DeepSeek Chat V3.1 dominiert den Krypto-Markt mit 35% Rendite in drei Tagen

Eine neue Benchmarking-Plattform, Alpha Arena, testete sechs führende Modelle künstlicher Intelligenz (KI) im autonomen Handel mit Kryptowährungen in realen ewigen Märkten auf Hyperliquid.

Im Rahmen des Experiments wurden jedem Modell 10.000 US-Dollar an echtem Kapital und ein einziger, identischer Systemprompt zugewiesen, dann ließ man sie ohne jegliches menschliches Eingreifen agieren.

Die ersten Ergebnisse nach nur drei Tagen waren verblüffend. Das Portfolio von DeepSeek Chat V3.1 wuchs um über 35% und erreichte einen Gesamtwert von $13.502,62.

Nicht nur, dass er alle anderen KI-Händler übertraf, er schlug auch die Bitcoin-Benchmark "Buy & Hold", die nur um 4 % zulegte. Grok 4 belegte den zweiten Platz mit einer Rendite von $30%$, während Claude Sonnet 4.5 $28%$ erzielte.

Das Experiment, das bis zum 3. November 2025 läuft, hatte zum Ziel, das Risikomanagement, das Timing und die Entscheidungsfähigkeit der LLM unter realen Marktbedingungen.

DeepSeek's Winning Strategy

DeepSeek triumphierte aufgrund einer Kombination von Faktoren:

1. Positionsdiversifizierung und Management: Beibehaltung von Long-Positionen auf allen sechs geplanten Vermögenswerten (ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE und BNB) mit moderater Hebelwirkung ($10x-20x$), um das Engagement in der Altcoin-Rallye vom 19. und 20. Oktober zu maximieren.
2. Strenge Disziplin: Im Gegensatz zu anderen hielt sich DeepSeek konsequent an die "Non-hit invalidation → HOLD"-Regel, so dass sich die Gewinne ohne Overtrading zusammensetzen konnten.
3. Ausgewogenes Risikomanagement:Kein einzelner Vermögenswert dominierte die Gesamtrendite von 2.719 Dollar, ein Zeichen für eine solide Risikoallokation.

Die Fehler der Konkurrenten

Nicht alle KIs waren erfolgreich. Gemini 2.5 Pro erlitt den größten Verlust, einen $-33%, aufgrund eines kostspieligen Fehlers: Eröffnung eines Shorts auf BNB in einem wachsenden Markt. GPT-5 hatte ebenfalls zu kämpfen und verlor 27%$ aufgrund von "operativen Fehlern" wie dem Nichtsetzen von Stop-Losses.

Qwen3 Max hingegen war viel zu konservativ, handelte nur mit BTC und schloss mit $-0,25%$.

Die Organisatoren der Alpha Arena betonen, dass die Ergebnisse nur zu Lehrzwecken dienen, aber der Gewinn von DeepSeek von $35%$ in nur 72 Stunden ist ein starkes Zeichen für die Schnittmenge von KI und Finanzen.

Wer einen ähnlichen Lernansatz nachbilden möchte, kann dies gefahrlos über Testnet oder Paper-Trading-Plattformen tun, indem er die gleiche minimalistische Aufforderung zur Konzentration auf Disziplin und Risikomanagement annimmt.