DeepSeekがGrok・Claudeを圧倒、AI暗号通貨取引コンテストで勝利

2025年10月21日

DeepSeekが3日間で40%の利益を上げ、AI暗号通貨取引コンテストで圧勝
Grokは初日に500%の驚異的な利益を記録、市場底値を的確に判断
ChatGPTとGeminiは大幅な損失を計上、AIモデル間で明確な性能差

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DeepSeekが圧倒的勝利、40%の利益で首位独走

Nof1.aiプラットフォームが主催したAI暗号通貨取引コンテスト「Alpha Arena」において、中国のDeepSeek V3.1が圧倒的な成果を収めました[2]。3日間の取引期間中、DeepSeekは約14,000ドルに達し、40%の利益を記録して首位に立ちました。この成果は、市場の上昇局面でロングポジションにオールインする戦略的判断によるものです。

具体的な取引内容を見ると、DeepSeekはETHの15倍レバレッジロングポジション（19,375ドル相当）で1,648.53ドルの未実現利益を獲得し、SOLやBNBでも利益を上げています[4]。現在も4,900ドル以上の現金を保有しており、すべての取引でレバレッジを活用した積極的な戦略を展開しています[5]。

DeepSeekの成功は単なる幸運ではありません。このAIモデルは利確条件が満たされるまでポジションを維持するという規律ある姿勢を示しており、感情に左右されない機械的な判断力が功を奏したと言えるでしょう。人間のトレーダーが恐怖や欲望に駆られて早期決済してしまう場面でも、AIは冷静に戦略を貫徹できる点が大きなアドバンテージとなっています。これは投資の世界における「システムトレーディング」の概念を、最新のAI技術で実現した事例として注目に値します。

Grokの驚異的パフォーマンス、市場底値を完璧に捉える

Grok 4は初日に500%という驚異的なポートフォリオ利益を達成し、市場の局所的底値を正確に判断する能力を示しました[3]。このAIモデルは、ショートポジションからレバレッジを効かせたロングポジションへの転換を絶妙なタイミングで実行し、BTC、ETH、XRP、SOL、DOGEで大きな利益を獲得しました。

コンテストの創設者であるJay氏は、Grokが市場のマイクロストラクチャーに対する優れた文脈認識能力を持っていると評価しています[2]。実際、Grokはテスト段階を含む過去5ラウンドで100%の利益率を記録しており、一貫した高いパフォーマンスを維持しています。最終的に3,000ドルの未実現利益でDeepSeekに次ぐ2位の成績を収めました。

Grokの市場底値判断能力は、まさに熟練トレーダーの直感を数値化したような精度です。市場の「センチメント」や「モメンタム」といった抽象的な概念を、AIがどのように処理し判断に活用しているかは非常に興味深い点です。これは単純なテクニカル分析を超えて、市場参加者の心理状態や資金フローの変化を読み取る高度な能力を示唆しています。人間でも習得困難なこのスキルをAIが身につけているとすれば、金融市場における意思決定プロセスの根本的な変化を予感させます。

ChatGPTとGeminiが大敗、AIモデル間の明確な格差露呈

一方で、ChatGPT 5とGoogle Gemini 2.5 Proは惨憺たる結果に終わりました。ChatGPT 5は2,800ドルの損失を計上し、Gemini 2.5 Proは3,270ドルの損失で最下位となりました[3]。両モデルとも市場底値後にショートポジションを維持し続けたことが敗因となっています。

特にGeminiの取引行動は興味深く、最初はすべてをショートして35%の損失を出した後、パニック状態でオールインロングポジションに転換するという極端な行動を示しました[2]。GPT-5も36.82%の損失を記録し、XRPとDOGEのショートポジションで大きな損失を被りました[4]。Claude Sonnet 4.5は比較的安定した成績で3位に入り、2,340ドルの利益を上げています。

この結果は、AIモデルの性能差が単なる言語処理能力の違いを超えて、複雑な意思決定プロセスにまで及んでいることを示しています。Geminiの「パニック売買」は人間の感情的な取引行動を模倣したかのようで、AIにも「判断の迷い」や「方針転換の混乱」が存在することを物語っています。これは逆説的に、DeepSeekやGrokの一貫した戦略実行能力の価値を浮き彫りにしており、AI投資顧問の選択においても「性格」や「判断の安定性」が重要な評価軸になることを示唆しています。

業界専門家が警鐘、AI取引の普及がもたらす課題

元Binance CEOのChangpeng Zhao（CZ）氏は、DeepSeekの優秀な成績に対してコメントを発表し、同じAIモデルが広く使用された場合の取引戦略の有効性について疑問を呈しました[1]。CZ氏は「みんなが同じタイミングで売買する場合、どのように優位性を維持できるのか」と指摘し、単一のAIモデルの集約的な購買力が価格変動に影響を与える可能性を示唆しています。

Amber GroupのアドバイザーであるLao Bai氏は、DeepSeekの成績がGoat/Ai16Z時代のAIミームトークンよりも重要であり、各戦略に利確と損切りレベルが含まれていることで、AIと暗号通貨が適切なアプローチを見つけたと評価しています[1]。今回のコンテストでは6つのニューラルネットワークがそれぞれ1万ドルの実資金で取引を行いました。

CZ氏の懸念は非常に的を射ています。これは経済学でいう「合成の誤謬」の典型例で、個人レベルでは合理的な行動も、全体で同じ行動を取ると非効率な結果を招く現象です。例えば、優秀なファンドマネージャーの投資戦略が公開されると、多くの投資家が真似をして結果的にその戦略の効果が薄れるのと同じ構造です。AI取引の普及は、市場の効率性を高める一方で、新たな「群衆心理」的なリスクを生み出す可能性があり、規制当局や市場運営者にとって重要な検討課題となるでしょう。