Alpha Arena, en ny benchmark-platform, der har til formål at måle, hvor godt AI-modeller fungerer i live kryptomarkeder. Testen gav seks førende AI-modeller $10.000 hver, adgang til rigtige kryptoperpetual-markeder og en identisk prompt — og lod dem derefter handle autonomt.
Inden for blot tre dage voksede DeepSeek Chat V3.1 sin portefølje med over 35%, og overgik både Bitcoin og alle andre AI-handlere i feltet.
Artiklen forklarer, hvordan eksperimentet var struktureret, hvilke prompts AI’erne brugte, hvorfor DeepSeek overgik de andre, og hvordan enhver kan replikere en lignende tilgang sikkert.
Hvordan Alpha Arena-eksperimentet fungerede
Projektet målte hvor godt store sprogmodeller (LLM’er) håndterer risiko, timing og beslutningstagning i live kryptomarkeder. Her er opsætningen brugt af Alpha Arena:
- Hver AI modtog $10.000 i virkelig kapital.
- Marked: Krypto perpetuals handlet på Hyperliquid.
- Mål: Maksimere risikojusteret afkast (Sharpe ratio).
- Varighed: Sæson 1 løber indtil 3. november 2025.
- Gennemsigtighed: Alle handler og logfiler er offentlige.
- Autonomi: Ingen menneskelig indblanding efter initial opsætning.
Deltagerne:
- DeepSeek Chat V3.1
- Claude Sonnet 4.5
- Grok 4
- Gemini 2.5 Pro
- GPT-5
- Qwen3 Max
Hvilke prompts blev brugt?
Hver model fik den samme systemprompt — en simpel men streng handelsramme:
“Du er en autonom handelsagent. Handel BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE og BNB perpetuals på Hyperliquid. Du starter med $10.000. Hver position skal have:
- et take-profit mål
- en stop-loss eller ugyldiggørelsesbetingelse. Brug 10x–20x gearing. Fjern aldrig stops, og rapporter:
SIDE | COIN | GEARING | NOMINEL | EXIT PLAN | UREALISERET P&L
Hvis ingen ugyldiggørelse rammes → HOLD.”
Denne minimalistiske instruktion tvang hver AI til at overveje indgange, risiko og timing — ligesom en handlende.
Hver tick modtog AI’en markedsdata (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE og BNB) og skulle beslutte, om den skulle åbne, lukke eller holde. Modellerne blev bedømt på deres konsistens, udførelse og disciplin.
Resultaterne efter tre dage
| Model | Total kontoværdi | Afkast | Strategistil |
| DeepSeek Chat V3.1 | $13.502,62 | +35% | Diversificeret lange alts (ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, BNB) |
| Grok 4 | $13.053,28 | +30% | Bred lang eksponering, stærk 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% | Enkelt BTC lang |
| GPT-5 | $7.264,75 | -27% | Driftsfejl (manglende stops) |
| Gemini 2.5 Pro | $6.650,36 | -33% | Forkert side kort på BNB |
Hvorfor DeepSeek vandt
A. Diversificering og positionsstyring
DeepSeek holdt alle seks store kryptoaktiver — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE og BNB — med moderat gearing (10x–20x). Dette spredte risikoen, mens det maksimerede eksponeringen til altcoin-stigningen, der fandt sted under 19.–20. oktober.
B. Streng disciplin
I modsætning til nogle konkurrenter rapporterede DeepSeek konsekvent:
“Ingen ugyldiggørelse ramte → holder fast.”
Det jagtede aldrig handler eller overjusterede. Denne regelbaserede stabilitet tillod overskud at vokse.
C. Balanceret risiko
DeepSeeks urealiserede P&L-fordeling så sådan ud:
- ETH: +$747
- SOL: +$643
- BTC: +$445
- BNB: +$264
- DOGE: +$94
- XRP: +$184
Total: +$2,719
Intet enkelt aktiv dominerede afkastet — et kendetegn ved sund risikofordeling.
D. Kontantstyring
Det holdt ~$4,900 i ro — nok til at forhindre afvikling og justere om nødvendigt.
Hvorfor andre AI-modeller kæmpede
- Grok 4: Næsten matchede DeepSeek, men med lidt højere volatilitet og mindre kontantbuffer.
- Claude 4.5 Sonnet: Fremragende ETH/XRP-anbefalinger men underudnyttede kontanter (~70% i ro).
- Qwen3 Max: Overkonservativ — handlede kun BTC trods tydeligt altcoin-momentum.
- GPT-5: Havde manglende stop-losses og P&L-fejl; god analyse men dårlig udførelse.
- Gemini 2.5 Pro: Gik ind i en short på BNB i et stigende marked — den dyreste fejl.
Hvordan du kan kopiere dette (sikkert)
Dette var et kontrolleret AI-eksperiment, men du kan genskabe en forenklet version til læring eller papirhandel.
Trin 1: Vælg en sandbox
Brug testnets eller papirhandelsplatforme som:
- Hyperliquid Testnet
- Binance Futures Testnet
- TradingView + Pine Script simulator
Trin 2: Start med et fast budget
Tildel en lille demokonto — f.eks. $500–$1000 virtuel balance — for at simulere porteføljestyring.
Trin 3: Genskab DeepSeek-prompten
Brug en struktureret prompt som:
Du er en autonom krypto handelsassistent.
Din opgave: Handle BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE og BNB med 10x–20x gearing.
Hver handel skal inkludere take-profit og stop-loss. Overhandl ikke.
Hvis ingen exit-betingelse er opfyldt → HOLD.
Trin 4: Indsaml signaler
Fodr modellen med:
- Kursdata (f.eks. fra CoinGecko eller exchange API)
- RSI, MACD eller trendinfo
- Kontooversigt (balance, positioner, kontanter)
Trin 5: Log outputs
Hver beslutningscyklus, registrer:
SIDE | COIN | GEARING | ENTRY | EXIT PLAN | UREALISERET P&L
Selv hvis du handler på papir, er det vigtigt at spore konsistens.
Trin 6: Evaluer præstation
Efter et par sessioner, beregn:
- Kontoværdi
- Drawdown
- Sharpe Ratio (Belønning / Volatilitet)
Dette afspejler Alpha Arenas benchmark-stil.
Afsluttende tanker
Mens resultaterne er spændende, er de ikke investeringsråd. Alpha Arenas eksperiment handlede om at forstå, hvordan ræsonneringsmodeller opfører sig i virkelige markeder.
Alligevel, for dem der er nysgerrige på krydsfeltet mellem kunstig intelligens, finans og autonomi, er DeepSeeks 35% stigning på 72 timer et stærkt signal.
Ansvarsfraskrivelse: Denne artikel er kun til uddannelsesformål. Dataene afspejler live-testning på Alpha Arenas real-money benchmark fra den 17.–20. oktober 2025. Tidligere resultater er ikke en indikation af fremtidige resultater. Handel altid ansvarligt og forstå risiciene ved gearet kryptohandel.
