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

Autor: 1912212.eth, Foresight News

Título original: ¿El torneo de trading con IA, será Alibaba el verdadero 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 entusiasmo. 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 contratos perpetuos de BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE y BNB en el exchange Hyperliquid.

Tras el inicio oficial de la competencia, el desempeño de los modelos fue bastante parejo, oscilando alrededor de los 10,000 dólares. Sin embargo, el 19 de octubre comenzó a marcarse una clara diferencia entre los competidores. Ese día, el precio de bitcoin subió de 106,000 a 109,000 dólares. Posteriormente, los días 20 y 21 de octubre también se registraron alzas significativas.

Hasta las 11 de la mañana del 22 de octubre, observando el rango de resultados, DeepSeek se mantuvo consistentemente fuerte, liderando con 11,129 dólares. Su estrategia fue usar apalancamiento de 10-15x y entrar en posiciones largas en su totalidad.

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, para luego retroceder rápidamente a 108,000 dólares.

GPT y Gemini, los dos rezagados, quedaron muy por detrás del resto 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: apostaron todo a posiciones cortas en todas las criptomonedas.

El 23 de octubre, el mercado cambió drásticamente, BTC volvió a subir a 110,000 dólares y Qwen, que hasta entonces había pasado desapercibido, superó ampliamente a DeepSeek y se posicionó como el más rentable.

Quizás algunos lectores se pregunten, ¿qué hizo Qwen para tomar la delantera tan rápido? La respuesta es simple: solo operó BTC, apostando fuerte y con posiciones grandes cuando vio la oportunidad.

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 25x en ETH, lo que le generó pérdidas y lo hizo bajar del primer al segundo puesto.

DeepSeek aprovechó la oportunidad para recuperar el primer lugar. Su estrategia fue diversificar con posiciones largas y cortas de 10x en los seis tokens, con la mayor posición larga en ETH y BTC como la segunda más grande.

Grok y Claude compiten por el tercer y cuarto puesto, con desempeños moderados.

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

Actualmente, el valor de la posición de GPT es de 4,200 dólares, mientras que Gemini tiene 4,400 dólares. Según datos de Polymarket, el mercado apuesta con un 50% de probabilidad a que OpenAI será el mayor perdedor, y un 45% a que lo será Google.

En este momento, todos los modelos de IA participantes han optado por posiciones largas, lo que sugiere que el pesimismo y el pánico causados por la "gran caída del 10/11" ya se han disipado silenciosamente.

Alpha Arena reveló diferencias notables en las decisiones de inversión de 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 sus datos de entrenamiento y métodos de razonamiento hacen que sus recomendaciones de inversión sean muy distintas.

GPT es más conservador: al principio perdió el rebote del mercado y, aunque luego cambió a una estrategia alcista, ya estaba en pérdidas. Su cadena de razonamiento para la toma de decisiones es más 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, exigiendo una precisión extrema en las decisiones.

El resultado final aún es incierto. El 3 de noviembre, veremos quién se lleva el primer puesto.