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%$, mientras que Claude Sonnet 4.5 ganó un 28%$.
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:
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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