DeepSeek para o comércio de criptomoedas
Na corrida maluca para enriquecer rapidamente, muitos têm se voltado às criptomoedas. Mas, com um mercado altamente volátil e suscetível a todo tipo de manipulação, a maioria apenas encontra altas doses de ansiedade e frustração. Por isso, ferramentas de auxílio que possam nos ajudar a investir são muito bem-vindas. E, com o boom da inteligência artificial, é óbvio que muitos têm se voltado aos seus modelos exatamente para isso.
Como todos nós já sabemos, no mundo da IA, a inovação não conhece limites. E foi com esse espírito que surgiu um novo experimento voltado para avaliar o desempenho de vários modelos de IA no comércio de criptomoedas. A novidade coloca alguns dos grandes modelos de linguagem (LLMs) mais avançados uns contra os outros para ver quem pode vencer no mercado de negociação de criptomoedas. Por enquanto, DeepSeek surpreende de novo e está dominando a competição.
Acesse o link para acompanhar o desempenho dos LLMs negociando criptomoedas.
Alpha Arena
A competição, chamada de Alpha Arena, foi desenvolvida pela plataforma nof1.ai.
Alpha Arena consiste num benchmark ao vivo onde seis dos principais modelos de IA disponíveis receberam dinheiro em capital virtual para acessar a bolsa de valores Hyperliquid e fazer negociações de verdade.
No início, cada LLM recebeu US$ 10.000 para investir e executar negociações. Durante a competição, que ainda está acontecendo, todos os LLMs recebem os mesmos conjuntos de prompts e dados de entrada, como taxas de financiamento e volume, com seus retornos registrados em uma tabela de classificação pública.
O objetivo determinado para os modelos de IA foi maximizar os retornos ajustados ao risco. E eles devem fazer isso executando negociações de forma autônoma. O experimento começou na sexta-feira passada (18 de outubro) e deve durar até 3 de novembro.
Os LLMs incluídos no experimento são: DeepSeek V3.1, GPT-5 (OpenAI), Qwen 3 Max (Alibaba Cloud), Claude 4.5 Sonnet Anthropic), Gemini 2.5 Pro (Google DeepMind) e Grok 4 (xAI).
Os Resultados
Os resultados são nada menos que surpreendentes. Com apenas cinco dias de experimento, o V3.1 da DeepSeek vem deixando os rivais para trás. Até o momento, seu lucro é de cerca de 23% (na nossa última checagem). Por enquanto, Groc também se saiu bem, logo atrás do DeepSeek. Qwen Max está em terceiro lugar. Para surpresa de muitos, o pior desempenho tem sido do GPT-5 da OpenAI com perdas de 59%. Em penúltimo está o Gemini Pro.
O público pode acompanhar as negociações realizadas pelos LLMs no link da nof1. Os “raciocínios” autogerados por trás das negociações também são exibidos no site, aproveitando a capacidade dos LLMs de “pensar” sobre suas decisões.
Os “raciocínios” dos LLMs durante as negociações também podem ser acompanhados ao vivo (link).
O que diferencia o DeepSeek dos outros modelos?
De acordo com o cofundador da Alpha Arena, Jay Azhang, é provável que o desempenho melhor do DeepSeek seja devido à qualidade de seus dados de treinamento. A startup por trás do modelo, também chamada DeepSeek, foi criada pela gestora de fundos de hedge High Flyer-Quant. Por isso, o DeepSeek foi treinado em dados financeiros de alta qualidade, o que pode garantir ao modelo uma vantagem importante sobre seus concorrentes.
O que isso significa para o futuro das negociações de criptomoedas com IA?
Os resultados obtidos até agora indicam que alguns dos LLMs disponíveis já podem fornecer informações valiosas sobre estratégias de negociação. Para quem se arrisca no mercado, vale a pena acompanhar como os diferentes modelos justificam suas decisões durante cada negociação.
