中国で独自に開発されたDeepSeekモデルは、最近、人工知能を用いた革新的な取引実験で注目を集め、年率換算で驚くべき10.61％の収益を達成し、GPTやClaude、Geminiなどのグローバルなモデルおよびナスダック100指数（QQQ）を上回りました。

香港大学が公開したこの「AI-Trader」の実験は、大規模言語モデル（LLM）を米国株式市場におけるリアルタイムの取引環境に試すことを目的としており、完全な人間の介入なしで競争を行います。これは、実際の金融市場において人工知能が独立して利益を生み出す可能性の新たな一歩を示しています。

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AIコンペティションのシナリオ：DeepSeekの成功の鍵

約1か月間（10月24日まで）のテスト期間中、研究チームにはDeepSeek、GPT、Claude、Gemini、Qwenの5つのモデルにそれぞれ初期資金1万ドルが割り当てられ、ナスダック100指数の株式取引を行いました。

実験のルールは非常に厳格でした：あらかじめ設定された戦略や人間のアドバイスは禁止されています。各モデルは株価の照会、ニュースの収集、注文の実行といった基本的なツールのみを使用でき、すべての決定は自前のアルゴリズムと学習能力に基づいて行われました。

最終的な結果では、DeepSeekが10.61％の実際の収益を達成し、他のモデルをリードしました。この期間におけるパフォーマンスは、QQQファンドの約5倍にもなりました。この成果は、複雑で変動の大きい米国株式市場において、中国の人工知能の強力な適応性と実践的な能力を明確に示しています。

金融テクノロジーへの深い影響

この進展は、高頻度の意思決定においてLLMの実用的な価値を検証しただけでなく、定量的トレーディングやアルゴリズム投資の新しい道を開きました。研究チームは、プロジェクト「AI-Trader」のオープンな性質が、グローバルな開発者による人工知能を使った取引システムの最適化を助け、金融テクノロジーの民主化を促進すると述べています。

専門家は、DeepSeekのリーダーシップが、オープンソース人工知能分野での中国の世界的競争力を示していると指摘しています。しかし、人工知能技術が急速に進化する中、投資家は市場リスクやアルゴリズムのバイアスに注意する必要があります。今後、「AI-Trader」プロジェクトは、より多くの市場とモデルへ拡大し、長期的に人工知能がグローバルな金融エコシステムの中で果たす役割を探求する予定です。

リンク：https://github.com/HKUDS/AI-Trader