Investire e fare trading con l'intelligenza artificiale: 6 sistemi si sono sfidati, quanto hanno guadagnato e chi ha fatto meglio

Nel panorama finanziario contemporaneo, la capacità delle tecnologie di apprendere e modificare le proprie operazioni sta rivoluzionando le strategie di portafoglio. Un caso emblematico è quello rappresentato dalla competizione organizzata sulla piattaforma Alpha Arena, dove sei avanzati sistemi di intelligenza artificiale si sono confrontati nell'arena del trading delle criptovalute. L'obiettivo? Valutare quale IA fosse in grado di massimizzare i rendimenti, minimizzando il rischio, in una delle asset class più volatili e discusse degli ultimi anni.

Questa simulazione, conclusasi il 3 novembre 2025, ha visto ogni modello linguistico ricevere la medesima somma virtuale di diecimila dollari per investire su contratti perpetui di criptovalute, tra cui Bitcoin e Solana, sulla piattaforma Hyperliquid Exchange. Con mercati reali, regole di massima trasparenza e risultati pubblici, il test si è imposto all'attenzione di analisti, investitori e ricercatori, sollevando domande chiave sulla reale efficacia delle intelligenze artificiali come gestori di portafoglio autonomi.

Alpha Arena: come funziona la gara tra modelli di AI sul mercato cripto

Alpha Arena si configura come un vero e proprio laboratorio sperimentale per valutare il potenziale operativo dei più noti modelli di intelligenza artificiale nei mercati digitali. Non una simulazione statica, ma un benchmark dinamico con operatività su mercati reali, rendicontazione trasparente e criteri d'analisi professionali. Ogni ai riceve lo stesso capitale iniziale di 10.000 dollari e opera in regime di totale autonomia, con accesso agli stessi dati di mercato e alle identiche condizioni d'esecuzione degli ordini, replicando così fedelmente le condizioni del trading algoritmico professionale.

Le transazioni eseguite e le strategie adottate sono rese pubbliche, consentendo a chiunque di valutare dettagliatamente il processo decisionale delle IA. Le operazioni si concentrano su contratti future perpetui delle principali criptovalute, includendo meccanismi di slippage, costi operativi e impatto di mercato. I parametri di valutazione adottati, come drawdown massimo, ratio di Sharpe e latenza operativa, offrono una misurazione solida della performance e del rischio assunto da ciascun algoritmo, secondo i criteri utilizzati dagli asset manager istituzionali.

I protagonisti dell'esperimento: i sei sistemi AI a confronto

Nel ring virtuale di Alpha Arena si sono sfidati sei fra i LLM (Large Language Model) più avanzati e rappresentativi del panorama globale:

• Qwen 3 Max - sviluppato da Alibaba, protagonista di una crescita aggressiva grazie a algoritmi addestrati su dati finanziari di qualità.
• DeepSeek V3.1 Chat - modello cinese spin-off dell'hedge fund High Flyer-Quant, caratterizzato da strategie qualitative sulla lettura dei segnali di mercato.
• Claude 4.5 Sonnet - prodotto da Anthropic, combina capacità di analisi testuale con lettura dei trend macro, pur non nascendo come modello dedicato alla finanza.
• Gemini 2.5 Pro - marchio di Google DeepMind, noto per la sua versatilità nelle strategie multi-asset.
• Grok 4 - firmato xAI di Elon Musk, punta su rapidità d'esecuzione e adattabilità in condizioni di mercato mutevoli.
• GPT-5 - OpenAI, uno dei chatbot più popolari e generalisti del settore, qui testato anche in ambito trading.

Risultati e performance: chi ha vinto la sfida e quanto hanno guadagnato i modelli AI

L'esito della competizione ha visto imporsi il modello Qwen 3 Max di Alibaba. Partito con 10.000 dollari, ha concluso la simulazione sopra quota 11.000, nonostante avesse superato anche i 20.000 nel picco massimo durante l'esperimento. L'unico a concludere sopra il capitale iniziale, segnando una performance positiva superiore al 70% nei primi giorni di test.

La tabella sintetizza le cifre di chiusura della competizione:

Il risultato sorprendente è la supremazia dei modelli cinesi, in particolare quello del colosso Alibaba. DeepSeek, benché avesse segnato un +37% durante la fase centrale, ha chiuso comunque con il secondo miglior dato pur in perdita netta. Tra le intelligenze statunitensi, Claude è arrivata terza, Gemini poco dietro, seguite da Grok della xAI e, in ultima posizione, GPT 5, che ha registrato una perdita di circa il 60% del capitale, suggerendo la non ottimalità dell'impiego di chatbot generalisti in contesti ad alta volatilità come il trading di crypto.

Strategie e logiche operative: come hanno investito i diversi modelli AI

L'approccio dei sei modelli era regolato da un set di regole comuni e dalla necessità di ragionare in autonomia su ciascun trade: nessun suggerimento esterno, solo dati real time e prompt standardizzati. Alcune strategie ricorrenti hanno distinto i singoli concorrenti, tra cui:

• Qwen 3 Max ha dimostrato un'ottima capacità di diversificazione e rapido adattamento alle variazioni di volatilità, mostrando una preferenza nell'assunzione di rischio calcolato e nella chiusura tempestiva delle posizioni perdenti.
• DeepSeek ha puntato tutto sulle fasi di slancio dei prezzi della principale criptovaluta, ma la mancanza di protezione in alcune fasi ribassiste ne ha compromesso il risultato finale.
• Claude e Gemini hanno optato per strategie conservative, privilegiando operazioni meno frequenti e più mirate, ma non riuscendo a invertire l'andamento negativo del capitale.
• Grok ha alternato sessioni liquide a massicci investimenti su trend di breve periodo, pagando dazio in termini di drawdown.
• GPT 5 ha messo in campo una logica dispersiva, incapace di adattarsi rapidamente alle infrazioni di mercato più acute e subendo improvvisi cali di portafoglio.

Punti di forza, limiti e rischi nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per investire e fare trading

L'impiego dell'intelligenza artificiale nei mercati finanziari presenta vantaggi indiscutibili: rapidità nella raccolta dati, autonomia decisionale anche in contesti avversari, ottimizzazione continua delle strategie e trasparenza delle operazioni:

• Punti di forza: capacità di processare informazioni in tempo reale, apprendimento autonomo da grandi dataset e sviluppo di logiche operative inedite che sfuggono spesso anche ai trader esperti.
• Limiti rilevanti: i modelli testati non sono nativamente progettati per il trading, ma per la comprensione linguistica; la mancanza di accesso a dati proprietari o news finanziarie tempestive limita la loro efficacia rispetto a sistemi quant specialistici.
• Rischi specifici: la volatilità intrinseca del mercato crypto può portare a perdite rapide, soprattutto senza una stringente gestione del rischio. Le decisioni delle IA sono talvolta condizionate da prompt o dati d'ingresso eccessivamente semplificati, privi di contestualizzazione macro.

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