Najlepsze modele sztucznej inteligencji do handlu; porównanie 10 najlepszych modeli

Spis treści

• Które modele sztucznej inteligencji są najlepsze do handlu?
• Jak testowano modele sztucznej inteligencji?
• Jakie modele brały udział w rywalizacji?
• Wynik pierwszego testu; przewaga modeli budżetowych
• Wynik drugiego testu; lepsza wydajność modeli średniej klasy
• Wynik trzeciego testu; powrót modeli budżetowych
• Najlepsze modele sztucznej inteligencji do handlu
• Czy Claude Opus 4.6 nadaje się do handlu?
• Jakie cechy miały wspólne zwycięskie strategie?
• Dlaczego strategia powrotu do średniej zawiodła?
• Czy można używać tych modeli do handlu kryptowalutami?
• Na co zwrócić uwagę przy wyborze najlepszych modeli sztucznej inteligencji do handlu?
• Czy można zaufać strategii stworzonej przez sztuczną inteligencję?
• Podsumowanie
• Najczęściej zadawane pytania

W ostatnich latach sztuczna inteligencja stała się jednym z praktycznych narzędzi do analizy rynków finansowych, identyfikacji możliwości handlowych i projektowania strategii handlowych. Niemniej jednak, modele sztucznej inteligencji różnią się pod względem dokładności analizy, zdolności do backtestingu, zarządzania ryzykiem i tworzenia stabilnych strategii. Ponadto, większa moc lub wyższy koszt modelu nie zawsze oznaczają lepsze wyniki w handlu. W tym artykule przyjrzymy się najlepszym modelom sztucznej inteligencji do handlu na podstawie wyników kilku praktycznych testów. W tych testach różne modele miały za zadanie zaprojektować zyskowne i niskoryzykowne strategie handlowe, a ich wydajność została oceniona na podstawie danych rynkowych. Następnie zapoznasz się z metodą przeprowadzania testów, kryteriami porównawczymi, cechami udanych strategii oraz najważniejszymi wskazówkami dotyczącymi wyboru odpowiedniego modelu do handlu. Jeśli chcesz wiedzieć, które modele miały bardziej wiarygodne wyniki i czy droższe modele są naprawdę lepszym wyborem, zostań z nami do końca tego artykułu.

Które modele sztucznej inteligencji są najlepsze do handlu? {#i}

Najlepsze modele sztucznej inteligencji do handlu niekoniecznie są najdroższymi lub najbardziej zaawansowanymi modelami dostępnymi na rynku. Odpowiedni model powinien być w stanie zaprojektować logiczną i testowalną strategię handlową, uwzględniać ryzyko i dobrze radzić sobie z danymi, których wcześniej nie widział. Dlatego sama wysokość zysku w backtestingu nie wystarcza do wyboru modelu, a stabilność wyników, maksymalne straty kapitału i koszty korzystania z modelu również mają znaczenie.
Kup kryptowalutę za 10 tysięcy tomanu!
W giełdzie ArzPlus możesz kupić ponad 1000 kryptowalut za jedynie 10 tysięcy tomanu i bez prowizji!

Wprowadzenie

Na podstawie wyników trzech praktycznych testów, GPT-5-mini, Kimi K2.5, MiniMax 2.5 oraz modele Gemini wykazały znaczną wydajność w projektowaniu strategii handlowych. Niemniej jednak, żaden model nie wygrał we wszystkich etapach, a wyniki różniły się w zależności od warunków testowych. Ważne jest, że kilka modeli budżetowych zdołało osiągnąć lepsze wyniki niż droższe modele, a nawet standardy rynkowe. Dlatego wybór odpowiedniego modelu powinien opierać się na praktycznych testach i jakości strategii, a nie tylko na reputacji czy cenie.

Jak testowano modele sztucznej inteligencji? {#i-2}

W tej analizie zastosowano strukturę znaną jako grupa agentów sztucznej inteligencji (Agent Swarm). W tej metodzie kilka modeli otrzymuje jednocześnie to samo zadanie, ale każdy z nich działa niezależnie od innych modeli, aby rozwiązać problem.

Główne polecenie testu było bardzo proste: << zaprojektuj najlepszą możliwą strategię handlową pod względem surowego zysku i zwrotu skorygowanego o ryzyko. >>

Po otrzymaniu tego polecenia każdy model działał jak analityk ilościowy rynku. Modele najpierw stworzyły plan badawczy, następnie zebrały potrzebne informacje, zaproponowały strategię handlową i przetestowały ją na danych historycznych rynku. Niektóre modele po zobaczeniu wstępnych wyników zmieniły parametry i zasady strategii.

Wyniki strategii nie były oceniane tylko na podstawie danych szkoleniowych i historycznych. Aby uzyskać bardziej realistyczną ocenę, zastosowano również test poza próbką. W tym teście strategia jest uruchamiana na części danych, które nie były dostępne dla modelu podczas projektowania i optymalizacji. Ten etap określa, czy strategia jest naprawdę wiarygodna, czy tylko zbyt dobrze dopasowana do danych historycznych.

Jakie modele brały udział w rywalizacji? {#i-3}

Modele uczestniczące zostały podzielone na trzy główne grupy:

Modele drogie

• Claude Opus 4.6

Modele średniej klasy

• GPT-5.2
• Claude Sonnet 4.6
• Gemini Pro 3.0
• Gemini Pro 3.1

Modele tanie

• Kimi K2.5
• GPT-5-mini
• MiniMax 2.5
• GLM-5
• Gemini Flash 3.0

Głównym celem było ustalenie, czy droższe modele rzeczywiście generują lepsze i bardziej niezawodne strategie handlowe, czy też tańsze modele mogą konkurować w tej dziedzinie.

Wynik pierwszego testu; przewaga modeli tanich {#i-4}

W pierwszym teście fundusz SPY został przyjęty jako punkt odniesienia, aby ustalić, czy każda strategia była po prostu zyskowna, czy też potrafiła wygenerować lepszy zwrot niż rynek. Fundusz ten śledzi niemalże wyniki indeksu S&P 500 i jest reprezentatywny dla ogólnej sytuacji na amerykańskim rynku akcji. Dlatego każda strategia, która uzyskała lepszy zwrot niż SPY, miała lepsze wyniki niż rynek w tym teście.

Na podstawie pierwszego testu, z wszystkich uczestniczących modeli, tylko Kimi K2.5 i Gemini Flash 3.0 uzyskały lepszy zwrot niż fundusz SPY i zarejestrowały lepsze wyniki niż rynek.

Ten wynik miał duże znaczenie pod względem kosztów. Koszt korzystania z modeli sztucznej inteligencji zazwyczaj oblicza się na podstawie ilości danych, które przetwarzają i generują. Kimi K2.5 kosztowało około 0,45 USD za przetworzenie miliona jednostek tekstowych wejściowych i około 2,20 USD za wygenerowanie tej samej ilości tekstu. Dla Gemini Flash 3.0 odpowiednio wynosiło to około 0,50 USD i 3 USD. Dlatego oba modele, mimo bardzo niskich kosztów użytkowania, były w stanie osiągnąć lepsze wyniki niż kilka droższych modeli. Na przykład Claude Opus 4.6, mimo że znajdował się w najdroższej kategorii, wypadł gorzej niż punkt odniesienia.

Wynik pierwszego testu pokazał, że nie można polegać tylko na cenie, marce lub ogólnej pozycji modelu, aby zidentyfikować najlepsze modele sztucznej inteligencji do handlu.

Wynik drugiego testu; lepsze wyniki modeli średniej klasy {#i-5}

Wyniki drugiego testu różniły się od pierwszego etapu. W tym etapie modele średniej klasy osiągnęły lepsze wyniki, a oba modele Google zdołały wyprzedzić rynek w teście poza próbką. Ich zwroty skorygowane o ryzyko były również lepsze od punktu odniesienia.

W tym teście Claude Sonnet 4.6 również osiągnął zadowalające wyniki, działając o ponad 9% lepiej niż rynek. Jednak Claude Opus 4.6 ponownie nie uzyskał dobrego wyniku.

Oczywiście niektóre z modeli tanich, które wygrały pierwszy etap, nie były w stanie stworzyć wiarygodnego portfela inwestycyjnego w drugim teście. Analiza procesu uruchamiania modeli wykazała, że problem ten prawdopodobnie był związany z chwilowymi zakłóceniami infrastruktury i nie można go bezpośrednio uznać za oznakę słabości modeli.

Z tego powodu, aby uzyskać bardziej wiarygodny wynik, rywalizacja została przeprowadzona po raz trzeci.

Wynik trzeciego testu; powrót modeli tanich {#i-6}

W trzecim teście modele tanie ponownie zajęły wysokie miejsca w tabeli. MiniMax 2.5 i GPT-5-mini osiągnęły najlepsze wyniki w tym etapie, wyprzedzając znacznie droższe modele.

Ciekawym punktem w tym etapie była bardzo słaba wydajność Claude Opus 4.6. Model ten zaprojektował strategię, która wybierała akcje firm o dobrej kondycji finansowej i rosnących cenach. Następnie, korzystając z algorytmu genetycznego, testował różne ustawienia strategii, aby znaleźć najlepszą kombinację. Wstępne wyniki były obiecujące, ale gdy strategia została przetestowana na nowych danych, które nie były używane w etapie projektowania i ustawień, miała bardzo słabe wyniki i spowodowała znaczne straty.

W dwuletnim teście rynek wzrósł o około 45%, jednak strategia opracowana przez Opus przyniosła około 73% strat. Maksymalne spadki kapitału tej strategii wyniosły aż 98%. Mówiąc prosto, kapitał osoby, która stosowała tę strategię, praktycznie całkowicie się rozpadł.

To wynikiem jest wyraźny przykład ryzyka nadmiernego dopasowania (Overfitting). Nadmierne dopasowanie występuje, gdy strategia jest zbyt dobrze dopasowana do danych historycznych. Tego rodzaju podejście może wydawać się bardzo zyskowne w testach wstecznych, ale w rzeczywistości może mieć słabe wyniki w obliczu nowych danych lub rzeczywistego rynku.

Najlepsze modele sztucznej inteligencji do handlu {#i-7}

Wyniki trzech testów wykazały, że nie można uznać jednego modelu za najlepszy we wszystkich warunkach. Zwycięzcy zmieniali się na każdym etapie, ale kilka modeli miało znacznie lepsze wyniki.

• Kimi K2.5
  Kimi K2.5 w pierwszym teście był jednym z nielicznych modeli, które mogły lepiej działać niż rynek. Niska cena i zdolność do stworzenia stosunkowo odpowiedniej strategii sprawiły, że model ten stał się jednym z istotnych konkurentów.

• Gemini Flash 3.0
  Gemini Flash 3.0 również w pierwszym teście osiągnął lepsze wyniki niż rynek. Model ten, mimo niskich kosztów, zdołał wyprzedzić kilka droższych modeli.

• Gemini Pro 3.0 i Gemini Pro 3.1
  Modele Gemini Pro w drugim teście osiągnęły dobre wyniki, zarówno pod względem zysku, jak i zwrotu skorygowanego o ryzyko. Gemini 3.1 Pro był szczególnie jednym z bardziej stabilnych modeli rywalizujących, chociaż aby ogłosić go najlepszym modelem, potrzebne są dalsze testy.

• GPT-5-mini
  GPT-5-mini w trzecim teście był jednym z dwóch najlepszych modeli. Model ten zaprojektował strategię Quality Value, która pozostała zyskowna przez cały okres szkolenia, w tym w spadkowym rynku w 2022 roku. Ta stabilność pokazała, że strategia nie została zaprojektowana tylko dla rynków wzrostowych.

• MiniMax 2.5
  MiniMax 2.5 był kolejnym zwycięzcą trzeciego testu. Model ten zdołał stworzyć bardziej udaną strategię przy znacznie niższych kosztach niż modele wyższej klasy.

• Claude Sonnet 4.6
  Claude Sonnet 4.6 w drugim teście działał o ponad 9% lepiej niż rynek. Wyniki tego modelu pokazały, że wśród produktów Claude, wersja Sonnet może być lepszym wyborem do projektowania strategii handlowej niż Opus.

• GLM-5
  GLM-5 w danych szkoleniowych uzyskał surowy zwrot na poziomie 501%. Niemniej jednak logika jego strategii wykazywała oznaki nadmiernego dopasowania. Dlatego bardzo wysoki zysk tego modelu nie może być uznawany za wyraźną przewagę bez dokładnego zbadania testu poza próbą.

Ogólnie wyniki tych trzech testów można podsumować w następujący sposób:

Podsumowując, jeśli kryterium wyboru to kombinacja kosztów użytkowania, jakości strategii i stabilności wyników, GPT-5-mini, modele Gemini, Kimi K2.5 i MiniMax 2.5 są istotnymi opcjami. Niemniej jednak trzykrotne przeprowadzenie testu nie jest wystarczające do ostatecznego wskazania najlepszych modeli sztucznej inteligencji do handlu, ponieważ wyniki mogą się różnić w zależności od zmieniających się warunków rynkowych, rodzaju aktywów, ram czasowych, poleceń dla modelu i metod oceny.

Czy Claude Opus 4.6 jest odpowiedni do handlu? {#_Claude_Opus_46}

Claude Opus 4.6 był najdroższym modelem w tej rywalizacji, ale w żadnym z trzech testów nie zdołał osiągnąć lepszych wyników niż indeks S&P 500. Model ten nawet w jednym etapie stworzył strategię, która w dwuletnim teście straciła 73% początkowego kapitału. Ponadto wartość portfela w najgorszym momencie spadła o 98% w porównaniu do najwyższego poziomu.

Te wyniki nie oznaczają, że Claude Opus jest słaby we wszystkich aspektach. Model może być bardzo zdolny w analizie tekstu, rozumowaniu, programowaniu lub wykonywaniu złożonych zadań, ale ta zdolność niekoniecznie prowadzi do stworzenia zyskownej strategii handlowej.

Projektowanie strategii zależy od takich kwestii jak wybór odpowiednich wskaźników, unikanie nadmiernego dopasowania, kontrola ryzyka, rozumienie warunków rynkowych oraz dokładne testowanie na nowych danych. Ogólna moc modelu nie może zastąpić tych zasad.

Jakie cechy wspólne miały zwycięskie strategie? {#i-8}

Strategie, które odniosły sukces w tej rywalizacji, zazwyczaj nie były zbyt skomplikowane. Najważniejszą wspólną cechą było wykorzystanie filtrów jakości.

Na przykład, strategia może wybierać tylko akcje firm, które są rentowne, mają odpowiednią sytuację finansową lub są w akceptowalnym stanie wyceny. Te proste zasady sprawiają, że słabe i ryzykowne aktywa są eliminowane z portfela.

Strategia Quality Value stworzona przez GPT-5-mini jest przykładem tego podejścia. Zamiast korzystać z bardzo skomplikowanych relacji, łączyła kryteria wartości i jakości, co pozwoliło jej pozostać rentowną w różnych okresach, w tym w spadkowym rynku w 2022 roku.

Wyniki pokazały, że w rynkach finansowych prosta i logiczna strategia może działać lepiej niż bardzo skomplikowana metoda zoptymalizowana za pomocą zaawansowanych algorytmów.

Dlaczego strategia powrotu do średniej zawiodła? {#i-9}

Jednym z powszechnych błędów wielu modeli było stosowanie strategii powrotu do średniej (Mean Reversion).

W tej metodzie zakłada się, że cena po oddaleniu się od średniej wraca do wcześniejszego zakresu. Takie strategie mogą być przydatne w niektórych warunkach rynkowych, ale w silnych trendach wzrostowych lub spadkowych mogą prowadzić do dużych strat.

Strategie powrotu do średniej zazwyczaj wyglądają atrakcyjnie w testach wstecznych, ponieważ w danych historycznych widać wiele okazji do zakupu po niskiej cenie i sprzedaży po powrocie ceny. Jednak jeśli rynek wejdzie w długi trend, cena może przez długi czas nie wrócić do poprzedniej średniej.

W badanym okresie rynek amerykański miał silny trend wzrostowy, napędzany przez wzrost akcji technologicznych. W takich warunkach strategie momentum (przyspieszenia cenowego) i jakości działały lepiej niż metody powrotu do średniej.

Czy można wykorzystać te modele do handlu kryptowalutami? {#i-10}

Eksperyment koncentrował się głównie na strategiach rynku akcji i wskaźnikach takich jak S&P 500, SPY i QQQ. Dlatego nie można bezpośrednio przenieść jego wyników na rynek kryptowalut bez ponownego testowania.

Rynek kryptowalut działa 24/7, jest bardziej zmienny i jest silnie wpływany przez płynność, wiadomości, zachowanie wielorybów i zmiany nastrojów inwestorów. Strategia, która odnosi sukces na rynku akcji, może przynieść zupełnie inne wyniki na rynku kryptowalut.

Aby wykorzystać te modele w handlu kryptowalutami, należy:

• Przetestować strategię na danych historycznych tego samego kryptowaluty.
• Uwzględnić prowizje transakcyjne i poślizg cenowy w obliczeniach.
• Sprawdzić wyniki na danych spoza próbki.
• Przetestować strategię na rynkach wzrostowych, spadkowych i neutralnych.
• Przed użyciem prawdziwego kapitału przez jakiś czas prowadzić ją na koncie demo.
• Ustalić stop loss, wielkość pozycji i maksymalną dozwoloną stratę dla każdej transakcji.

Sztuczna inteligencja może pomóc w tworzeniu i ocenie strategii, ale nie gwarantuje zysków na rynku kryptowalut.

Na co zwrócić uwagę przy wyborze najlepszych modeli AI do handlu? {#i-11}

Przy wyborze najlepszych modeli AI do handlu nie należy brać pod uwagę tylko ostatecznego zysku. Strategia może przynosić duże zyski, ale jej ryzyko i spadek kapitału mogą być również bardzo wysokie.

Bardziej istotne kryteria przy wyborze najlepszych modeli AI do handlu obejmują:

• Wydajność poza próbą: Strategia powinna być testowana na danych, które nie były dostępne w momencie projektowania modelu. Dobre wyniki tylko na danych treningowych nie są wiarygodne.
• Maksymalny spadek kapitału: Maksymalny spadek kapitału pokazuje, o ile wartość portfela spadła w najgorszym okresie. Strategia z wysokim zyskiem i 98% spadkiem kapitału jest praktycznie nieużyteczna dla większości traderów.
• Zysk skorygowany o ryzyko: Wskaźniki takie jak wskaźnik Sharpe'a i wskaźnik Sortino określają, ile zysku uzyskano w stosunku do podjętego ryzyka. Te wskaźniki zazwyczaj dają dokładniejszy obraz jakości strategii.
• Stabilność w różnych warunkach rynkowych: Odpowiednia strategia nie powinna być zyskowna tylko na rynku wzrostowym. Jej wydajność powinna być również oceniana w okresach spadkowych, neutralnych i zmiennych.
• Koszt użycia modelu: Jeśli tańszy model może stworzyć podobną lub lepszą strategię, użycie drogiego modelu nie ma sensu ekonomicznego. Jest to szczególnie ważne przy wdrażaniu wielu czynników i przeprowadzaniu wielu testów.

Czy można zaufać strategii stworzonej przez sztuczną inteligencję? {#i-12}

Nie należy wdrażać strategii tylko dlatego, że została stworzona przez potężny model. Nawet najlepsze modele sztucznej inteligencji do handlu mogą błędnie analizować dane, być nadmiernie dopasowane lub nie uwzględniać rzeczywistych warunków rynkowych.

Logiczna ścieżka korzystania ze strategii opartej na sztucznej inteligencji wygląda następująco:

1. Przegląd zasad i logiki strategii

2. Testowanie wsteczne na wiarygodnych danych

3. Testowanie poza próbą

4. Ocena wydajności w różnych okresach rynkowych

5. Uwzględnienie prowizji, poślizgu cenowego i ograniczeń płynności

6. Testowanie bez użycia rzeczywistego kapitału

7. Rozpoczęcie z ograniczonym kapitałem

8. Ciągłe monitorowanie wydajności i ryzyka

Możliwość automatycznego wdrożenia strategii nie oznacza, że jest ona bezpieczna lub zyskowna. Ostateczna decyzja powinna być podejmowana na podstawie dokładnej oceny i zarządzania ryzykiem.

Podsumowanie {#i-13}

Wyniki tych testów wykazały, że wyższa cena modelu sztucznej inteligencji niekoniecznie oznacza większą zdolność do projektowania strategii handlowej. W wielu przypadkach tańsze modele były w stanie stworzyć prostsze, bardziej stabilne i mniej ryzykowne strategie, osiągając lepsze wyniki niż droższe opcje.

Dlatego przy wyborze najlepszych modeli sztucznej inteligencji do handlu nie należy kierować się tylko reputacją, mocą czy kosztem użycia modelu. Jakość logiki strategii, poziom ryzyka, maksymalny spadek kapitału, stabilność wyników oraz wydajność na nowych danych również powinny być jednocześnie oceniane.

Ostatecznie sztuczna inteligencja może być przydatnym narzędziem do badań, analizy rynku, projektowania i porównywania strategii oraz identyfikacji potencjalnych błędów; nie może jednak zastąpić zarządzania ryzykiem, ludzkiej oceny i świadomego podejmowania decyzji przez tradera. Dlatego każda proponowana strategia powinna być dokładnie testowana i oceniana przed użyciem w rzeczywistych transakcjach.

Najczęściej zadawane pytania {#i-14}

1. Czy potrzebujemy wiedzy programistycznej, aby korzystać ze sztucznej inteligencji w projektowaniu strategii handlowej?

Nie, aby uzyskać pomysły, przeprowadzić wstępną analizę rynku lub zaprojektować ogólne zasady strategii, nie zawsze jest potrzebna wiedza programistyczna. Jednak do dokładnego testowania wstecznego, automatycznego pozyskiwania danych i wdrażania strategii zazwyczaj konieczna jest znajomość narzędzi handlowych.

2. Czy model sztucznej inteligencji z bezpośrednim dostępem do cen w czasie rzeczywistym działa lepiej?

Dostęp do informacji w czasie rzeczywistym może zaktualizować analizę, ale sam w sobie nie zapewnia zyskowności. Jakość danych, szybkość pozyskiwania informacji, logika strategii i sposób zarządzania ryzykiem również wpływają na ostateczny wynik.

3. Czy odpowiedź modelu sztucznej inteligencji zmienia się w zależności od polecenia użytkownika?

Tak, sposób formułowania zapytania lub promptu może mieć duży wpływ na wynik. Określenie pożądanego rynku, ram czasowych, akceptowalnego poziomu ryzyka, początkowego kapitału i kryteriów oceny pomaga modelowi dostarczyć dokładniejszą i bardziej odpowiednią strategię.

4. Czy lepiej używać jednego modelu, czy kilku modeli do budowy strategii?

Użycie kilku modeli umożliwia porównanie pomysłów i identyfikację słabości każdej strategii. Można użyć jednego modelu do projektowania strategii, a innych modeli do krytyki, oceny ryzyka i proponowania poprawek; jednak ostateczny wynik nadal powinien być testowany na wiarygodnych danych.