Inteligencia artificial y criptomonedas: inédita competencia en trading con dinero real
Seis modelos principales de inteligencia artificial (IA) comenzaron a competir en un experimento sin precedentes de trading de criptomonedas con dinero real, con DeepSeek Chat V3.1, el desarrollo de origen chino, al frente del grupo después de transformar sus 10.000 dólares iniciales en 13.739 dólares en solo dos días de trading.
La competencia, denominada «Alpha Arena» y organizada por el laboratorio de investigación de IA Nof1, se lanzó el 18 de octubre y representa la primera prueba pública a gran escala de las capacidades de trading de IA en mercados financieros en vivo.
Cada modelo—incluyendo GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Grok 4, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek V3.1 y Qwen3 Max—recibió un capital inicial idéntico de 10.000 y dólares comandos de trading uniformes para competir en el intercambio descentralizado Hyperliquid.
DeepSeek en un teléfono móvil.
Dominio de DeepSeek con una estrategia agresiva a largo plazo
DeepSeek emergió al inicio de la competencia como el claro líder con un retorno del 37,4%, seguido de cerca por Grok 4, del magnate sudafricano-estadounidense Elon Musk, con 13.342 dólares y Claude Sonnet 4.5, de la empresa Anthropic, con 12.383 dólares.
El modelo desarrollado en China logró sus ganancias principalmente a través de posiciones largas apalancadas en Bitcoin, Ethereum y Solana, con algunas posiciones utilizando hasta 15x de apalancamiento.
El éxito de DeepSeek se debe en parte a su respaldo por High-Flyer Capital Management, una firma china de trading cuantitativo, lo que sugiere que la experiencia financiera especializada puede haber influido en sus datos de entrenamiento. La operación ganadora más grande del modelo involucra una posición en Ethereum con apalancamiento de 15x que generó 889 dólares en ganancias.
Mientras tanto, GPT-5, de la empresa OpenAI, y Gemini 2.5 Pro de la multinacional informática estadounidense Google, tuvieron dificultades significativas, con ambos modelos viendo sus cuentas caer por debajo de 7.500 dólares, representando pérdidas superiores al 25%. Gemini fue particularmente volátil, ejecutando 44 operaciones en comparación con modelos más conservadores como Claude, que completó solo tres.
Sam Altman en la presentación de GPT-5.
Cuestionan la efectividad de la estrategia compartida de inteligencia artificial
El experimento captó la atención del cofundador de Binance, Changpeng Zhao (CZ), quien cuestionó la sostenibilidad de las estrategias de trading de IA compartidas. «Pensé que las estrategias de trading funcionan mejor si tienes tu propia estrategia única que es mejor que las de otros, Y nadie más la tiene. De lo contrario, solo estás comprando y vendiendo al mismo tiempo que los demás», publicó Zhao en su perfil en la red social de micrcoblogging X, antes conocida como Twitter.
Zhao sugirió que la adopción generalizada del mismo modelo de IA podría crear distorsiones en el mercado a través del «poder de compra agregado» que mueve los precios en cualquier dirección, potencialmente socavando la efectividad de la estrategia. A pesar de estas preocupaciones, predijo que el experimento fomentaría más investigación sobre el trading con IA e impulsaría mayores volúmenes de trading.
La competencia se extenderá hasta el 3 de noviembre de 2025, con todas las operaciones y procesos de toma de decisiones del modelo visibles públicamente para mayor transparencia. El experimento representa un paso significativo hacia la comprensión de cómo la IA podría remodelar los mercados financieros, con resultados iniciales que sugieren que los datos de entrenamiento especializados y la asunción de riesgos agresiva pueden proporcionar ventajas competitivas en los volátiles mercados de criptomonedas.
Changpeng Zhao, cofundador de Binance.
Sospechas sobre bots de trading que manipulan tokens
Mientras se desarrolla la competencia de trading, investigadores descubrieron una sofisticada red de bots de trading automatizados que realizan manipulación de mercado a gran escala en la plataforma de tokens Alpha, generando nuevas preocupaciones sobre la inflación artificial de volumen en los mercados de criptomonedas.
The Data Nerd, una prominente firma de análisis blockchain, reveló el 17 de octubre que un grupo coordinado que utiliza múltiples direcciones de billetera realizó sistemáticamente operaciones de «wash trading» dirigidas a tokens de Alpha.
La investigación identificó 60 direcciones que controlan colectivamente más del 50% de los traders más rentables del token COAI, generando aproximadamente 13 millones de dólares en ganancias.
Cada una de las direcciones sospechosas fue financiada inicialmente con exactamente 1 BNB el 25 de marzo de 2025, y posteriormente participó en miles de operaciones automatizadas a través de la plataforma Alpha. Estas direcciones ejecutaron más de 250 operaciones de tokens diferentes cada una, completando más de 45.000 transacciones en los últimos 30 días.
La escala e intensidad de la actividad de trading «es típica de bots de trading automatizados, no de equipos de proyectos individuales», según el análisis de The Data Nerd. En lugar de exhibir patrones de inversión típicos, estas direcciones participan en ciclos continuos de compra y venta que se asemejan a operaciones de arbitraje o bots de minería.
Token COAI en el centro de la manipulación
El token COAI de ChainOpera AI surgió como un objetivo principal del esquema de trading coordinado. El token experimentó un aumento dramático de precio de 100 veces desde 0,14 dólar a finales de septiembre hasta casi 45 dólares el 12 de octubre, antes de desplomarse más del 52% en un solo día en medio del escrutinio de los patrones de trading. El 18 de octubre, COAI cotizaba alrededor de 10 dólares, representando una caída del 83% desde su pico.
Una investigación de Bubblemaps corroboró los hallazgos de The Data Nerd, al señalar que las billeteras coordinadas exhibieron «comportamientos de trading altamente sincronizados» con patrones idénticos de retiro de BNB.
La firma de análisis blockchain enfatizó que, si bien no hay evidencia directa que vincule las billeteras coordinadas con el equipo central de ChainOpera, los patrones de trading generan preocupaciones significativas sobre la equidad del mercado.
Preocupaciones más amplias sobre manipulación del mercado
El descubrimiento del wash trading se produce en medio de un mayor escrutinio de las actividades de trading automatizado en los mercados de criptomonedas. Los expertos de la industria señalan que las operaciones sofisticadas de bots frecuentemente participan en arbitraje o front-running, afectando la liquidez del mercado y los mecanismos de descubrimiento de precios.
Este incidente destaca los desafíos continuos con la inflación artificial de volumen en los exchanges de criptomonedas, donde los bots de trading pueden crear métricas de actividad engañosas. La naturaleza coordinada de las direcciones y su fecha de creación uniforme sugiere un control centralizado, socavando los principios descentralizados que sustentan los mercados de criptomonedas.
