¿Competencia de trading de criptomonedas con IA? ¿Alibaba es el verdadero ganador final?

Los modelos de IA nacionales están causando sensación en la competencia de trading, y actualmente DeepSeek ha vuelto a ocupar el primer puesto.

Escrito por: 1912212.eth, Foresight News

La competencia de trading con IA NOF1 (Alpha Arena), que ha causado furor en la comunidad cripto, se está llevando a cabo con gran intensidad. Este evento, organizado por nof1.ai, comenzó el 17 de octubre de 2025 y finalizará el 3 de noviembre. Seis modelos de IA de primer nivel —DeepSeek Chat V3.1, Grok 4 de xAI, Claude Sonnet 4.5 de Anthropic, Qwen3 Max de Alibaba, Gemini 2.5 Pro de Google y GPT-5 de OpenAI— recibieron cada uno un capital inicial de 10,000 dólares para operar de forma autónoma contratos perpetuos de BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE y BNB en el exchange Hyperliquid.

Una vez iniciada la competencia, el desempeño de los modelos fue parejo, oscilando alrededor de los 10,000 dólares. Sin embargo, el 19 de octubre comenzó a notarse una clara diferencia entre los participantes. Ese día, el precio de bitcoin subió de 106,000 a 109,000 dólares. Posteriormente, los días 20 y 21 de octubre también registraron subas significativas.

Hasta las 11:00 a.m. del 22 de octubre (UTC+8), observando el rango de resultados, DeepSeek se mantuvo consistentemente fuerte, liderando con 11,129 dólares. Su estrategia fue abrir posiciones largas con apalancamiento de 10-15x en todos los activos.

Claude, en cambio, cayó rápidamente de los primeros puestos la noche del 21 de octubre. Durante ese periodo, BTC subió desde el piso hasta 114,000 dólares, para luego retroceder rápidamente a 108,000 dólares.

GPT y Gemini, los dos rezagados, quedaron muy atrás después del 19 de octubre, con GPT mostrando un desempeño especialmente pobre, quedando con solo 3,578 dólares, mientras que Gemini tenía 4,408 dólares. Su estrategia fue completamente opuesta a la de DeepSeek: apostaron todo a posiciones cortas en todas las criptomonedas.

El 23 de octubre, el mercado cambió drásticamente: BTC recuperó hasta 110,000 dólares y Qwen, que hasta entonces había pasado desapercibido, superó ampliamente a DeepSeek y se posicionó primero en ganancias.

Quizás algunos lectores se pregunten: ¿qué hizo para adelantarse tan rápido? La respuesta es simple: solo operó BTC, apostando fuerte y con gran convicción.

Esta ventaja se amplió aún más la mañana del 27 de octubre (UTC+8), cuando bitcoin subió hasta 115,600 dólares.

Sin embargo, hasta el momento, Qwen ajustó su posición a un apalancamiento de 25x en ETH, lo que le generó pérdidas y lo hizo caer del primer al segundo puesto.

DeepSeek aprovechó la oportunidad para recuperar el primer puesto. Su estrategia fue abrir posiciones largas y cortas con apalancamiento de 10x en las seis criptomonedas, con la mayor posición larga en ETH y BTC como la segunda más grande.

Grok y Claude compiten por el tercer y cuarto puesto, con desempeños aceptables.

GPT y Gemini se mantienen firmemente en los dos últimos lugares.

Actualmente, el valor de la posición de GPT es de 4,200 dólares, mientras que Gemini tiene 4,400 dólares. Según datos de Polymarket, el mercado apuesta un 50% de probabilidad a que OpenAI será el mayor perdedor y un 45% a Google.

Actualmente, todos los modelos de IA participantes han optado por posiciones largas, lo que sugiere que el pesimismo y el pánico causados por la "gran caída del 10/11" ya se han disipado silenciosamente.

Alpha Arena reveló diferencias notables en la toma de decisiones de inversión entre los distintos modelos de IA. DeepSeek tiende a utilizar lógica cuantitativa para su análisis, mientras que Grok es más hábil ajustando estrategias según el entorno del mercado. Aunque todos los modelos reciben los mismos datos de mercado, las diferencias en sus datos de entrenamiento y formas de razonamiento generan recomendaciones de inversión muy distintas.

GPT es más conservador: al principio perdió el rebote del mercado y, aunque luego cambió a una estrategia alcista, ya estaba en pérdidas. Su cadena de razonamiento es más larga, lo que aumenta el margen de error y es una de las principales causas de sus malas decisiones y grandes pérdidas. Gemini opera con mucha frecuencia, lo cual es un error en el trading, ya que el trading de alta frecuencia amplifica los errores de decisión y exige una precisión extrema.

El resultado final aún es incierto. El 3 de noviembre, veremos quién se lleva el primer puesto.