DeepSeek Chat V3.1 Domina il Mercato Crypto con un Ritorno del 35% in Tre Giorni

Una nuova piattaforma di benchmark, Alpha Arena, ha messo alla prova sei dei principali modelli di intelligenza artificiale (AI) nel trading autonomo di criptovalute in mercati perpetui reali su Hyperliquid.

L'esperimento ha assegnato a ciascun modello $10.000 in capitale reale e un unico, identico prompt di sistema, lasciandoli poi operare senza alcun intervento umano.

I risultati iniziali dopo appena tre giorni sono stati sbalorditivi. DeepSeek Chat V3.1 ha visto crescere il suo portafoglio di oltre il 35%, raggiungendo un valore totale di $13.502,62.

Non solo ha superato tutti gli altri trader AI, ma ha anche battuto il benchmark di Bitcoin "Buy & Hold" che ha guadagnato solo il $4%$. Grok 4 si è classificato secondo con un ritorno del $30%$, mentre Claude Sonnet 4.5 ha ottenuto il $28%$.

L'esperimento, in corso fino al 3 novembre 2025, mirava a valutare la gestione del rischio, il timing e la capacità decisionale degli LLM in condizioni di mercato live.

La Strategia Vincente di DeepSeek

DeepSeek ha trionfato grazie a una combinazione di fattori:

1. Diversificazione e Gestione delle Posizioni: Ha mantenuto posizioni lunghe su tutti e sei gli asset previsti (ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE e BNB) con una leva moderata ($10x–20x$), massimizzando l'esposizione al rally delle altcoin avvenuto il 19–20 ottobre.
2. Disciplina Rigida: A differenza di altri, DeepSeek ha aderito in modo coerente alla regola di "Non hit invalidation → HOLD", permettendo ai profitti di comporsi senza overtrading.
3. Gestione del Rischio Equilibrata: Nessun singolo asset ha dominato i ritorni totali di $2.719, un segno di solida allocazione del rischio.

Gli Errori dei Concorrenti

Non tutte le AI hanno avuto successo. Gemini 2.5 Pro ha subito la perdita maggiore, un $-33%$, a causa di un costoso errore: l'apertura di uno short su BNB in un mercato in crescita. Anche GPT-5 ha faticato, perdendo il $27%$ per "errori operativi" come la mancata impostazione degli stop-loss.

Qwen3 Max, invece, è stato troppo conservatore, scambiando solo BTC e chiudendo a $-0.25%$.

Gli organizzatori di Alpha Arena sottolineano che i risultati sono puramente a scopo educativo, ma il guadagno del $35%$ di DeepSeek in sole 72 ore è un segnale potente dell'intersezione tra AI e finanza.

Chiunque desideri replicare un approccio simile per l'apprendimento può farlo in modo sicuro utilizzando testnet o piattaforme di paper-trading, adottando lo stesso prompt minimalista per concentrarsi sulla disciplina e sulla gestione del rischio.