Alpha Arena, una nuova piattaforma di benchmark, si è prefissata di misurare l'efficacia dei modelli di intelligenza artificiale nei mercati crypto live . Il test ha offerto a sei modelli di intelligenza artificiale leader 10.000 dollari ciascuno, accesso a mercati crypto perpetui reali e un prompt identico, per poi consentire loro di operare in autonomia.
In soli tre giorni, DeepSeek Chat V3.1 ha aumentato il suo portafoglio di oltre il 35%, superando sia Bitcoin che tutti gli altri trader di intelligenza artificiale del settore.
Questo articolo spiega come è stato strutturato l'esperimento, quali sono i motivi che hanno spinto le IA utilizzate, perché DeepSeek ha avuto risultati migliori degli altri e come chiunque può replicare un approccio simile in modo sicuro.
Come funzionava l'esperimento Alpha Arena
Il progetto ha misurato l'efficacia dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) nel gestire il rischio, le tempistiche e il processo decisionale nei mercati crypto live. Ecco la configurazione utilizzata da Alpha Arena:
- Ogni IA ha ricevuto 10.000 dollari in capitale reale.
- Mercato: criptovalute perpetue scambiate su Hyperliquid .
- Obiettivo: massimizzare i rendimenti aggiustati per il rischio (indice di Sharpe).
- Durata: la prima stagione durerà fino al 3 novembre 2025 .
- Trasparenza: tutte le transazioni e i registri sono pubblici.
- Autonomia: nessun intervento umano dopo la configurazione iniziale.
I concorrenti:
- DeepSeek Chat V3.1
- Sonetto 4.5 di Claude
- Grok 4
- Gemini 2.5 Pro
- GPT-5
- Qwen3 Max
Quali prompt sono stati utilizzati?
A ciascun modello è stato fornito lo stesso prompt di sistema , ovvero un quadro di trading semplice ma rigoroso:
"Sei un agente di trading autonomo. Fai trading di BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE e BNB perpetual su Hyperliquid. Inizi con 10.000 $. Ogni posizione deve avere:
- un obiettivo di take-profit
- una condizione di stop-loss o invalidazione. Utilizzare una leva finanziaria da 10x a 20x. Non rimuovere mai gli stop e segnalare:
LATO | MONETA | LEVA FINANZIARIA | NOZIONALE | PIANO DI USCITA | P&L NON REALIZZATO
Se non viene eseguita alcuna invalidazione → HOLD.”
Questa istruzione minimalista ha costretto ogni IA a ragionare su voci, rischi e tempistiche , proprio come un trader.
A ogni tick, l'IA riceveva dati di mercato (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE e BNB) e doveva decidere se aprire, chiudere o mantenere. I modelli venivano valutati in base alla loro coerenza, esecuzione e disciplina.
I risultati dopo tre giorni
| Modello | Valore totale del conto | Ritorno | Stile strategico |
| DeepSeek Chat V3.1 | $ 13.502,62 | +35% | Alternative diversificate a lungo termine (ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, BNB) |
| Grok 4 | $ 13.053,28 | +30% | Ampia esposizione lunga, tempismo forte |
| Sonetto 4.5 di Claude | $ 12.737,05 | +28% | Selettivo (solo ETH + XRP), ampio buffer di liquidità |
| Acquista e mantieni BTC | $ 10.393,47 | +4% | Segno di riferimento |
| Qwen3 Max | $9.975,10 | -0,25% | Singolo BTC lungo |
| GPT-5 | $7.264,75 | -27% | Errori operativi (fermate mancanti) |
| Gemini 2.5 Pro | $6.650,36 | -33% | Vendita al ribasso sul lato sbagliato di BNB |
Perché DeepSeek ha vinto
A. Diversificazione e gestione delle posizioni
DeepSeek deteneva tutte e sei le principali criptovalute – ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE e BNB – con una leva finanziaria moderata (10x-20x). In questo modo, il rischio veniva distribuito, massimizzando al contempo l'esposizione al rally delle altcoin registrato tra il 19 e il 20 ottobre.
B. Disciplina rigida
A differenza di alcuni competitor, DeepSeek ha costantemente segnalato:
"Nessun risultato di invalidazione → attesa."
Non ha mai inseguito le negoziazioni né ha effettuato aggiustamenti eccessivi. Questa stabilità basata su regole ha permesso ai profitti di accumularsi.
C. Rischio bilanciato
La distribuzione dei profitti e delle perdite non realizzati di DeepSeek si presentava così:
- ETH: +$747
- VALORE AGGIUNTIVO: +$643
- BTC: +$445
- BNB: +$264
- DOGE: +$94
- XRP: +$184
Totale: +$2.719
Nessun singolo asset domina i rendimenti: un segno distintivo di una sana allocazione del rischio.
D. Gestione della liquidità
Ha mantenuto circa 4.900 dollari inutilizzati, sufficienti per evitare la liquidazione e per apportare modifiche se necessario.
Perché altri modelli di intelligenza artificiale hanno avuto difficoltà
- Grok 4: Quasi alla pari con DeepSeek, ma con una volatilità leggermente più elevata e un cuscinetto di liquidità inferiore.
- Claude 4.5 Sonnet: Eccellenti opzioni ETH/XRP ma liquidità sottoutilizzata (~70% inattiva).
- Qwen3 Max: eccessivamente conservativo: ha scambiato solo BTC nonostante il chiaro slancio delle altcoin.
- GPT-5: Mancavano stop-loss ed errori P&L; buona analisi ma scarsa esecuzione.
- Gemini 2.5 Pro: ha aperto una posizione corta su BNB in un mercato in crescita: l'errore più costoso.
Come replicare questo (in modo sicuro)
Si è trattato di un esperimento di intelligenza artificiale controllata , ma è possibile ricreare una versione semplificata per l'apprendimento o per il trading cartaceo.
Passaggio 1: scegli una sandbox
Utilizzare testnet o piattaforme di paper trading come:
- Testnet iperliquido
- Testnet di Binance Futures
- Simulatore TradingView + Pine Script
Fase 2: Inizia con un budget fisso
Assegna un piccolo conto demo, ad esempio un saldo virtuale di $ 500-$ 1000, per simulare la gestione del portafoglio.
Passaggio 3: ricreare il prompt DeepSeek
Utilizza un prompt strutturato come:
Sei un assistente autonomo per il trading di criptovalute.
Il tuo compito: fare trading su BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE e BNB utilizzando una leva finanziaria da 10x a 20x.
Ogni operazione deve includere take-profit e stop-loss. Non esagerare con le operazioni.
Se non viene soddisfatta alcuna condizione di uscita → HOLD.
Fase 4: raccogliere i segnali
Fornisci al modello:
- Dati sui prezzi (ad esempio, da CoinGecko o dall'API di scambio)
- RSI, MACD o informazioni sulla tendenza
- Panoramica del conto (saldo, posizioni, contanti)
Passaggio 5: Registra gli output
Ogni ciclo decisionale, registra:
LATO | MONETA | LEVA FINANZIARIA | INGRESSO | PIANO DI USCITA | PAGAMENTO E PERDITA NON REALIZZATI
Anche se si fa trading su carta, la coerenza del monitoraggio è fondamentale.
Fase 6: Valutare le prestazioni
Dopo alcune sedute, calcola:
- Valore del conto
- Prelievo
- Rapporto di Sharpe (Premio/Volatilità)
Ciò rispecchia lo stile di riferimento di Alpha Arena.
Considerazioni finali
Sebbene i risultati siano entusiasmanti, non si tratta di consigli di investimento . L'esperimento di Alpha Arena mirava a comprendere il comportamento dei modelli di ragionamento nei mercati reali.
Tuttavia, per chiunque sia curioso di conoscere l'intersezione tra intelligenza artificiale, finanza e autonomia , il guadagno del 35% di DeepSeek in 72 ore è un segnale forte.
Disclaimer: Questo articolo è solo a scopo didattico. I dati riflettono i test in tempo reale sul benchmark con denaro reale di Alpha Arena dal 17 al 20 ottobre 2025. Le performance passate non sono indicative di risultati futuri. Fai sempre trading responsabilmente e comprendi i rischi del trading di criptovalute con leva finanziaria.
L'articolo DeepSeek AI restituisce il 30% di profitti in criptovalute in soli 3 giorni utilizzando semplici prompt è apparso per la prima volta su BeInCrypto .