Модели ИИ для торговли сталкиваются с трудностями в реальных рыночных условиях, при этом большинство систем сообщают о потерях, согласно недавним публичным торговым соревнованиям. Конкурс Alpha Arena, организованный технологическим стартапом Nof1, подчеркнул эти проблемы, когда восемь продвинутых систем ИИ, включая Claude от Anthropic и ChatGPT от OpenAI, торговали акциями технологических компаний США с начальным капиталом в 10 000 долларов каждая. Конкурс показал, что общий портфель потерял около трети стоимости, при этом только шесть из 32 результатов оказались прибыльными. Данные конкурса выявили значительные различия в поведении моделей ИИ при торговле. Например, Qwen от Alibaba совершил 1418 сделок за один раунд, тогда как Grok 4.20 разместил всего 158 ордеров. Модели также проявили разные тенденции в принятии решений: Claude предпочитал длинные позиции, а Gemini — короткие. Несмотря на эти трудности, некоторые модели, такие как ChatGPT, показали потенциал в отдельных областях, достигнув точности 68% в прогнозировании направлений прибыли за четвертый квартал 2025 года. Ограничения моделей ИИ для торговли связаны с их неспособностью эффективно учитывать многочисленные факторы, влияющие на цены акций, что приводит к таким проблемам, как неправильное время сделок и чрезмерная торговля. Поскольку традиционные методы обратного тестирования оказываются недостаточными для больших языковых моделей, тестирование на реальном рынке остается основным методом оценки. Компания Nof1 планирует улучшить свои модели ИИ для следующего сезона Alpha Arena, предоставив им больше источников данных и возможностей, хотя компания сосредоточена на предоставлении инструментов для розничных трейдеров, а не на прямом внедрении ИИ на торговых площадках.