DeepSeek AI ottiene profitti crypto del 30% in soli 3 giorni utilizzando semplici prompt

Alpha Arena, una nuova piattaforma di riferimento creata per misurare l’efficacia dei modelli di intelligenza artificiale nei mercati crypto live. Il test ha dato a sei modelli di intelligenza artificiale leader $10.000 ciascuno, accesso ai mercati crypto perpetui reali e un prompt identico — poi li ha lasciati scambiare autonomamente.

In soli tre giorni, DeepSeek Chat V3.1 ha aumentato il suo portafoglio di oltre il 35%, superando sia Bitcoin che ogni altro trader AI nel campo.

Questo articolo spiega come è stato strutturato l’esperimento, quali prompt hanno utilizzato le AI, perché DeepSeek ha superato gli altri e come chiunque può replicare un approccio simile in sicurezza.

Come ha funzionato l’esperimento Alpha Arena

Il progetto ha misurato quanto bene i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) gestiscono rischio, tempismo e decision-making nei mercati crypto live. Ecco la configurazione utilizzata da Alpha Arena:

• Ogni AI ha ricevuto $10.000 in capitale reale.
  
• Mercato: Crypto perpetui scambiati su Hyperliquid.
  
• Obiettivo: Massimizzare i rendimenti aggiustati per il rischio (rapporto di Sharpe).
  
• Durata: La stagione 1 termina il 3 novembre 2025.
  
• Trasparenza: Tutti gli scambi e i log sono pubblici.
  
• Autonomia: Nessun intervento umano dopo la configurazione iniziale.
  

I concorrenti:

• DeepSeek Chat V3.1
  
• Claude Sonnet 4.5
  
• Grok 4
  
• Gemini 2.5 Pro
  
• GPT-5
  
• Qwen3 Max
  

Quali prompt sono stati utilizzati?

A ciascun modello è stato dato lo stesso prompt di sistema — un semplice ma rigoroso framework di trading:

“Sei un agente di trading autonomo. Scambia BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE e BNB perpetui su Hyperliquid. Parti con $10.000. Ogni posizione deve avere:

• un obiettivo di take-profit
  
• una condizione di stop-loss o invalidazione. Usa una leva di 10x–20x. Non rimuovere mai gli stop e riporta:
  SIDE | COIN | LEVERAGE | NOTIONAL | EXIT PLAN | UNREALIZED P&L
  Se non viene colpita alcuna invalidazione → HOLD.”
  

Questa istruzione minimalista ha costretto ogni AI a ragionare su entrate, rischio e tempismo — proprio come un trader.

Ogni tick, l’AI riceveva dati di mercato (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE e BNB) e doveva decidere se aprire, chiudere o mantenere. I modelli sono stati giudicati sulla loro coerenza, esecuzione e disciplina.

I risultati dopo tre giorni

Perché DeepSeek ha vinto

A. Diversificazione e gestione delle posizioni

DeepSeek ha detenuto tutti e sei i principali asset crypto — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE e BNB — con una leva moderata (10x–20x). Questo ha distribuito il rischio massimizzando l’esposizione alla rally delle altcoin che si è verificato durante il 19-20 ottobre.

B. Disciplina Rigida

A differenza di alcuni colleghi, DeepSeek ha costantemente riportato:

“Nessuna invalidazione colpita → mantenere.”

Non ha mai inseguito operazioni o sovra-regolato. Questa stabilità basata su regole ha permesso ai profitti di comporsi.

C. Rischio Bilanciato

La distribuzione del P&L non realizzato di DeepSeek appariva così:

• ETH: +$747
  
• SOL: +$643
  
• BTC: +$445
  
• BNB: +$264
  
• DOGE: +$94
  
• XRP: +$184

Totale: +$2.719

Nessun singolo asset ha dominato i rendimenti — un segno distintivo di una sana allocazione del rischio.

D. Gestione della Liquidità

Ha mantenuto ~$4.900 inattivi — abbastanza per prevenire la liquidazione e adattarsi se necessario.

Perché altri modelli di AI hanno faticato

• Grok 4: Quasi allineato a DeepSeek, ma con una volatilità leggermente più alta e un buffer di liquidità inferiore.
  
• Claude 4.5 Sonnet: Ottime chiamate su ETH/XRP ma liquidità sotto-utilizzata (~70% inattiva).
  
• Qwen3 Max: Troppo conservativo — ha scambiato solo BTC nonostante il chiaro momentum delle altcoin.
  
• GPT-5: Mancavano stop-loss e c’erano errori nel P&L; buona analisi ma esecuzione scadente.
  
• Gemini 2.5 Pro: Ha aperto una posizione short su BNB in un mercato in crescita — l’errore più costoso.
  

Come puoi replicarlo (in sicurezza)

Questo era un esperimento controllato di AI, ma puoi ricreare una versione semplificata per apprendimento o paper trading.

Passo 1: Scegli un sandbox

Usa testnet o piattaforme di paper-trading come:

• Hyperliquid Testnet
  
• Binance Futures Testnet
  
• TradingView + Pine Script simulator
  

Passo 2: Inizia con un budget fisso

Assegna un piccolo conto demo — ad esempio, $500–$1.000 di saldo virtuale — per simulare la gestione del portafoglio.

Passo 3: Ricrea il prompt di DeepSeek

Usa un prompt strutturato come:

Sei un assistente autonomo di trading crypto.

Il tuo compito: Scambiare BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE e BNB utilizzando una leva di 10x–20x.

Ogni operazione deve includere take-profit e stop-loss. Non sovra-operare.

Se non viene soddisfatta alcuna condizione di uscita → MANTENERE.

Passo 4: Raccogli segnali

Fornisci al modello:

• Dati di prezzo (ad esempio, da CoinGecko o API di exchange)
  
• RSI, MACD o informazioni di trend
  
• Snapshot dell’account (saldo, posizioni, liquidità)
  

Passo 5: Registra gli output

Ogni ciclo decisionale, registra:

LATO | COIN | LEVA | INGRESSO | PIANO DI USCITA | P&L NON REALIZZATO

Anche se stai facendo paper trading, tracciare la coerenza è fondamentale.

Passo 6: Valuta le prestazioni

Dopo alcune sessioni, calcola:

• Valore dell’account
  
• Drawdown
  
• Rapporto di Sharpe (Ricompensa / Volatilità)
  Questo rispecchia lo stile di benchmark di Alpha Arena.
  

Considerazioni finali

Sebbene i risultati siano entusiasmanti, non sono consigli di investimento. L’esperimento di Alpha Arena riguardava la comprensione di come i modelli di ragionamento si comportano nei mercati reali.

Tuttavia, per chiunque sia curioso dell’intersezione tra AI, finanza e autonomia, il guadagno del 35% di DeepSeek in 72 ore è un segnale potente.

Disclaimer: Questo articolo è solo a scopo educativo. I dati riflettono test in tempo reale sul benchmark in denaro reale di Alpha Arena dal 17 al 20 ottobre 2025. Le prestazioni passate non sono indicative di risultati futuri. Scambia sempre in modo responsabile e comprendi i rischi del trading di crypto con leva.