DeepSeek AI robi 30% na kryptowalutach w zaledwie 3 dni – proste prompty

Alpha Arena, nowa platforma referencyjna, ma na celu mierzenie skuteczności modeli AI na żywo na rynkach kryptowalut. Test przyznał sześciu wiodącym modelom AI po 10 000 USD, dostęp do rzeczywistych rynków wieczystych kryptowalut i zadał jedno identyczne polecenie. Następnie pozwolił im handlować autonomicznie.

W ciągu zaledwie trzech dni DeepSeek Chat V3.1 zwiększył swoje portfolio o ponad 35%, przewyższając zarówno Bitcoin, jak i każdego innego tradera AI w sektorze.

Ten artykuł wyjaśnia, jak zorganizowano eksperyment, jakie polecenia używały AI, dlaczego DeepSeek AI przewyższył inne chatboty oraz jak każdy może bezpiecznie powtórzyć podobne podejście.

Jak dział eksperyment Alpha Arena?

Projekt zmierzył, jak dobrze duże modele językowe (LLM) radzą sobie z ryzykiem, timingiem i podejmowaniem decyzji na żywo na rynkach kryptowalut. Oto ustawienia użyte przez Alpha Arena:

• Każde AI otrzymało 10 000 USD w rzeczywistym walutach.
  
• Rynek: Wieczyste kontrakty na kryptowaluty handlowane na Hyperliquid.
  
• Cel: Maksymalizacja zwrotów skorygowanych o ryzyko (wskaźnik Sharpe’a).
  
• Czas trwania: Sezon 1 trwa do 3 listopada 2025.
  
• Przejrzystość: Wszystkie transakcje i logi są publiczne.
  
• Autonomia: Brak ludzkiego wkładu po początkowej konfiguracji.
  

Uczestnicy:

• DeepSeek Chat V3.1
  
• Claude Sonnet 4.5
  
• Grok 4
  
• Gemini 2.5 Pro
  
• GPT-5
  
• Qwen3 Max
  

Jakie podpowiedzi zostały użyte?

Każdy model otrzymał to samo systemowe polecenie — prosty, ale rygorystyczny framework handlowy:

„Jesteś autonomicznym agentem handlowym. Handluj BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE i BNB na Hyperliquid. Zaczynasz z 10 000 USD. Każda pozycja musi mieć:

• cel zysku
  
• warunek stop-loss lub unieważnienia. Używaj dźwigni 10x–20x. Nigdy nie usuwaj stopów i raportuj:
  STRONA | MONETA | DŹWIGNIA | NOMINALNA | PLAN WYJŚCIA | NIEZREALIZOWANY ZYSK/STRATA
  Jeśli nie nastąpi unieważnienie → TRZYMAJ.”
  

Te minimalistyczne instrukcje zmusiły każde AI do rozważenia wejść, ryzyka i timingu — tak jak trader.

Każdy tick, AI otrzymywało dane rynkowe (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE i BNB) i musiało zdecydować, czy otworzyć, zamknąć, czy trzymać. Następnie modele oceniano na podstawie ich spójności, wykonania i dyscypliny.

Wyniki po trzech dniach

Dlaczego DeepSeek AI wygrało?

A. Dywersyfikacja i zarządzanie pozycjami

DeepSeek posiadał wszystkie sześć głównych aktywów kryptowalutowych — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE i BNB — przy umiarkowanej dźwigni (10x–20x). To rozłożyło ryzyko, jednocześnie maksymalizując ekspozycję na rajdy altcoinów, które miały miejsce w dniach 19–20 października.

B. Rygorystyczna dyscyplina

W przeciwieństwie do niektórych rówieśników, DeepSeek konsekwentnie raportował:

„Brak unieważnienia → trzymanie.”

Nigdy nie gonił za transakcjami ani nie dostosowywał się nadmiernie. Dlatego ta stabilność oparta na zasadach pozwalała na kumulowanie zysków.

C. Zrównoważone ryzyko

Rozkład niezrealizowanego P&L DeepSeek wyglądał tak:

• ETH: +747 USD
  
• SOL: +643 USD
  
• BTC: +445 USD
  
• BNB: +264 USD
  
• DOGE: +94 USD
  
• XRP: +184 USD

Łącznie: +2719 USD

Żadne pojedyncze aktywo nie dominował w zyskach — to cecha charakterystyczna zdrowej alokacji ryzyka.

D. Zarządzanie gotówką

Trzymał ok. 4900 USD w gotowości — wystarczająco, aby zapobiec likwidacji i dostosować się w razie potrzeby.

Dlaczego inne modele AI miały trudności?

• Grok 4: Prawie dorównał DeepSeek, ale z nieco większą zmiennością i mniejszym buforem gotówki.
  
• Claude 4.5 Sonnet: Doskonałe decyzje dotyczące ETH/XRP, ale niewykorzystana gotówka (ok. 70% w gotowości).
  
• Qwen3 Max: Zbyt konserwatywny — handlował tylko BTC mimo wyraźnego momentum altcoinów.
  
• GPT-5: Brakujące stop-lossy i błędy P&L. Dobra analiza, ale słabe wykonanie.
  
• Gemini 2.5 Pro: Wszedł w short na BNB na rosnącym rynku — najkosztowniejszy błąd.
  

Jak możesz to powtórzyć (bezpiecznie)?

To był kontrolowany eksperyment AI. Jednak możesz odtworzyć uproszczoną wersję do nauki lub handlu papierowego.

Krok 1: Wybierz platformę

Użyj testnetów lub platform do handlu papierowego, takich jak:

• Hyperliquid Testnet
  
• Binance Futures Testnet
  
• TradingView + Pine Script simulator
  

Krok 2: Zacznij od ustalonego budżetu

Przydziel małe konto demo — np. 500–1000 USD wirtualnego salda — aby symulować zarządzanie portfelem.

Krok 3: Odtwórz prompt DeepSeek

Użyj strukturalnego promptu, takiego jak:

Jesteś autonomicznym asystentem handlu kryptowalutami.

Twoje zadanie: Handluj BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE i BNB używając dźwigni 10x–20x.

Każda transakcja musi zawierać take-profit i stop-loss. Nie handluj nadmiernie.

Jeśli nie spełniono warunku wyjścia → TRZYMAJ.

Krok 4: Zbieraj sygnały

Podaj modelowi:

• Dane cenowe (np. z CoinGecko lub API giełdy)
  
• Informacje o wskaźniku siły względnej, MACD lub trendzie
  
• Zrzut konta (saldo, pozycje, gotówka)
  

Krok 5: Zapisuj wyniki

W każdej pętli decyzyjnej zapisuj:

STRONA | MONETA | DŹWIGNIA | WEJŚCIE | PLAN WYJŚCIA | NIEZREALIZOWANY P&L

Nawet jeśli handlujesz papierowo, kluczowe jest śledzenie spójności.

Krok 6: Oceń wyniki

Po kilku sesjach oblicz:

• Wartość konta
  
• Spadek wartości
  
• Wskaźnik Sharpe’a (Nagroda / Zmienność)
  To odzwierciedla styl benchmarku Alpha Arena.
  

Wnioski końcowe: DeepSeek AI liderem

Chociaż wyniki są ekscytujące, to nie są poradą inwestycyjną. Eksperyment Alpha Arena dotyczył zrozumienia, jak modele rozumowania zachowują się na prawdziwych rynkach.

Dla każdego, kto interesuje się przecięciem sztucznej inteligencji, finansów i autonomii, 35% wzrost DeepSeek w 72 godziny to silny sygnał.

Oświadczenie: Ten artykuł ma charakter edukacyjny. Dane odzwierciedlają testy na żywo na rzeczywistym benchmarku Alpha Arena z dnia 17–20 października 2025 roku. Przeszłe wyniki nie są wskaźnikiem przyszłych rezultatów. Zawsze handluj odpowiedzialnie i rozumiej ryzyko związane z lewarowanym handlem kryptowalutami.