi đi sâu vào phân tích, cần làm rõ: các mô hình AI trong cuộc thi này hoạt động ở chế độ “offline”. Mỗi mô hình đều nhận đúng cùng bộ dữ liệu kỹ thuật—giá hiện tại, đường trung bình động, MACD, RSI, khối lượng mở, tỷ lệ tài trợ và dữ liệu intraday (3 phút), dữ liệu xu hướng dài hạn (4 giờ)—không thể truy cập thông tin cơ bản trực tuyến.
Điều này loại bỏ hoàn toàn “khác biệt thông tin”, khiến cuộc thi trở thành phép thử rõ ràng xem phân tích kỹ thuật thuần túy có thể tạo ra lợi nhuận hay không.
Các mô hình AI được cung cấp các thông tin sau:
1. Tình trạng thị trường crypto: giá hiện tại, đường trung bình động 20 ngày, MACD, RSI, khối lượng mở, tỷ lệ tài trợ, dữ liệu intraday (3 phút), dữ liệu xu hướng dài hạn (4 giờ), v.v.
2. Tình trạng và hiệu suất tài khoản: hiệu quả tổng thể, tỷ suất sinh lời, vốn khả dụng, tỷ lệ Sharpe, hiệu suất vị thế theo thời gian thực, lệnh chốt lời/cắt lỗ đang hoạt động, và tiêu chí hủy hiệu lực.

Đến ngày 27 tháng 10, tài





