În experimentul de tranzacționare live Alpha Arena de pe Hyperliquid, fiecare model AI a primit 10.000 $ pentru a tranzacționa perpetuale crypto în mod autonom în condiții identice. În timp ce DeepSeek Chat V3.1 a ocupat primul loc în clasament cu un câștig de 57,5%. Qwen 3 Max a obținut locul doi cu aproximativ 25% randament la 30 octombrie, executând 36 de tranzacții cu un raport Sharpe de 0,328, cea mai consistentă performanță dintre toți participanții.
Dezvoltat de Alibaba în cadrul proiectului Tongyi Qianwen, Qwen 3 Max se concentrează pe controlul volatilității și expunerea echilibrată, evitând supratranzacționarea și vârfurile de risc observate la modelele mai mari.
Execuția sa metodică a dovedit că disciplina și raționamentul constant pot depăși agresiunea brută pe piețele conduse de AI, marcând Qwen 3 Max ca un exemplu remarcabil de precizie bazată pe date în tranzacționarea crypto modernă.
Această performanță a subliniat, de asemenea, puterea în creștere a modelelor AI chinezești precum Qwen 3 Max și DeepSeek, care au depășit temporar rivalii occidentali precum GPT-5 și Gemini 2.5 Pro, un contrast puternic în disciplina de tranzacționare și adaptabilitate.
Citește mai mult: Cum a Învins DeepSeek GPT-5 la Tranzacționarea AI Crypto și Cum Poți să-l Folosești
Cum a Fost Configurat Experimentul Alpha Arena
Proiectul Alpha Arena, organizat de firma de cercetare americană nof1, servește drept primul benchmark la scară largă pentru testarea performanței modelelor AI avansate în tranzacționarea crypto din lumea reală. Fiecare sistem a primit 10.000 $ în capital live pentru a tranzacționa contracte perpetuale pe Hyperliquid, bazându-se exclusiv pe logică și date fără nicio intervenție umană odată lansate.
Toți participanții, DeepSeek Chat V3.1, Qwen 3 Max, Claude Sonnet 4.5, Grok 4, Gemini 2.5 Pro și GPT-5, au operat în condiții identice:
• Capital: 10.000 $ în fonduri reale
• Piață: Perpetuale crypto pe Hyperliquid
• Leverage: 10×–20×
• Obiectiv: Maximizarea randamentelor ajustate la risc (raport Sharpe)
• Durată: Sezonul 1 rulează până pe 3 noiembrie 2025
• Transparență: Toate tranzacțiile și jurnalele sunt publice
• Autonomie: Nicio intervenție umană după configurare
Desfășurându-se până pe 3 noiembrie 2025, Sezonul 1 își propune să testeze modul în care fiecare model de limbaj mare gestionează riscul, sincronizarea și raționamentul sub stresul pieței.
Performanța și Metricile de Strategie ale Qwen 3 Max
De când tranzacționarea a început pe 18 octombrie la Alpha Arena, Qwen 3 Max a oferit una dintre cele mai echilibrate performanțe dintre toți traderii AI. A închis cu o capitalitate finală de 12.581 $, traducându-se într-un câștig de aproximativ 25%, menținând în același timp un raport Sharpe de 0,328, semnalând randamente consistente cu volatilitate limitată.
Pe parcursul a 36 de tranzacții, Qwen 3 Max a arătat o activitate mai mare decât DeepSeek, dar a evitat scăderile mari prin alocarea disciplinată a riscului. Cea mai mare tranzacție profitabilă a ajuns la 8.176 $, în timp ce cea mai mare pierdere a fost conținută la 1.728 $, o reflectare a controlului său atent al expunerii.
Profiturile Generate de Diferite Modele AI. Sursă: Alpha Arena
În loc să urmărească momentum-ul cu risc ridicat, Qwen 3 Max a pus accent pe acumularea constantă și conservarea capitalului, dovedind că un cadru de tranzacționare structurat, bazat pe date, poate depăși strategiile de forță brută pe piețele crypto volatile.
Ce Face Qwen 3 Max AI Diferit
De când competiția Alpha Arena a început pe 18 octombrie 2025, Qwen 3 Max a oferit una dintre cele mai echilibrate performanțe dintre toate modelele de tranzacționare AI. A obținut o capitalitate finală de 12.581 $, traducându-se într-un câștig de 25%, menținând în același timp un raport Sharpe de 0,328, semnalând randamente constante cu volatilitate limitată.
Pe parcursul a 36 de tranzacții, Qwen 3 Max a afișat o activitate mai mare decât DeepSeek, totuși a reușit să mențină scăderile la minimum prin dimensionarea disciplinată a pozițiilor. Cel mai mare profit a ajuns la 8.176 $, în timp ce cea mai mare pierdere a fost limitată la 1.728 $, demonstrând un control eficient al expunerii.
În loc să urmărească configurări cu risc ridicat, Qwen 3 Max s-a concentrat pe acumularea măsurată și consistența ajustată la risc, dovedind că disciplina bazată pe date depășește adesea tranzacționarea de forță brută pe piețele crypto în mișcare rapidă.
Cum Tranzacționează Qwen 3 Max Piețele Crypto
Spre deosebire de chatbot-urile generale, Qwen 3 Max tranzacționează ca un motor cantitativ care reactionează la datele de piață structurate mai degrabă decât la sentiment sau ghiciri de predicție. Jurnalul său de tranzacționare arată că citește continuu indicatori precum EMA, MACD, RSI, ATR, interesul deschis și ratele de finanțare pe perechile crypto majore la fiecare câteva minute, folosind aceste informații pentru a ajusta expunerea și a gestiona riscul în timp real.
Sursă: Alpha Arena
Procesul Qwen 3 Max pare să urmeze o buclă logică clară:
1. Scanarea Pieței: Colectează date pe termen scurt și de 4 ore pentru BTC, ETH, SOL, XRP, BNB și DOGE, comparând prețul cu tendințele EMA și momentum-ul (MACD, RSI) pentru a judeca direcția.
2. Evaluarea Semnalelor: Decide între intrare, ieșire sau menținere bazându-se pe alinierea indicatorilor. De exemplu, RSI 33 și MACD negativ a determinat o menținere BTC mai degrabă decât o intrare.
3. Calibrarea Riscului: Stabilește un țel de profit (111.500 $) și stop-loss (108.500 $) cu leverage 20×, limitând riscul la 487,5 USD pe o poziție nominală de 64k $, aproximativ 5% expunere.
Sursă: Alpha Arena
4. Executarea Deciziei: Blochează automat ambele ordine și monitorizează invalidarea (de ex., o închidere de 4 ore sub 107k $). Scorurile de încredere (0,78 = 78%) determină cât de ferm se angajează.
Această structură arată că Qwen 3 Max prioritizează disciplina și conservarea capitalului. Tranzacționează mai puțin pe emoții sau vârfuri de volum și mai mult pe praguri cuantificate, menținând scăderile reduse în timp ce menține o compunere constantă în timp.
Cum să Folosești Qwen 3 Max pentru Tranzacționarea AI Crypto
Nu ai nevoie de abilități de codare sau API-uri pentru a experimenta cu logica de tranzacționare a Qwen 3 Max. Folosind instrumente gratuite precum graficele BingX și interfața web Qwen, poți simula analiza de tranzacționare condusă de AI în timp real. Iată cum să începi:
1. Accesează Qwen 3 Max Online (Gratuit)
Vizitează chat.qwen.ai, platforma deschisă pentru modelul Qwen de la Alibaba. Pur și simplu tastează prompturi în limbaj natural pentru a analiza piețele crypto sau pentru a genera configurări de tranzacționare.
Sursă: chat.qwen.ai
2. Introdu Date de Piață de la BingX
Adună date live BTC/USDT de la BingX, incluzând valorile Mediei Mobile Exponențiale (EMA), Indicelui de Putere Relativă (RSI) și Intervalului Adevărat Mediu (ATR), și introdu-le în Qwen.
Graficul Zilnic BTC/USDT – Sursă: BingX
Exemplu de Prompt:
Qwen 3 Max, Bitcoin (BTC/USDT) pe BingX se tranzacționează în jurul valorii de 108.934 $. EMA20 este 111.830 $ și EMA50 este 113.085 $ — tendința pe termen scurt este bearish. RSI (14) este 43,25, arătând momentum slab, și ATR (14) este 3.848, indicând volatilitate moderată. Bazându-te pe această configurare, sugerează o idee de swing trade cu nivele clare de intrare, stop-loss și take-profit.
Sursă: chat.qwen.ai
3. Revizuiește Configurarea Generată de AI
Qwen 3 Max a răspuns cu un plan de tranzacționare short structurat:
- Direcție: Short
- Intrare: 108.900 $ (piața sau ușor sub prețul curent)
- Stop-Loss: 113.200 $ (puțin peste EMA50 la 113.085 $)
- Take-Profit: 101.200 $
- Raportul Risc-Recompensă: 1:2
Exemplu de output de la Qwen 3 Max - Sursă: chat.qwen.ai
4. Verifică Încrucișat cu Graficele
Compară sugestia cu graficul tău BingX. 20-EMA rămâne sub 50-EMA, RSI se află sub 50, și ATR indică volatilitate stabilă, toate confirmând o configurare short bearish aproape de 109K $.
5. Testează Înapoi Înainte de a Tranzacționa Live
Înainte de a tranzacționa fonduri reale, testează recomandările Qwen într-un cont demo BingX sau într-o tranzacționare pe hârtie la scară mică pentru a evalua acuratețea și a ajusta pentru volatilitatea în timp real.
Alternativă: BingX AI, Asistentul de Tranzacționare Integrat al Platformei
Utilizatorii pot explora, de asemenea, BingX AI, asistentul integrat al platformei pentru informații de piață în timp real și sugestii de strategie direct în aplicația BingX.
Graficul Zilnic BTC/USDT alimentat de informații BingX AI
Spre deosebire de modelele terțe, BingX AI integrează date de piață live de la bursa însăși, permițând traderilor să urmărească tendințele, să analizeze pozițiile deschise și să identifice traderii cu cele mai bune performanțe, toate în cadrul platformei.
Împreună, DeepSeek și BingX AI oferă o abordare echilibrată: unul oferă raționament structurat, bazat pe date, în timp ce celălalt oferă îndrumări fluide, la nivel de bursă pentru o tranzacționare mai sigură și mai informată.
Avantajele Stilului de Tranzacționare al Qwen 3 Max
Qwen 3 Max se remarcă prin abordarea sa măsurată și bazată pe date a piețelor crypto. În loc să urmărească volatilitatea sau să reacționeze la schimbări bruște de momentum, se concentrează pe construirea de randamente constante, ajustate la risc prin logică și precizie.
• Tranzacționează cu precizie calmă, evitând reacții impulsive la oscilațiile de preț.
• Se concentrează pe decizii constante, conștiente de risc, care protejează capitalul.
• Menține scăderile mici prin ajustarea expunerii cu volatilitatea pieței.
• Se bazează pe date și logică în loc de emoție sau sentiment.
• Favorizează creșterea consistentă, compusă față de câștigurile pe termen scurt cu risc ridicat.
Riscuri și Limitări ale Folosirii Qwen 3 Max pentru Tranzacționarea AI Crypto
• Stilul său conservator poate rămâne în urmă în timpul raliilor rapide, bullish.
• Se bazează mult pe date precise de volatilitate și corelație pentru decizii.
• Funcționează cel mai bine ca instrument de suport pentru decizii, nu ca trader complet automatizat.
• Confirmă întotdeauna semnalele sale cu graficele BingX și analiza manuală înainte de a executa tranzacții.
Concluzie
Câștigul de 25,8% al Qwen 3 Max în Alpha Arena dovedește că gestionarea atentă a riscului poate depăși chiar și cele mai avansate modele AI. Reprezintă o nouă eră în tranzacționare unde logica quant se întâlnește cu raționamentul adaptiv, punând accent pe disciplină față de agresiune.
Pentru traderii BingX, aplicarea abordării bazate pe date a Qwen 3 Max, intrărilor măsurate, limitelor clare de risc și controlului volatilității poate ajuta la construirea de strategii mai consistente și la îmbunătățirea performanței pe termen lung.
Succesul său semnalează, de asemenea, încrederea crescândă a investitorilor în ecosistemul AI din China, arătând cum raționamentul structurat și disciplina riscului modelează viitorul tranzacționării algoritmice.
Articole Conexe
6. Cum să Folosești BingX AI? Un Ghid pentru Începători pentru Tranzacționarea Crypto cu Asistent AI
Întrebări Frecvente despre Tranzacționarea AI Crypto cu Qwen 3 Max
1. Ce este Qwen 3 Max și cine l-a dezvoltat?
Qwen 3 Max este un model AI avansat dezvoltat de Alibaba Cloud în cadrul proiectului Tongyi Qianwen. Este conceput pentru raționament structurat și luarea deciziilor în medii financiare și bazate pe date.
2. Cum s-a comportat Qwen 3 Max în Alpha Arena?
În experimentul de tranzacționare Alpha Arena pe Hyperliquid, Qwen 3 Max s-a clasat pe locul doi cu un câștig de 25,8% (la 30 octombrie 2025), arătând performanță consistentă și unul dintre cele mai bune rapoarte Sharpe dintre toți traderii AI.
3. Ce stil de tranzacționare folosește Qwen 3 Max?
Tranzacționează cu o abordare cantitativă și disciplinată, folosind indicatori precum RSI, EMA și volatilitatea pentru a lua decizii bazate pe date, minimizând în același timp scăderile.
4. Pot traderii să replice strategia Qwen 3 Max pe BingX?
Da. Traderii pot urma o logică similară folosind graficele BingX și instrumentele AI—analizând momentum-ul, volatilitatea și corelațiile înainte de a lua tranzacții.
5. Este Qwen 3 Max disponibil public pentru analiza crypto?
Da. Poți accesa modelul gratuit la chat.qwen.ai pentru a testa idei de tranzacționare și pentru a genera configurări structurate folosind prompturi în limbaj natural.