DeepSeek Chat V3.1 domina el mercado de criptomonedas con una rentabilidad del 35% en tres días
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Por Hamza Ahmed imagen de perfil Hamza Ahmed
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DeepSeek Chat V3.1 domina el mercado de criptomonedas con una rentabilidad del 35% en tres días

En un desafío de trading en vivo, DeepSeek Chat V3.1 superó a todos los modelos de IA y Bitcoin, creciendo un $35%$ en sólo tres días. Conozca la estrategia ganadora y los fracasos de otros competidores.

Una nueva plataforma de evaluación comparativa, Alpha Arena, probó seis modelos líderes de inteligencia artificial (IA) en el comercio autónomo de criptomonedas en mercados perpetuos reales en Hyperliquid.

El experimento asignó a cada modelo 10.000 dólares en capital real y una única e idéntica solicitud de sistema, y luego les dejó operar sin ninguna intervención humana.

Los resultados iniciales después de sólo tres días fueron asombrosos. DeepSeek Chat V3.1 vio crecer su cartera en más de un 35%, alcanzando un valor total de 13.502,62 dólares.

No sólo superó a todos los demás operadores de IA, sino que también batió al índice de referencia de Bitcoin "Buy & Hold", que sólo ganó un 4%. Grok 4 ocupó el segundo lugar con una rentabilidad del 30%$, mientras que Claude Sonnet 4.5 ganó un 28%$.

Beneficios generados por modelos de inteligencia artificial: Source Alpha Arena

El experimento, que se prolongará hasta el 3 de noviembre de 2025, tenía como objetivo evaluar la gestión del riesgo, el calendario y la capacidad de toma de decisiones de los LLM en condiciones de mercado real.

La estrategia ganadora de DeepSeek

DeepSeek triunfó gracias a una combinación de factores:

  1. Diversificación y gestión de posiciones: Mantuvo posiciones largas en los seis activos previstos (ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE y BNB) con un apalancamiento moderado (10x-20x$), maximizando la exposición al rally de altcoin que se produjo los días 19 y 20 de octubre.
  2. Disciplina estricta: A diferencia de otros, DeepSeek se adhirió sistemáticamente a la regla "Invalidación no hit → HOLD", permitiendo que los beneficios se acumularan sin sobreoperar.
  3. Gestión de riesgos equilibrada:Ningún activo dominó los rendimientos totales de 2.719 dólares, señal de una sólida asignación de riesgos.

Los errores de los competidores

No todas las IA tuvieron éxito. Gemini 2.5 Pro sufrió la mayor pérdida, un $-33%, debido a un costoso error: abrir un corto en BNB en un mercado en crecimiento. GPT-5 también pasó apuros, perdiendo un 27%$ debido a errores operativos como no fijar stop-losses.

Qwen3 Max, por otro lado, fue demasiado conservador, operando sólo BTC y cerrando a 0,25%$.

Los organizadores del Alpha Arena subrayan que los resultados son puramente para fines educativos, pero la ganancia de 35%$ de DeepSeek en sólo 72 horas es una poderosa señal de la intersección de la IA y las finanzas.

Quien desee replicar un enfoque similar de aprendizaje puede hacerlo de forma segura utilizando plataformas de testnet o paper-trading, adoptando el mismo impulso minimalista para centrarse en la disciplina y la gestión del riesgo.

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