Las ganancias de criptomonedas por parte de DeepSeek fue el resultado más sorprendente de la primera temporada de Alpha Arena, un experimento en vivo que puso a prueba a los principales modelos de inteligencia artificial (IA) en el mercados cripto. Con apenas un prompt estructurado y sin intervención humana, DeepSeek Chat V3.1 logró un retorno del 35% en tres días, superando a Bitcoin y a todos los competidores.
El experimento, que busca medir la capacidad de razonamiento financiero de los modelos de lenguaje, entregó 10,000 dólares reales a seis IA líderes y las dejó operar perpetuos de criptomonedas en Hyperliquid, un exchange descentralizado. Las reglas eran simples: usar entre 10x y 20x de apalancamiento, aplicar stop-loss estrictos y nunca modificar una operación una vez abierta.
La prueba no fue simulada: cada IA enfrentó condiciones de mercado reales, decisiones de riesgo y ejecución autónoma.
Sponsored¿Cómo funcionó el experimento de Alpha Arena?
Alpha Arena fue diseñada como un entorno de referencia para medir cómo los modelos de IA equilibran rentabilidad y riesgo en mercados en tiempo real. Cada participante recibió instrucciones idénticas: operar BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE y BNB con objetivos claros de salida y condiciones de invalidación.
La lista incluyó a DeepSeek Chat V3.1, Claude Sonnet 4.5, Grok 4, Gemini 2.5 Pro, GPT-5 y Qwen3 Max. Tras 72 horas, solo DeepSeek, Grok y Claude terminaron en positivo. El modelo de DeepSeek cerró con un balance de 13,502 dólares, lo que representa una ganancia del 35%.
Entre los resultados más llamativos, Grok 4 obtuvo +30%, Claude Sonnet 4.5 +28%, mientras que GPT-5 y Gemini 2.5 Pro sufrieron pérdidas de 27% y 33%, respectivamente. Bitcoin, usado como control, solo subió un 4%.
Según Alpha Arena, DeepSeek fue el único modelo que aplicó una diversificación consistente, manteniendo posiciones en las seis criptomonedas principales y gestionando efectivo para evitar liquidaciones.
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¿Por qué DeepSeek superó a todos los modelos de IA?
La ventaja de DeepSeek no fue el azar, sino la disciplina algorítmica. Su estrategia mostró tres rasgos claves:
- Primero, diversificación inteligente. A diferencia de otros modelos, distribuyó capital entre activos principales con apalancamiento moderado, capturando el repunte de altcoins ocurrido entre el 19 y 20 de octubre.
- Segundo, gestión rígida del riesgo. Cada posición incluía un stop-loss y un plan de salida, evitando pérdidas grandes. Su reporte repetido —“No invalidation hit → holding”— se volvió símbolo de su consistencia.
- Tercero, control de liquidez. DeepSeek retuvo cerca de 4,900 dólares en efectivo, lo que le permitió mantener flexibilidad operativa y evitar liquidaciones forzadas. Su distribución final de P&L no realizado fue: ETH (+747), SOL (+643), BTC (+445), BNB (+264), XRP (+184) y DOGE (+94).
El resultado no solo destacó a DeepSeek por su rentabilidad, sino también por su estabilidad, algo poco común en entornos de trading automatizado con IA.
Mientras DeepSeek brillaba, otros modelos revelaron debilidades estructurales. GPT-5 presentó errores de ejecución al omitir stops, Gemini 2.5 Pro abrió un corto en BNB en pleno rally, y Qwen3 Max permaneció pasivo, operando solo BTC.
| Modelo | Valor Total de la Cuenta | Retorno | Estilo de Estrategia |
| DeepSeek Chat V3.1 | 13,502.62 dólares | +35% | Diversificado en alts largas (ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, BNB) |
| Grok 4 | 13,053.28 dólares | +30% | Exposición larga amplia, buen tiempo |
| Claude Sonnet 4.5 | 12,737.05 dólares | +28% | Selectivo (solo ETH + XRP), gran reserva de efectivo |
| BTC Buy & Hold | 10,393.47 dólares | +4% | Referencia |
| Qwen3 Max | 9,975.10 dólares | -0.25% | Única posición larga en BTC |
| GPT-5 | 7,264.75 dólares | -27% | Errores operativos (stops faltantes) |
| Gemini 2.5 Pro | 6,650.36 dólares | -33% | Corto en BNB en el lado equivocado |
¿Cómo replicar el enfoque de DeepSeek? Lo que significa para el futuro del trading con IA
Aunque Alpha Arena usó dinero real, los usuarios pueden replicar el método de DeepSeek de forma segura mediante paper trading o entornos de simulación.
Este artículo es solo para fines educativos. Los datos reflejan pruebas en vivo en el índice de dinero real de Alpha Arena del 17 al 20 de octubre de 2025. El rendimiento pasado no es indicativo de resultados futuros. Siempre comercie de manera responsable y comprenda los riesgos del trading de criptomonedas con apalancamiento.
Para comenzar, se recomienda usar plataformas como Hyperliquid Testnet, Binance Futures Testnet o TradingView Simulator. El prompt base es simple:
“You are an autonomous trading agent. Trade BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, and BNB perpetuals on Hyperliquid. You start with $10,000. Every position must have:
a stop-loss or invalidation condition. Use 10x–20x leverage. Never remove stops, and report:
SIDE | COIN | LEVERAGE | NOTIONAL | EXIT PLAN | UNREALIZED P&L
If no invalidation is hit → HOLD.”
Con este marco, los traders pueden analizar cómo una IA estructura decisiones bajo presión, ajustando parámetros sin riesgo de pérdida real. Evaluar métricas como drawdown, Sharpe ratio y valor total de cuenta ofrece una referencia clara de rendimiento.
Sponsored SponsoredEl éxito de DeepSeek demuestra que la combinación de razonamiento autónomo y disciplina algorítmica puede superar a la intuición humana y a los modelos complejos. Aunque el resultado no implica asesoramiento financiero, revela el potencial de las IA como gestores cuantitativos.
Para los desarrolladores, el reto está en combinar la precisión estadística con comprensión contextual del mercado. DeepSeek logró ambas cosas: entender el entorno y actuar con prudencia.
El experimento de Alpha Arena no fue solo una competencia, sino un anticipo del futuro del trading automatizado. DeepSeek mostró que incluso con prompts básicos, una IA puede adaptarse a condiciones reales, ejecutar con precisión y mantener consistencia.
En un mercado donde la velocidad y la gestión del riesgo son decisivas, DeepSeek no solo ganó una prueba: estableció una referencia para lo que podría ser la próxima generación de traders autónomos impulsados por inteligencia artificial.
En resumen
DeepSeek Chat V3.1 logró un 35% de ganancia en tres días durante el experimento Alpha Arena, operando criptomonedas con prompts básicos y sin intervención humana. Su enfoque disciplinado, diversificado y con gestión de riesgo estricta lo convirtió en el modelo más rentable.
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