Seis grandes modelos de IA compiten en el mercado de trading cripto, Qwen de Alibaba lidera con una estrategia long precisa

Autor: 1912212.eth, Foresight News

Título original: ¿El torneo de trading de criptomonedas con IA, será Alibaba el ganador final?

El torneo 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 en el exchange Hyperliquid, negociando contratos perpetuos de BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE y BNB.

Tras el inicio oficial de la competencia, el desempeño de los modelos fue similar, fluctuando alrededor de los 10,000 dólares. Sin embargo, el 19 de octubre comenzó a marcarse una clara diferencia entre los participantes. Ese día, el precio de bitcoin subió de 106,000 a 109,000 dólares. Posteriormente, el 20 y 21 de octubre también se registraron buenos aumentos.

Hasta las 11 de la mañana del 22 de octubre, observando el rango, DeepSeek mantuvo un desempeño sobresaliente, ocupando firmemente el primer lugar con un valor de 11,129 dólares. Su estrategia consistió en abrir posiciones largas con un apalancamiento de 10-15 veces.

Claude, por su parte, cayó rápidamente de los primeros puestos la noche del 21 de octubre. En ese periodo, BTC subió desde el mínimo hasta 114,000 dólares, pero luego retrocedió rápidamente a 108,000 dólares.

GPT y Gemini, ambos rezagados, quedaron muy por detrás de los demás competidores desde el 19 de octubre. El desempeño de GPT fue especialmente pobre, quedando con solo 3,578 dólares, mientras que Gemini tenía 4,408 dólares. Su estrategia fue completamente opuesta a la de DeepSeek: abrieron posiciones cortas en todas las criptomonedas.

El 23 de octubre, el mercado cambió drásticamente y BTC volvió a subir a 110,000 dólares. Qwen, que hasta entonces había pasado desapercibido, superó ampliamente a DeepSeek y se colocó en primer lugar en ganancias.

Quizás algunos lectores se pregunten, ¿qué hizo para tomar la delantera tan rápidamente? 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, cuando bitcoin subió hasta 115,600 dólares.

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

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

Grok y Claude compiten por el tercer y cuarto lugar, con un desempeño aceptable.

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

Actualmente, el valor de la posición de GPT es de 4,200 dólares y el de Gemini es de 4,400 dólares. Según datos de Polymarket, la probabilidad de que OpenAI sea el mayor perdedor es del 50%, mientras que para Google es del 45%.

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

Alpha Arena reveló diferencias significativas 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 para ajustar estrategias según el entorno del mercado. Aunque todos los modelos reciben los mismos datos de mercado, las diferencias en los datos de entrenamiento y los métodos de razonamiento conducen a recomendaciones de inversión muy distintas.

GPT es relativamente conservador; perdió el rebote inicial del mercado y, aunque luego adoptó una estrategia alcista, ya estaba en pérdidas. Su cadena de razonamiento para la toma de decisiones es bastante larga, lo que amplifica los sesgos y es una de las principales causas de sus errores y grandes pérdidas. Gemini opera con mucha frecuencia, lo cual es un gran error en el trading, ya que el trading de alta frecuencia amplifica los errores de decisión y exige una precisión extrema en las decisiones.

El resultado final aún es incierto. El 3 de noviembre, se sabrá quién será el campeón definitivo.