alpha arena, en ny plattform för att mäta hur bra AI-modeller fungerar på live kryptomarknader. Testet gav sex ledande AI-modeller 10 000 USD var, tillgång till riktiga kryptomarknader och en identisk uppmaning — sedan fick de handla autonomt.
Inom bara tre dagar ökade DeepSeek Chat V3.1 sin portfölj med över 35 %, och överträffade både Bitcoin och alla andra AI-handlare.
Denna artikel förklarar hur experimentet strukturerades, vilka uppmaningar AI:erna använde, varför DeepSeek överträffade andra, och hur vem som helst kan replikera en liknande strategi säkert.
Hur Alpha Arena-experimentet fungerade
Projektet mätte hur bra stora språkmodeller (LLMs) hanterar risk, timing och beslutsfattande på live kryptomarknader. Här är upplägget som Alpha Arena använde:
- Varje AI fick 10 000 USD i verkligt kapital.
- Marknad: krypto perpetuals handlade på Hyperliquid.
- Mål: Maximera riskjusterad avkastning (Sharpe-kvot).
- Varaktighet: Säsong 1 pågår till 3 november 2025.
- Transparens: Alla affärer och loggar är offentliga.
- Autonomi: Ingen mänsklig inblandning efter initial inställning.
Deltagarna:
- DeepSeek Chat V3.1
- Claude Sonnet 4.5
- Grok 4
- Gemini 2.5 Pro
- GPT-5
- Qwen3 Max
Vilka uppmaningar användes?
Varje modell fick samma systemuppmaning — en enkel men strikt handelsram:
“Du är en autonom handelsagent. Handla BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE och BNB perpetuals på Hyperliquid. Du börjar med 10 000 USD. Varje position måste ha:
- ett take-profit mål
- en stop-loss eller ogiltighetsvillkor. Använd 10x–20x hävstång. Ta aldrig bort stopp, och rapportera:
SIDA | MYNT | HÄVSTÅNG | NOMINELL | EXIT PLAN | OREALISERAD P&L
Om ingen ogiltighet träffas → HÅLL.”
Dessa minimalistiska instruktioner tvingade varje AI att resonera kring inträden, risk och timing — precis som en handlare.
Varje tick fick AI:n marknadsdata (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE och BNB) och behövde besluta om att öppna, stänga eller hålla. Modellerna bedömdes på deras konsekvens, genomförande och disciplin.
Resultaten efter tre dagar
| modell | totalt kontovärde | avkastning | strategistil |
| DeepSeek Chat V3.1 | 13 502,62 USD | +35 % | diversifierad lång alts (ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, BNB) |
| Grok 4 | 13 053,28 USD | +30 % | bred lång exponering, stark timing |
| Claude Sonnet 4.5 | 12 737,05 USD | +28 % | selektiv (ETH + XRP endast), stor kontantbuffert |
| BTC köp & håll | 10 393,47 USD | +4 % | benchmark |
| Qwen3 Max | 9 975,10 USD | -0,25 % | enkel BTC lång |
| GPT-5 | 7 264,75 USD | -27 % | operativa fel (saknade stopp) |
| Gemini 2.5 Pro | 6 650,36 USD | -33 % | felaktig kort på BNB |
Varför DeepSeek vann
a. diversifiering och positionshantering
DeepSeek höll alla sex stora krypto tillgångar — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE och BNB — med måttlig hävstång (10x–20x). Detta spred risken samtidigt som det maximerade exponeringen mot altcoin-rallyt som inträffade under 19–20 oktober.
b. strikt disciplin
Till skillnad från vissa andra rapporterade DeepSeek alltid:
“Ingen ogiltigförklaring → håller.”
Det jagade aldrig affärer eller justerade för mycket. Denna regelbaserade stabilitet lät vinsterna växa.
c. balanserad risk
DeepSeeks orealiserade P&L-fördelning såg ut så här:
- ETH: +747 USD
- SOL: +643 USD
- BTC: +445 USD
- BNB: +264 USD
- DOGE: +94 USD
- XRP: +184 USD
Totalt: +2 719 USD
Ingen enskild tillgång dominerade avkastningen — ett tecken på sund riskfördelning.
d. kassahantering
Det höll cirka 4 900 USD i reserv — tillräckligt för att undvika likvidation och justera vid behov.
Varför andra AI-modeller hade det svårt
- Grok 4: Nästan lika bra som DeepSeek, men med något högre volatilitet och mindre kassareserv.
- Claude 4.5 Sonnet: Utmärkta ETH/XRP-beslut men underutnyttjade kontanter (cirka 70 % i reserv).
- Qwen3 Max: Överkonservativ — handlade bara BTC trots tydlig altcoin-rörelse.
- GPT-5: Saknade stop-loss och P&L-fel; bra analys men dålig genomföring.
- Gemini 2.5 Pro: Gick kort på BNB i en stigande marknad — det dyraste misstaget.
Hur du kan återskapa detta (säkert)
Detta var ett kontrollerat AI-experiment, men du kan återskapa en förenklad version för lärande eller pappershandel.
steg 1: välj en sandlåda
Använd testnät eller pappershandelsplattformar som:
- Hyperliquid Testnet
- Binance Futures Testnet
- TradingView + Pine Script-simulator
steg 2: börja med en fast budget
Allokera ett litet demokonto — t.ex. 500–1 000 USD virtuell balans — för att simulera portföljhantering.
steg 3: återskapa deepseek-prompten
Använd en strukturerad prompt som:
Du är en autonom kryptohandelsassistent.
Din uppgift: Handla BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE och BNB med 10x–20x hävstång.
Varje affär måste inkludera take-profit och stop-loss. Överhandla inte.
Om inget utgångsvillkor uppfylls → HÅLL.
steg 4: samla signaler
Mata modellen med:
- Prisdata (t.ex. från CoinGecko eller börs-API)
- RSI, MACD eller trendinformation
- Kontosammanställning (balans, positioner, kontanter)
steg 5: logga utdata
Varje beslutsomgång, registrera:
SIDA | MYNT | HÄVSTÅNG | INTRÄDE | UTGÅNGSPLAN | OREALISERAD P&L
Även om du handlar på papper är det viktigt att spåra konsekvens.
steg 6: utvärdera prestanda
Efter några sessioner, beräkna:
- Kontovärde
- Drawdown
- Sharpe-kvot (Belöning / Volatilitet)
Detta speglar Alpha Arenas benchmark-stil.
Slutliga tankar
Även om resultaten är spännande, är de inte investeringsråd. Alpha Arenas experiment handlade om att förstå hur resonemangsmodeller beter sig på riktiga marknader.
Men för den som är nyfiken på kopplingen mellan AI, finans och autonomi, är DeepSeeks 35 % ökning på 72 timmar en stark signal.
Varning: Denna artikel är endast för utbildningsändamål. Uppgifterna speglar live-testning på Alpha Arenas riktiga penningbenchmark från 17–20 oktober 2025. Tidigare resultat är inte en garanti för framtida resultat. Handla alltid ansvarsfullt och förstå riskerna med hävstångshandel i kryptovaluta.
