Alpha Arena, en ny plattform som setter en ny standard for å måle hvor godt AI-modeller fungerer i live kryptomarkeder. Testen ga seks ledende AI-modeller $ 10 000 hver, tilgang til ekte krypto-perpetual-markeder, og en identisk instruksjon — deretter lot de dem handle autonomt.
På bare tre dager økte DeepSeek Chat V3.1 sin portefølje med over 35 %, og overgikk både Bitcoin og alle andre AI-tradere i feltet.
Denne artikkelen forklarer hvordan eksperimentet var strukturert, hvilke instruksjoner AI-ene brukte, hvorfor DeepSeek overgikk de andre, og hvordan hvem som helst kan replikere en lignende tilnærming på en sikker måte.
Slik fungerte Alpha Arena-eksperimentet
Prosjektet målte hvor godt store språkmodeller (LLMs) håndterer risiko, timing og beslutningstaking i live kryptomarkeder. Her er oppsettet brukt av Alpha Arena:
- Hver AI mottok $ 10 000 i reell kapital.
- Marked: Krypto perpetuals handlet på Hyperliquid.
- Mål: Maksimere risikojustert avkastning (Sharpe ratio).
- Varighet: Sesong 1 varer til 3. november 2025.
- Åpenhet: Alle handler og logger er offentlige.
- Autonomi: Ingen menneskelig innblanding etter initialt oppsett.
Deltakerne:
- DeepSeek Chat V3.1
- Claude Sonnet 4.5
- Grok 4
- Gemini 2.5 Pro
- GPT-5
- Qwen3 Max
Hvilke spørsmål ble brukt?
Hver modell fikk den samme systeminstruksjonen — et enkelt, men strengt handelsrammeverk:
“Du er en autonom handelsagent. Handle BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE og BNB perpetuals på Hyperliquid. Du starter med $ 10 000. Hver posisjon må ha:
- et take-profit mål
- en stop-loss eller ugyldighetsbetingelse. Bruk 10x–20x giring. Fjern aldri stopp, og rapporter:
SIDE | COIN | LEVERAGE | NOTIONAL | EXIT PLAN | UNREALIZED P&L
Hvis ingen ugyldighet treffes → HOLD.”
Denne minimalistiske instruksjonen tvang hver AI til å resonnere om innganger, risiko og timing — akkurat som en trader.
Hver tick mottok AI-en markedsdata (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE og BNB) og måtte bestemme seg for om de skulle åpne, lukke eller holde. Modellene ble vurdert på deres konsistens, utførelse og disiplin.
Resultatene etter tre dager
| Modell | Total kontoverdi | Avkastning | Strategistil |
| DeepSeek Chat V3.1 | $13 502,62 | +35 % | Diversifisert long alts (ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, BNB) |
| Grok 4 | $13 053,28 | +30 % | Bred long eksponering, sterk timing |
| Claude Sonnet 4.5 | $12 737,05 | +28 % | Selektiv (kun ETH + XRP), stor kontantbuffer |
| BTC Buy & Hold | $10 393,47 | +4 % | Benchmark |
| Qwen3 Max | $9 975,10 | -0,25 % | Enkel BTC long |
| GPT-5 | $7 264,75 | -27 % | Operasjonelle feil (manglende stopp) |
| Gemini 2.5 Pro | $6 650,36 | -33 % | Feil side short på BNB |
Hvorfor DeepSeek vant
A. Diversifisering og posisjonsstyring
DeepSeek holdt alle de seks store kryptoaktivaene — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE og BNB — med moderat giring (10x–20x). Dette spredte risikoen samtidig som det maksimerte eksponeringen mot altcoin-rallyet som skjedde 19.–20. oktober.
B. Streng disiplin
I motsetning til noen jevnaldrende rapporterte DeepSeek konsekvent:
“Ingen ugyldiggjøring → holder.”
Det jaget aldri handler eller overjusterte. Denne regelbaserte stabiliteten tillot fortjeneste å akkumuleres.
C. Balansert risiko
DeepSeeks urealiserte P&L-fordeling så slik ut:
- ETH: +$ 747
- SOL: +$ 643
- BTC: +$ 445
- BNB: +$ 264
- DOGE: +$ 94
- XRP: +$ 184
Totalt: +$ 2719
Ingen enkelt aktiva dominerte avkastningen — et kjennetegn på sunn risikofordeling.
D. Kontantstyring
Det holdt ~$ 4900 i ro — nok til å forhindre likvidasjon og justere om nødvendig.
Hvorfor andre AI-modeller slet
- Grok 4: Nesten matchet DeepSeek, men med litt høyere volatilitet og mindre kontantbuffer.
- Claude 4.5 Sonnet: Utmerkede ETH/XRP-anrop, men underutnyttet kontanter (~70 % i ro).
- Qwen3 Max: Overkonservativ — handlet kun BTC til tross for klar altcoin-momentum.
- GPT-5: Manglet stop-loss og P&L-feil; god analyse, men dårlig utførelse.
- Gemini 2.5 Pro: Gikk inn i en short på BNB i et stigende marked — den dyreste feilen.
Hvordan du kan replikere dette (trygt)
Dette var et kontrollert AI-eksperiment, men du kan gjenskape en forenklet versjon for læring eller papirhandel.
Steg 1: Velg en sandkasse
Bruk testnett eller papirhandelsplattformer som:
- Hyperliquid Testnet
- Binance Futures Testnet
- TradingView + Pine Script simulator
Steg 2: Start med et fast budsjett
Alloker en liten demokonto — f.eks. $ 500–$ 1000 virtuell saldo — for å simulere porteføljeforvaltning.
Steg 3: Gjenskap DeepSeek-prompten
Bruk en strukturert prompt som:
Du er en autonom kryptohandelsassistent.
Din oppgave: Handle BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE og BNB med 10x–20x giring.
Hver handel må inkludere take-profit og stop-loss. Ikke overhandle.
Hvis ingen utgangsbetingelse er oppfylt → HOLD.
Steg 4: Samle signaler
Mata modellen med:
- Prisinformasjon (f.eks. fra CoinGecko eller børs-API)
- RSI, MACD eller trendinformasjon
- Kontosammendrag (saldo, posisjoner, kontanter)
Steg 5: Loggfør utdata
Hver beslutningssyklus, registrer:
SIDE | COIN | GEARING | INNGANG | UTGANGSPLAN | UREALISERT P&L
Selv om du driver med papirhandel, er det viktig å spore konsistens.
Steg 6: Evaluer ytelse
Etter noen økter, beregn:
- Kontoverdi
- Drawdown
- Sharpe Ratio (Belønning / Volatilitet)
Dette speiler Alpha Arenas benchmark-stil.
Avsluttende tanker
Selv om resultatene er spennende, er de ikke investeringsråd. Alpha Arenas eksperiment handlet om å forstå hvordan resonneringsmodeller oppfører seg i virkelige markeder.
Likevel, for alle som er nysgjerrige på skjæringspunktet mellom AI, finans og autonomi, er DeepSeeks 35 % gevinst på 72 timer et kraftig signal.
Ansvarsfraskrivelse: Denne artikkelen er kun for utdanningsformål. Dataene gjenspeiler live testing på Alpha Arenas ekte pengereferanse fra 17.–20. oktober 2025. Tidligere resultater er ikke en indikasjon på fremtidige resultater. Handle alltid ansvarlig og forstå risikoene ved kryptohandel med giring.
