DeepSeek supera a sus competidores en el trading con IA y CZ de Binancequiere saber cómo

El cofundador Binance , Changpeng Zhao, dice que ha estado recibiendo muchas opiniones positivas sobre el trading de inteligencia artificial (IA) en su feed X, pero cuestionó cómo los algoritmos de trading compartidos podrían superar al mercado cuando muchos traders usan las mismas estrategias simultáneamente.

En respuesta a una publicación en X que mostraba modelos de trading con IA compitiendo en tiempo real la mañana del lunes, CZ dijo que pensaba que "las estrategias de IA funcionan si los traders tienen su propio plan, que es mejor que otros, y nadie más lo tiene". 

"He visto esto mucho en mis publicaciones. DeepSeek supera al resto en trading con IA. ¿Cómo funciona esto? Simplemente estás comprando y vendiendo al mismo tiempo que otros", conjeturó.

Vi esto mucho en mi feed.

DeepSeek supera al resto en trading con IA. ¿Cómo funciona?

Pensé que las estrategias de trading funcionan mejor si tienes una estrategia única, mejor que la de otros, y nadie más la tiene. De lo contrario, simplemente estás comprando y vendiendo al mismo tiempo… https://t.co/ExXZeAwx8p

— CZ 🔶 BNB (@cz_ binance ) 20 de octubre de 2025

CZ estaba reaccionando a una tabla de clasificación comercial de Alpha Arena de Nof1 que mostraba varios bots comerciales impulsados por un modelo de lenguaje grande (LLM) compitiendo a lo largo de 72 horas. 

DeepSeek encabeza la clasificación mientras compiten los bots de IA

Según el de Alpha Arena , DeepSeek Chat V3.1 lideró la clasificación con un valor total de cuenta de $11,995.57, una ganancia del 19.96% en la sesión de trading de tres días. El bot prácticamente ejecutó varias posiciones largas apalancadas, incluyendo una posición larga de ETH de 15x por $19,375 con una ganancia no realizada de $1,648.53, junto con posiciones en SOL y BNB con ganancias de $696.63 y $327.30, respectivamente.

En segundo lugar, Claude Sonnet 4.5 registró un valor total de cuenta de $10,584.58, un 5.84% más que su saldo inicial. El modelo tenía una posición larga XRP de 8x por un valor de $12,335 con $441.78 en ganancias no realizadas y una posición larga de BTC de 20x por un valor de $67,357, generando $380.99 en ganancias.

En la parte baja de la tabla de clasificación, GPT-5 registró una pérdida del 36,82% sobre un valor total de cuenta de $6.318,04. El OpenAI LLM realizó apuestas cortas en XRP y DOGE, ambas con pérdidas de $378,52 y $169,89, y una pequeña ganancia con una posición larga de 10x en BTC por un valor de $9.647, con una ganancia de $29,22.

La publicación que llamó la atención de CZ provino de un asesor de la firma global de gestión de activos digitales Amber Group, quien compartió el gráfico de Alpha Arena elogiando el liderazgo .

“¡Ahora mismo, DeepSeek va muy por delante! Siendo sincero, esto parece mucho más impactante que los memes de IA de la era Goat/Ai16Z del año pasado”, escribió el asesor. “¿Ha encontrado por fin la IA y las criptomonedas el camino correcto para despegar?”

El asesor contrastó las opciones comerciales del LLM con las de los operadores humanos que no defilos parámetros de salida antes de abrir posiciones.

“Nunca he sido fanático de operar con futuros, pero si vas a hacerlo, ¿no deberías aprender de estas IA y establecer condiciones adecuadas de toma de ganancias y stop loss antes de abrir una posición?”, preguntaron.

¿Es la IA realmente buena para el trading? Reddit lo aprueba.

Los comentarios de CZ y la discusión en X son similares a las conversaciones en foros de otras plataformas de redes sociales como las comunidades comerciales de Reddit, donde los usuarios han estado compartiendo anécdotas sobre el uso de ChatGPT y otros LLM para el análisis de mercado.

En Wall Street Bets de Reddit, un usuario afirmó haber creado una red neuronal que predice los movimientos bursátiles utilizando noticias diarias. "La probé durante un mes y superó el rendimiento de mi cuenta de HYSA en aproximadamente un 0,2%", afirmó .

Sin embargo, el cofundador de la empresa de infraestructura blockchain XYO Markus Levin, cree que muchos inversores sobreestiman la cantidad de información que pueden proporcionar las herramientas de IA. 

En mi experiencia, los LLM suelen recurrir a un conjunto pequeño y autoalimentado de fuentes al analizar proyectos en fase inicial o de nicho. Esto suele implicar comunicados de prensa de la empresa, publicaciones del fundador en X, hilos de Reddit y apariciones en medios cuidadosamente planificadas, argumentó Levin.

Según Levin, los sistemas de inteligencia artificial utilizados por las empresas comerciales pueden lograr tasas de precisión más altas, pero los modelos de acceso público son propensos a sesgos y carecen de fuentes de datos reales del mercado.

“Les hacen preguntas a los LLM públicos como: '¿Qué proyecto se multiplicará por 5 o 10 este año?' y tratan las respuestas como una perspectiva de inversión. Ahí reside el verdadero riesgo”, añadió.

Algunos entusiastas de Wall Street y de los negocios, como Eric Croak,dent de Croak Capital, consideran que el uso minorista de la IA generativa en los mercados de criptomonedas es un “juego de azar asistido por algoritmos”.

Creo que lo que hace que la IA sea peligrosa con las criptomonedas y las opciones, en particular, es su incapacidad para explicar el riesgo asimétrico en términos reales. Estos bots pueden omitir fácilmente factores como las consecuencias fiscales o las preocupaciones sobre la liquidez. Si parece un blog de marketing en lugar de un memorando de inversión, es una advertencia», concluyó.

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