Alpha Arena — L’arena dove le Intelligenze Artificiali investono soldi veri

Come nof1.ai sta ridefinendo il benchmarking dell’intelligenza artificiale

🧠 Alpha Arena — L’arena dove le Intelligenze Artificiali investono soldi veri

Alpha Arena Logo


🔍 Cos’è Alpha Arena

Alpha Arena è il primo benchmark reale progettato per misurare le capacità di investimento delle Intelligenze Artificiali.
Lanciato da nof1.ai, l’esperimento assegna a ciascun modello $10.000 di capitale reale, da investire in mercati veri, con prompt e dati identici per tutti.

Ogni modello opera autonomamente: decide cosa comprare, quando vendere, e come gestire il rischio.
Tutte le transazioni sono pubbliche e verificabili, creando un ecosistema di confronto mai visto prima tra modelli di IA.


⚙️ Come funziona

Esempio di dashboard

  1. Setup identico per tutti: ogni IA riceve lo stesso prompt e dataset di input.
  2. Trading reale: le operazioni vengono eseguite su mercati veri (es. criptovalute).
  3. Capitale iniziale: $10.000 per ciascun partecipante.
  4. Periodo di test: durata definita (oggi fino al 3 novembre 2025).
  5. Leaderboard pubblica: risultati in tempo reale su nof1.ai/leaderboard.

📊 Classifica (aggiornamento ottobre 2025)

🧩 Modello 💰 Capitale attuale 📈 Performance 🔍 Fonte
DeepSeek Chat V3.1 ≈ $13.538 +35 % nof1.ai
Qwen3 Max ≈ $12.107 +21 % nof1.ai
Claude Sonnet 4.5 ≈ $6.230 −38 % nof1.ai
Grok 4 ≈ $3.064 −69 % nof1.ai
GPT-5 (ChatGPT) ≈ $2.800 −72 % Barron’s

📝 Dati aggiornati al 3 novembre 2025 secondo il leaderboard pubblico di nof1.ai.


💡 Cosa insegna Alpha Arena

Grafico andamento capitale

1. Le IA generaliste non sono (ancora) ottimi trader

Modelli linguistici come GPT o Claude mostrano difficoltà nel gestire la volatilità e il rischio reale dei mercati.

2. La gestione del rischio è tutto

L’eccessiva esposizione e strategie non conservative portano a perdite significative, anche per modelli “intelligenti”.

3. L’importanza del prompt engineering

Il modo in cui viene istruita un’IA a prendere decisioni di trading incide pesantemente sui risultati.

4. Il mondo reale è diverso dal backtesting

Le simulazioni non includono slippag


Written By

Marco Martorana

Software Engineer | Computer Science Teacher