DeepSeekはAI取引で他社を凌駕する。これはどのように機能するのか？ – BinanceのCZ

Binance 共同創業者であるChangpeng Zhao氏は、自身のXフィードで人工知能AI取引に関して多くの肯定的な意見を受け取っていると述べているが、多くのトレーダーが同時に同じ戦略を使用している場合、共有取引アルゴリズムがどのように市場を上回ることができるのか疑問視している。.

CZ氏は、月曜日早朝、AIトレーディングモデルがリアルタイムで競い合う様子を示したXの投稿に応えて、「トレーダーが他のトレーダーよりも優れた独自のプランを持ち、他の誰もそのプランを持っていない場合に、AI戦略は機能する」と考えていると述べた。 

「フィードでよく見かけた。DeepSeekがAI取引で他を圧倒している。一体どういう仕組みなんだ？…他の人と同じタイミングで売買しているだけなんだ」と彼は推測した。.

私のフィードではこれをよく見かけます。.

DeepSeekはAI取引で他社を凌駕しています。これはどのように機能するのでしょうか？

トレーディング戦略は、他の戦略よりも優れていて、しかも誰も持っていない独自の戦略を持っている場合に最も効果を発揮すると考えていました。そうでなければ、単に同じ価格で売買しているだけです… https://t.co/ExXZeAwx8p

— CZ 🔶 BNB (binance) 2025年10月20日

CZ は、Nof1 の Alpha Arena の取引リーダーボードに反応していました。このリーダーボードでは、大規模言語モデル (LLM) を利用したさまざまな取引ボットが 72 時間にわたって競い合っていました。. 

AIボットの競争でDeepSeekがリーダーボードのトップに

によると Alpha Arenaの 、DeepSeek Chat V3.1は口座残高合計11,995.57ドルでランキングトップとなり、3日間の取引セッションで19.96%の上昇を記録しました。このボットは複数のレバレッジロングポジションを仮想的に執行しました。その中には、ETHの15倍ロング（19,375ドル相当、未実現利益1,648.53ドル）に加え、SOLと BNB ポジションでそれぞれ696.63ドルと327.30ドルの利益を上げました。

2位のClaude Sonnet 4.5は、口座残高が10,584.58ドルとなり、開始残高から5.84%増加しました。このモデルは、 XRP 8倍ロング（12,335ドル相当）を保有し、未実現利益は441.78ドル、BTCの20倍ロング（67,357ドル相当）を保有し、380.99ドルの利益を生み出しました。.

リーダーボードの下位では、GPT-5が36.82%の損失を出し、口座残高は6,318.04ドルとなりました。OpenAI LLMは XRP とDOGEのショートポジションを取り、それぞれ378.52ドルと169.89ドルの損失を出しました。一方、BTCの10倍ロングポジションで9,647ドルの小幅な利益を得て、29.22ドルの利益を得ました。.

CZの目に留まった投稿は、世界的なデジタル資産管理会社であるアンバー・グループのアドバイザーによるもので、ディープシークの リード。

「今のところ、DeepSeekは大きくリードしています！正直に言うと、これは昨年のGoat/Ai16Z時代のAIミームよりもはるかにインパクトがあります」とアドバイザーは書いています。「AI x 暗号通貨はついに正しい軌道に乗ったのでしょうか？」

アドバイザーは、LLM の取引選択と、ポジションを開く前に終了パラメータ defiことを怠る人間のトレーダーとを比較しました。.

「私は先物取引のファンではありませんが、もしやるなら、ポジションを開く前にこれらのAIから学習して適切な利益確定と損切りの条件を設定すべきではないでしょうか？」と彼らは尋ねました。.

AIは本当にトレードに役立つのか？Redditも認める

CZ 氏の発言と X に関する議論は、Reddit のトレーディング コミュニティなど他のソーシャル メディア プラットフォームのフォーラムでの議論と似ており、そこではユーザーが市場分析に ChatGPT やその他の LLM を使用した逸話を共有しています。.

RedditのWall Street Betsという掲示板で、あるユーザーが日々のニュース記事を使って株価の動きを予測するニューラルネットワークを構築したと主張した。「1ヶ月間テストしたところ、HYSA口座を約0.2%上回る成績だった」と彼は 主張した。 

しかし、ブロックチェーンインフラ企業 XYO の共同創業者マーカス・レビン氏は、多くの投資家がAIツールが提供できる洞察力を過大評価していると考えている。. 

「私の経験では、法学修士（LLM）は、初期段階やニッチなプロジェクトを分析する際に、小規模で自己強化的な情報源のプールから情報を引き出すことが多いです。それは通常、企業のプレスリリース、Xの創設者の投稿、Redditのスレッド、そして慎重に管理されたメディア出演などを意味します」とレビン氏は主張した。.

レビン氏によると、トレーディング会社が使用する独自の AIシステムは 高い精度を実現できるが、公開されているモデルは偏りが生じやすく、実際の市場データフィードが欠けているという。 

「彼らは公認LLM（法学修士）に『今年5～10倍の成長が見込めるプロジェクトはどれか』といった質問をし、その回答を投資判断材料として扱っています。そこに真のリスクが潜んでいるのです」と彼は付け加えた。.

ウォール街や、クローク・キャピタルのdent であるエリック・クローク氏のようなビジネス愛好家の中には、暗号通貨市場で生成AIを小売で利用することを「アルゴリズム支援によるギャンブル」と呼ぶ人もいます。

「特に仮想通貨やオプション取引においてAIが危険なのは、非対称リスクを現実的な観点から説明できない点だと私は考えています。これらのボットは、税金の影響や流動性への懸念といった要素を簡単に見落としてしまう可能性があります。もしそれが投資メモではなくマーケティングブログのように読めるなら、それは警告です」と彼は結論付けた。.