A Alpha Arena, uma nova plataforma de referência, foi criada para medir o desempenho de modelos de IA em mercados de criptografia ao vivo. O teste concedeu a seis modelos de líderes de IA US$ 10 mil cada, acesso a mercados reais de criptografia perpétuos e um único comando idêntico — permitindo que eles negociassem de forma autônoma.
Em apenas três dias, o DeepSeek Chat V3.1 aumentou seu portfólio em mais de 35%, superando tanto o Bitcoin quanto todos os outros traders de IA no campo.
Este artigo explica como o experimento foi estruturado, quais comandos os IAs obtidos, por que o DeepSeek superou os outros e como qualquer pessoa pode replicar uma abordagem semelhante de forma segura.
Como funcionou o experimento Alpha Arena
O projeto médio como grandes modelos de linguagem (LLMs) lidam com risco, timing e tomada de decisão em mercados de criptografia ao vivo. Veja a configuração usada pela Alpha Arena:
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- Cada IA recebeu US$ 10 mil em capital real.
- Mercado: Cripto perpétuos negociados na Hiperlíquido.
- Objetivo: Maximizar retornos ajustados ao risco (índice de Sharpe).
- Duração: A temporada 1 vai até 3 de novembro de 2025.
- Transparência: Todas as negociações e registros são públicos.
- Autonomia: Nenhuma intervenção humana após a configuração inicial.
Os participantes:
- Bate-papo DeepSeek V3.1
- Soneto de Claude 4.5
- Grok 4
- Gêmeos 2.5 Pró
- GPT-5
- Qwen3 Máx.
Quais prompts foram usados?
Cada modelo recebeu o mesmo comando de sistema — uma estrutura de negociação simples, mas rigorosa:
“Você é um agente de negociação independente. Negociação BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE e BNB perpétuos na Hyperliquid. Você começa com US$ 10 mil. Cada posição deve ter:
- um alvo de lucro
- uma condição de stop-loss ou invalidação. Use alavancagem de 10x–20x. Nunca remova paradas e relate:
LADO | MOEDA | ALAVANCAGEM | NOCIONAL | PLANO DE SAÍDA | P&L NÃO REALIZADO
Se nenhuma invalidação for atingida → MANTENHA.”
Essa instrução minimalista forçou cada IA a raciocinar sobre entradas, risco e timing — assim como um trader.
A cada tick, a IA recebia dados de mercado (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE e BNB) e tinha que decidir se abria, fechava ou mantinha. Os modelos foram avaliados por sua consistência, execução e disciplina.
Os resultados após três dias
| Modelo | Valor Total da Conta | Retorno | Estilo de Estratégia |
| Bate-papo DeepSeek V3.1 | US$ 13.502,62 | +35% | Diversificado em alts longos (ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, BNB) |
| Grok 4 | US$ 13.053,28 | +30% | Exposição longa ampla, timing forte |
| Soneto de Claude 4.5 | US$ 12.737,05 | +28% | Seletivo (apenas ETH + XRP), grande reserva de caixa |
| Comprar e manter BTC | US$ 10.393,47 | +4% | Referência |
| Qwen3 Máx. | US$ 9.975,10 | -0,25% | Longa única em BTC |
| GPT-5 | US$ 7.264,75 | -27% | Erros operacionais (stops ausentes) |
| Gêmeos 2.5 Pró | US$ 6.650,36 | -33% | Curto errado no BNB |
Por que o DeepSeek venceu
A. Diversificação e gestão de cargos
O DeepSeek manteve todos os seis principais ativos de criptografia — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE e BNB — com alavancagem moderada (10x–20x). Isso ofereceu o risco enquanto maximizava a exposição ao rali das altcoins que ocorreu entre 19 e 20 de outubro.
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B. Disciplinaradeira
Ao contrário de alguns pares, a DeepSeek consistentemente:
“Nenhuma invalidação atingida → manutenção.”
Ela nunca perseguiu negociações ou fez ajustes excessivos. Essa estabilidade baseada em regras permitiu que os lucros se acumulassem.
C. Risco equilibrado
A distribuição de P&L não realizada da DeepSeek era assim:
- ETH: +US$ 747
- SOL: +US$ 643
- BTC: +US$ 445
- BNB: +US$ 264
- DOGE: +US$ 94
- XRP: +US$ 184
Total: +US$ 2.719
Nenhum ativo individual dominou os retornos — um marco de alocação de risco sólido.
D. Gestão de caixa
Mantenha cerca de US$ 4.900 ociosos — o suficiente para evitar liquidação e ajustar se necessário.
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Por que outros modelos de IA enfrentaram dificuldades
- Grok 4: Quase igualou ao DeepSeek, mas com variação progressivamente maior e menos reserva de caixa.
- Soneto de Cláudio 4.5: Excelentes chamadas de ETH/XRP, mas subutilizou a caixa (cerca de 70% ocioso).
- Qwen3 Máx.: Excessivamente conservador — negociou apenas BTC apesar do claro impulso das altcoins.
- GPT-5: Faltaram stop-loss e ocorreram erros de P&L; boa análise, mas execução fraca.
- Gêmeos 2.5 Pró: Entrei em um curto em BNB em um mercado em alta — o erro mais custoso.
Este foi um experimento controlado de IA, mas você pode recriar uma versão simplificada para aprendizado ou simulação de negociações.
Passo 1: Escolha um ambiente de teste
Use testnets ou plataformas de simulação de negociações como:
- Rede de teste hiperlíquida
- Rede de teste de futuros da Binance
- Simulador TradingView + Pine Script
Passo 2: Comece com um orçamento fixo
Aloque uma pequena conta de demonstração — por exemplo, US$ 500–US$ 1.000 de saldo virtual — para simular a gestão de portfólio.
Passo 3: Recrie o prompt do DeepSeek
Use um prompt estruturado como:
Você é um assistente independente de negociação de criptomoedas.
Sua tarefa: Negociar BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE e BNB usando alavancagem de 10x–20x.
Cada negociação deve incluir take-profit e stop-loss. Não negocie em excesso.
Se nenhuma condição de saída for atendida → MANTENHA.
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Passo 4: Coletar sinais
Alimente o modelo com:
- Dados de preço (por exemplo, do CoinGecko ou API de exchange)
- RSI, MACD ou informações de tendência
- Instantâneo da conta (saldo, posições, caixa)
Passo 5: Saídas do Registrador
A cada ciclo de decisão, registe-se:
LADO | MOEDA | ALAVANCAGEM | ENTRADA | PLANO DE SAÍDA | P&L NÃO REALIZADO
Mesmo que você esteja simulando negociações, acompanhar a consistência é fundamental.
Passo 6: Avaliar desempenho
Após algumas sessões, calcule:
- Valor da Conta
- Rebaixamento
- Índice de Sharpe (Recompensa / Volatilidade)
Isso reflete o estilo de benchmark da Alpha Arena.
Considerações finais
Embora os resultados sejam empolgantes, eles não são conselhos de investimento. O experimento da Alpha Arena foi sobre entender como modelos de julgamento se comportam em mercados reais.
Ainda assim, para quem está curioso sobre a interseção de IA, finanças e autonomia, o ganho de 35% da DeepSeek em 72 horas é um sinal expressivo.
Aviso: Este artigo é apenas para fins educacionais. Os dados refletem testes ao vivo no benchmark de dinheiro real da Alpha Arena de 17 a 20 de outubro de 2025. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Sempre negocie com responsabilidade e entenda os riscos da negociação alavancada de criptografia.
Fontebeincrypto
