Kann KI den Markt schlagen? Alpha Arena’s Live Trading Showdown stellt sechs Modelle auf den Prüfstand

Alpha Arena hat eine neue Benchmark-Plattform mit dem Namen “AI Trading Showdown” gestartet. Auf der Plattform werden sechs bekannte Modelle künstlicher Intelligenz in simulierten Handelsumgebungen gegeneinander antreten.

Sie soll quantitative Leistungskennzahlen für KI-Systeme liefern, die unter Finanzmarktbedingungen arbeiten, und Fragen zu ihren praktischen Fähigkeiten in Entscheidungsszenarien mit hohem Einsatz beantworten.

GPT-4, Claude, Gemini und drei weitere KI-Modelle werden im Rahmen des Wettbewerbs unter verschiedenen Handelsmethoden und Marktsituationen getestet. Es werden standardisierte Bedingungen für den Leistungsvergleich geschaffen, indem jedem Modell die gleichen Zeitlimits, Geldzuweisungen und Marktdaten vorgegeben werden. Metriken wie maximaler Drawdown, risikobereinigte Rendite, Kapitalrendite und Entscheidungsgeschwindigkeit werden von der Plattform überwacht.

Die Volatilitätsspitzen, Liquiditätsbeschränkungen und Korrelationszusammenbrüche, die reale Finanzmärkte ausmachen, werden in den Handelssimulationen nachgebildet. Ohne menschliche Hilfe müssen die KI-Modelle Marktdaten auswerten, Geschäfte tätigen, Positionen halten und auf veränderte Umstände reagieren.

Wie “AI Trading Showdown” funktioniert

Beim Benchmark wird ein mehrstufiger Testrahmen angewendet. In der Anfangsphase werden die Modelle mit historischen Marktdaten aus verschiedenen Wirtschaftsregimen, wie Bullenmärkten, Bärenmärkten und Zeiten extremer Unsicherheit, konfrontiert. Um Grenzsituationen und Stresssituationen zu untersuchen, die in den historischen Daten nur selten vorkommen, werden in weiteren Phasen neue Szenarien einbezogen.

Standardisierte Datenströme mit Kursverläufen, Volumenstatistiken, Orderbuchtiefe und relevanten Wirtschaftsindikatoren werden verwendet, um jedes KI-Modell mit Marktwissen zu versorgen. Um die Latenzbeschränkungen nachzubilden, denen algorithmische Handelssysteme in der realen Welt begegnen, sollten die Modelle Handelsentscheidungen innerhalb bestimmter Zeitintervalle treffen. Eine virtuelle Börse, die Slippage, Transaktionskosten und Markteffekte nachahmt, wird für die Ausführung verwendet.

Mit Hilfe von Protokollierungswerkzeugen, die die von den einzelnen Modellen verwendeten Argumentationsketten aufzeichnen, verfolgt die Plattform die Entscheidungsprozesse. Dank dieser Offenheit können die Forscher nicht nur die Entscheidungen nachvollziehen, sondern auch die Gründe für die eingesetzten Taktiken. Während einige Modelle hauptsächlich auf dem Musterabgleich mit Trainingsdaten beruhen, weisen andere komplexe mehrstufige Überlegungen zur Marktstruktur auf.

Risikomanagementprotokolle sind eine wichtige Bewertungskomponente. Modelle werden mit Szenarien konfrontiert, in denen sich anfängliche Strategien als unrentabel erweisen, wodurch ihre Fähigkeit getestet wird, Verlustpositionen zu erkennen und ihre Ansätze anzupassen. Systeme, die starr an fehlgeschlagenen Strategien festhalten, werden abgestraft, während diejenigen, die Flexibilität und Verlustbegrenzung zeigen, positiv bewertet werden.

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