DeepSeek

El modelo de inteligencia artificial DeepSeek AI ha causado un gran revuelo en la comunidad de criptomonedas, después de que logró convertir 10,000 dólares en 22,500 dólares en solo nueve días, convirtiéndose en el robot de trading más famoso en Internet.
En sus últimas predicciones, el modelo sugirió que Solana (Solana), Ripple (Ripple) y Binance (Binance) experimentarán aumentos sin precedentes durante el trimestre actual, a pesar del cautela que domina los mercados después de la reciente ola correctiva.

En la ola de la intervención profunda de la IA en el trading financiero, modelos como Deepseek, QWEN, Claude, Grok, Gemini, GPT, entre otros, han demostrado un desempeño en la práctica en criptomonedas, proporcionando muestras vivas para la construcción e iteración de sistemas de trading. Al descomponer las diferencias en los datos de trading del modelo, se puede descubrir la lógica subyacente para reconfigurar el sistema de trading.

Uno, retrato del comportamiento de trading: la lógica de estrategia detrás de las diferencias del modelo
(Uno) La distinción entre modelos “cazador” y “trabajador”
Deepseek con 17 transacciones y una tasa de éxito del 41.18%, logró una ganancia máxima de +$7378.13, presentando características de “señales seleccionadas, ataques precisos” —similar a los sistemas de trading de “estrategias de baja frecuencia”, que dependen de algoritmos para capturar puntos clave del mercado (como el inicio de tendencias, movimientos de capital), utilizando una baja frecuencia de operaciones para reducir el costo de prueba y error, y controlando la calidad de los ingresos a través de la tasa de éxito.

Recientemente, el concurso de trading en tiempo real 'Alpha Arena' de la compañía de investigación estadounidense Nof1 se ha convertido en el centro de atención en el círculo de criptomonedas: 6 de los principales modelos de IA del mundo, con un capital inicial de 10,000 dólares, han comenzado a competir en el mercado de contratos perpetuos de la bolsa descentralizada Hyperliquid, con activos que incluyen monedas principales como BTC, ETH, SOL, BNB y XRP. Hasta el 23 de octubre, la situación ha mostrado un claro patrón de 'victoria absoluta de la IA china', mientras que las fluctuaciones y los datos del evento han revelado los límites de la capacidad de trading de la IA.

De líder a resurgir: el momento de la 'duel de titanes' de la IA en China

En este enfrentamiento, los dos principales modelos de IA de China han mostrado una ventaja abrumadora. En las primeras etapas, el DeepSeek V3.1 Chat, que busca en profundidad, ha liderado con una postura de 'carrera estable', logrando un rendimiento del 36% en tres días gracias a una estrategia de diversificación de posiciones (cubriendo todos los 6 activos), control moderado de apalancamiento y estrictos límites de pérdidas, aumentando su capital a 13,647.9 dólares. Sin embargo, su estilo conservador 'tipo fondo cuantitativo de IA' fue superado más tarde por el 'ataque preciso' de Alibaba Tongyi Qwen3 Max.

Hace un tiempo, el mundo de la IA volvió a conmocionarse. En el concurso Hyperliquid Alpha Arena — una competencia de trading en tiempo real con capital real — varios modelos de IA gigantes como DeepSeek V3.1, Grok 4, Claude 4.5, Gemini 2.5, Qwen 3 Max, y GPT-5 compitieron en el verdadero mercado de criptomonedas.
El capital inicial fue el mismo: US$10,000 por modelo, todos medidos por rendimiento y gestión de riesgos.
¿El resultado? Sorprendente — DeepSeek y Grok salieron como campeones, logrando un beneficio del +10 % hasta el +35 % en solo unos días. Mientras tanto, algunos otros modelos, incluido GPT-5, experimentaron una disminución significativa.

Imagina invertir 10.000 dólares y que, en lugar de un experto de Wall Street, sea ChatGPT quien gestione tu cartera. Los resultados podrían dejarte en shock. Según datos de CoinGlass, en un experimento de trading cripto, la inteligencia artificial de OpenAI no solo no generó ganancias, sino que redujo la inversión inicial a poco más de 3.400 dólares, acumulando una pérdida superior al 66%.
Pero la verdadera sorpresa no fue el fracaso del gigante, sino el inesperado triunfo de un rival con un presupuesto irrisorio. DeepSeek, un modelo chino, fue el único capaz de generar un retorno positivo del 9.1%, a pesar de haber sido desarrollado con apenas 5,3 millones de dólares. Mientras, se estima que el entrenamiento de ChatGPT-5 costó entre 1.700 y 2.500 millones.
¿Cómo lo hace DeepSeek?
Apostando al alza del mercado cripto, tomando posiciones largas y apalancadas en activos como Bitcoin, Ethereum y Solana. Qwen3, de Alibaba Cloud, le siguió con una pérdida mínima del 0.5%, mientras Grok, creado por xAI, quedó tercero con un 1.24% en rojo. Nicolai Sondergaard, analista de Nansen, apunta a los datos de entrenamiento como la clave. “ChatGPT es un modelo de propósito general, pero los modelos chinos parecen más afinados para los vaivenes del mercado cripto”, explica. Kasper Vandeloock, ex trader cuantitativo, añade que el éxito podría depender de prompts más precisos, algo en lo que ChatGPT y Gemini podrían mejorar.
Sin embargo, no todo es color de rosa. Los expertos advierten que estos bots experimentan oscilaciones brutales de capital. Unas ganancias prometedoras pueden esfumarse con una sola operación errónea. Kasper Vandeloock, ex trader cuantitativo, señala que el desempeño de modelos como ChatGPT o Gemini podría mejorar radicalmente con un "prompt" o instrucción más adecuada, revelando que su potencial aún es incierto.
Nos enfrentamos a una nueva dualidad en el mundo de la IA: la eficiencia de bajo costo contra los recursos masivos, y la especialización contra el conocimiento general. Este experimento no solo cuestiona nuestra confianza en los líderes del sector, sino que nos obliga a preguntarnos: ¿estamos midiendo el verdadero poder de la inteligencia artificial por el tamaño de su billetera o por la agudeza de su "instinto"?
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