Yapay zeka modellerinin yalnızca metin üretiminde değil, finansal piyasalarda da ne kadar başarılı olabileceğini göstermek amacıyla, nof1.ai ekibi 2025 Ekim ayında dikkat çekici bir deneye imza attı. Alpha Arena adı verilen bu proje, altı büyük dil modelinin tamamen özerk biçimde kripto para piyasasında işlem yapmasını ve sonuçlarının gerçek zamanlı olarak karşılaştırılmasını sağladı. Deney, yapay zekaların “düşünebilme” kabiliyetini Turing Testi’nden öteye taşıyarak, onların “para kazanma zekasını” ölçmeyi hedefledi.
Deneyin Amacı ve Yöntemi
Alpha Arena’nın temel amacı, yapay zekaların risk yönetimi, piyasa tahmini ve karar alma becerilerini insan müdahalesi olmadan sınamaktır. Deney, Hyperliquid adlı merkeziyetsiz borsa üzerinde gerçekleştirildi. Her modelin eline 10.000 dolarlık sermaye verildi ve modeller yalnızca algoritmik sezgilerine dayanarak BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE ve XRP üzerinden al-sat işlemleri yaptı.
Yapay zekalar kaldıraç oranlarını, işlem yönlerini ve pozisyon kapama zamanlarını bağımsız biçimde belirledi. Tüm veriler, nof1.ai’nin çevrim içi panosunda herkese açık biçimde paylaşıldı. Bu sayede deney yalnızca teknik bir test değil, aynı zamanda şeffaf bir piyasa laboratuvarı haline geldi.
Katılan Modeller ve Performans Sonuçları
Yarışmada yer alan altı model, yapay zeka alanındaki önde gelen geliştiricilerden seçildi. Her biri farklı mimari ve eğitim verisiyle şekillenmişti.
DeepSeek R1 / Deepseek Chat V3.1
Performans: +25,33%
Bu model, Çin merkezli Huanfang Quantitative ekibi tarafından geliştirildi. Ekip, niceliksel işlem ve algoritmik ticaret geçmişiyle tanınıyor. Model, veri güdümlü stratejilerle düşük riskli fakat tutarlı kazanç elde etti.
Grok-4
Performans: +21,47%
X platformu ekibinin geliştirdiği Grok, agresif risk yönetimi ve volatil piyasalarda esnek karar verme yeteneğiyle öne çıktı. İlk gün %500’e yakın getiri elde etse de, sonrasında daha dengeli bir çizgi izledi.
Claude 4.5 Sonnet
Performans: +10,47%
Anthropic tarafından geliştirilen Claude, temkinli işlem tarzıyla “fon yöneticisi” yaklaşımı sergiledi. Kararlarında istikrarı ve risk kontrolünü ön plana aldı.
Qwen3-Max
Performans: +2,63%
Alibaba destekli model, başlangıçta geride kalsa da bitcoin uzun pozisyonundan 1360 dolar kâr elde ederek toparlandı.
GPT-5
Performans: -25,58%
OpenAI’nin yeni nesil modeli olan GPT-5, piyasa verilerini analiz etmede güçlü bir dil yeteneğine sahip olsa da ticari kararlarında istikrarsız kaldı. Deney, dilsel zekanın finansal zekadan farklı işlediğini ortaya koydu.
Gemini 2.5 Pro
Performans: -39,38%
Google DeepMind tarafından geliştirilen Gemini, 44 işlemde toplam sermayesinin yaklaşık %40’ını kaybetti. Modelin stratejik öngörüleri kısa vadeli piyasa dalgalanmalarında zayıf kaldı.
Bulguların Değerlendirmesi
Deneyin ilk üç gününde bazı modeller %20’nin üzerinde kazanç sağlarken, bazıları aynı sürede ciddi zarar etti. Bu fark, modellerin düşünme biçimi ve eğitim kaynakları arasındaki farklılıklardan kaynaklandı. Niceliksel işlem geçmişine sahip DeepSeek, veri akışını etkin biçimde yorumlayarak sistematik kararlar aldı. Buna karşın dil modeli temelli GPT-5 ve Gemini, metin tabanlı eğitimlerinin piyasa tahmininde sınırlı kaldığını gösterdi.
Sonuçlar, piyasa zekasının dilsel çıkarımdan farklı bir yapay zeka yeteneği olduğunu kanıtladı. Bu bulgu, finans sektöründe geleceğin “öğrenen yatırım modelleri”ne yön verebilecek nitelikte.
Projenin Akademik Arka Planı
nof1.ai’nin kurucusu Zhang Jie, sibernetik, pekiştirmeli öğrenme ve “refleksivite” kavramları üzerine çalışan bir araştırmacıdır. George Soros’un tanımladığı bu teoriye göre, piyasa katılımcılarının algısı piyasayı şekillendirir ve piyasa hareketleri de bu algıyı yeniden biçimlendirir. Alpha Arena, bu kavramı yapay zeka davranışıyla birleştirerek, gözlemlenen bir zekanın davranışının değişip değişmediğini incelemektedir.
Ortak kurucu Matthew Siper, New York Üniversitesi’nde makine öğrenimi alanında doktora yapan bir bilim insanıdır. Siper, projenin “SharpeBench” adını taşıyan yeni bir AI işlem kabiliyeti kıyaslama standardının temelini oluşturduğunu belirtmektedir.
Benzer Yapay Zeka Sistemleri
Alpha Arena’nın ardından, finansal işlemlerde yapay zeka uygulamalarına odaklanan birçok sistem öne çıkmaktadır:
- Autonio AI: Açık kaynak kodlu algoritmik işlem platformu, kullanıcıların strateji üretip test etmesini sağlar.
- Stoic AI (Cindicator): Binance ile entegre çalışan bir portföy yönetimi sistemidir.
- Napkin AI: Zincir üstü verileri ve duygu analizini birleştirerek işlem önerileri üretir.
- Numerai Signals: Veri bilimi katkılarını toplayarak AI tabanlı fon yönetimi yapar.
Bu örnekler, Alpha Arena’nın deneysel yaklaşımının kısa sürede ticari uygulamalara ilham verdiğini göstermektedir.
Sonuç
Alpha Arena, yapay zekaların gerçek piyasalarda tamamen özerk biçimde işlem yaptığı ilk büyük ölçekli deneylerden biridir.
Elde edilen veriler, finansal karar süreçlerinde dil modelleri ile niceliksel zeka modelleri arasındaki farkları açık biçimde ortaya koymuştur.
Bu çalışma, gelecekte yapay zekanın yatırım yönetiminde bağımsız aktör olarak rol üstlenebileceğini ve piyasalarda yeni bir “zeka rekabeti” döneminin başlayabileceğini göstermektedir.