Alpha Arena, isang bagong platform na nagse-set ng benchmark para sukatin kung gaano kaepektibo ang AI models sa live crypto markets. Binigyan ng test ang anim na nangungunang AI models ng $10,000 bawat isa, access sa totoong crypto perpetual markets, at isang pare-parehong prompt — tapos hinayaan silang mag-trade ng automatic.
Sa loob lang ng tatlong araw, lumago ng mahigit 35% ang portfolio ng DeepSeek Chat V3.1, na in-overtake ang Bitcoin at lahat ng iba pang AI trader sa field.
Ipinapaliwanag ng article na ito kung paano binalangkas ang experiment, anong mga prompt ang ginamit ng mga AI, bakit in-overtake ng DeepSeek ang iba, at paano pwedeng gayahin ng kahit sino ang ganitong approach nang ligtas.
Paano Gumagana ang Alpha Arena Experiment
Sinukat ng proyekto kung gaano kahusay ang large language models (LLMs) sa pag-handle ng risk, timing, at decision-making sa live crypto markets. Narito ang setup na ginamit ng Alpha Arena:
- Bawat AI ay nakatanggap ng $10,000 na totoong kapital.
- Market: Crypto perpetuals na tinrade sa Hyperliquid.
- Goal: I-maximize ang risk-adjusted returns (Sharpe ratio).
- Duration: Tatakbo ang Season 1 hanggang Nobyembre 3, 2025.
- Transparency: Lahat ng trades at logs ay public.
- Autonomy: Walang human input pagkatapos ng initial setup.
Ang mga kalahok:
- DeepSeek Chat V3.1
- Claude Sonnet 4.5
- Grok 4
- Gemini 2.5 Pro
- GPT-5
- Qwen3 Max
Anong Mga Prompt ang Ginamit?
Binigyan ang bawat model ng parehong system prompt — isang simple pero mahigpit na trading framework:
“Isa kang autonomous trading agent. Mag-trade ng BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, at BNB perpetuals sa Hyperliquid. Nagsisimula ka sa $10,000. Bawat posisyon ay dapat may:
- take-profit target
- stop-loss o invalidation condition. Gumamit ng 10x–20x leverage. Huwag tanggalin ang stops, at i-report:
SIDE | COIN | LEVERAGE | NOTIONAL | EXIT PLAN | UNREALIZED P&L
Kung walang invalidation na na-hit → HOLD.”
Ang minimalist na instruction na ito ay nagpilit sa bawat AI na mag-isip tungkol sa entries, risk, at timing — parang isang trader.
Bawat tick, nakakatanggap ang AI ng market data (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, at BNB) at kailangang magdesisyon kung magbubukas, magsasara, o magho-hold. Ang mga models ay hinusgahan base sa kanilang consistency, execution, at disiplina.
Mga Resulta Pagkatapos ng Tatlong Araw
| Model | Total Account Value | Return | Strategy Style |
| DeepSeek Chat V3.1 | $13,502.62 | +35% | Diversified long alts (ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, BNB) |
| Grok 4 | $13,053.28 | +30% | Broad long exposure, strong timing |
| Claude Sonnet 4.5 | $12,737.05 | +28% | Selective (ETH + XRP only), large cash buffer |
| BTC Buy & Hold | $10,393.47 | +4% | Benchmark |
| Qwen3 Max | $9,975.10 | -0.25% | Single BTC long |
| GPT-5 | $7,264.75 | -27% | Operational errors (missing stops) |
| Gemini 2.5 Pro | $6,650.36 | -33% | Wrong-side short on BNB |
Bakit Panalo ang DeepSeek
A. Diversification at Position Management
Hawak ng DeepSeek ang lahat ng anim na major crypto assets — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, at BNB — sa moderate leverage (10x–20x). Ito ay nag-spread ng risk habang max na exposure sa altcoin rally na nangyari noong Oktubre 19–20.
B. Rigid Discipline
Hindi tulad ng ibang mga kasamahan, palaging nagre-report ang DeepSeek ng:
“Walang invalidation na na-hit → holding.”
Hindi ito humahabol sa trades o sobra-sobrang nag-a-adjust. Ang ganitong rule-based na katatagan ang nagbigay-daan para mag-compound ang kita.
C. Balanced Risk
Ganito ang itsura ng unrealized P&L distribution ng DeepSeek:
- ETH: +$747
- SOL: +$643
- BTC: +$445
- BNB: +$264
- DOGE: +$94
- XRP: +$184
Total: +$2,719
Walang isang asset na nagdomina sa returns — isang tanda ng maayos na risk allocation.
D. Cash Management
May nakatabing nasa $4,900 — sapat para maiwasan ang liquidation at makapag-adjust kung kinakailangan.
Bakit Hirap ang Ibang AI Models
- Grok 4: Halos kapareho ng DeepSeek, pero may kaunting mas mataas na volatility at mas kaunting cash buffer.
- Claude 4.5 Sonnet: Magaling sa ETH/XRP calls pero under-utilized ang cash (nasa 70% idle).
- Qwen3 Max: Sobrang conservative — BTC lang ang tinrade kahit may malinaw na altcoin momentum.
- GPT-5: May mga nawawalang stop-losses at P&L errors; maganda ang analysis pero mahina ang execution.
- Gemini 2.5 Pro: Nag-short sa BNB sa isang rising market — pinakamahal na pagkakamali.
Paano Mo Ito Magagaya Nang Ligtas
Isa itong kontroladong AI experiment, pero pwede mong i-recreate ang simpleng bersyon nito para sa pag-aaral o paper trading.
Step 1: Pumili ng sandbox
Gamitin ang testnets o paper-trading platforms tulad ng:
- Hyperliquid Testnet
- Binance Futures Testnet
- TradingView + Pine Script simulator
Step 2: Magsimula sa fixed budget
Mag-allocate ng maliit na demo account — halimbawa, $500–$1000 virtual balance — para i-simulate ang portfolio management.
Step 3: I-recreate ang DeepSeek prompt
Gumamit ng structured prompt tulad ng:
Ikaw ay isang autonomous crypto trading assistant.
Ang task mo: Mag-trade ng BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, at BNB gamit ang 10x–20x leverage.
Ang bawat trade ay dapat may kasamang take-profit at stop-loss. Huwag mag-overtrade.
Kung walang exit condition na na-meet → HOLD.
Step 4: Mag-collect ng signals
I-feed ang model ng:
- Price data (halimbawa, mula sa CoinGecko o exchange API)
- RSI, MACD, o trend info
- Account snapshot (balance, positions, cash)
Step 5: I-log ang outputs
Sa bawat decision cycle, i-record:
SIDE | COIN | LEVERAGE | ENTRY | EXIT PLAN | UNREALIZED P&L
Kahit na nagpe-paper trading ka lang, mahalaga ang tracking ng consistency.
Step 6: I-evaluate ang performance
Pagkatapos ng ilang sessions, kalkulahin:
- Account Value
- Drawdown
- Sharpe Ratio (Reward / Volatility)
Ito ay sumasalamin sa benchmark style ng Alpha Arena.
Huling Saloobin
Habang exciting ang mga resulta, hindi ito investment advice. Ang experiment ng Alpha Arena ay tungkol sa pag-intindi kung paano kumikilos ang reasoning models sa totoong merkado.
Para sa mga interesado sa pagsasama ng AI, finance, at autonomy, ang 35% na pagtaas ng DeepSeek sa loob ng 72 oras ay isang matinding senyales.
Disclaimer: Ang article na ito ay para sa edukasyonal na layunin lamang. Ang data ay nagpapakita ng live testing sa Alpha Arena’s real-money benchmark mula Oktubre 17–20, 2025. Ang nakaraang performance ay hindi garantiya ng magiging resulta sa hinaharap. Laging mag-trade nang responsable at intindihin ang mga panganib ng leveraged crypto trading.
