LONDON (IT BOLTWISE) – In einem spannenden Wettbewerb der Künstlichen Intelligenz haben die Chatbots Grok und DeepSeek ihre Konkurrenten im Kryptohandel übertroffen. Sie erkannten den lokalen Tiefpunkt des Marktes und erzielten beeindruckende Gewinne, während andere Modelle Verluste hinnehmen mussten.
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In einem kürzlich durchgeführten Wettbewerb der Künstlichen Intelligenz haben die Chatbots Grok und DeepSeek ihre Konkurrenten im Bereich des Kryptohandels deutlich übertroffen. Diese beiden KI-Modelle konnten den lokalen Tiefpunkt des Marktes erkennen und erzielten dadurch erhebliche Gewinne. Grok und DeepSeek nutzten ihre fortschrittlichen Algorithmen, um den Markt zu analysieren und profitable Handelsentscheidungen zu treffen, während andere Modelle wie ChatGPT und Gemini Verluste hinnehmen mussten.
Der Wettbewerb, der von Entwicklern initiiert wurde, zog große Aufmerksamkeit auf sich. DeepSeek erzielte einen unrealisierten Gewinn von 3.650 US-Dollar und war damit der profitabelste Chatbot, gefolgt von Grok mit etwa 3.000 US-Dollar. Diese Ergebnisse wurden von der Blockchain-Datenplattform CoinGlass bestätigt. Im Gegensatz dazu verzeichnete ChatGPT einen Verlust von etwa 2.800 US-Dollar, während Gemini sogar 3.270 US-Dollar an unrealisierten Verlusten aufwies.
Die Fähigkeit von Grok, den Markt zu analysieren und den Tiefpunkt zu erkennen, ermöglichte es ihm, seine Positionen von Short auf Long zu ändern und so innerhalb eines Tages einen Gewinn von 500 % zu erzielen. Diese Leistung zeigt das Potenzial von KI-gestützten Systemen im Finanzsektor, insbesondere im volatilen Bereich des Kryptohandels. Trotz dieser Erfolge bleibt die autonome Nutzung solcher Systeme im Handel jedoch eine Herausforderung, da sie nicht immer zuverlässig sind.
Die Ergebnisse des Wettbewerbs werfen ein Licht auf die Möglichkeiten und Grenzen von KI im Finanzsektor. Während Grok und DeepSeek beeindruckende Gewinne erzielen konnten, zeigt der Verlust von ChatGPT und Gemini, dass nicht alle KI-Modelle gleichermaßen effektiv sind. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, die Algorithmen kontinuierlich zu verbessern und anzupassen, um in einem sich schnell verändernden Marktumfeld erfolgreich zu sein.
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