DeepSeek IA obtém 30% de lucros em cripto em apenas 3 dias usando prompts simples

A Alpha Arena, uma nova plataforma de referência, foi criada para medir o desempenho de modelos de IA em mercados de cripto ao vivo. O teste concedeu a seis modelos de IA líderes US$ 10 mil cada, acesso a mercados reais de cripto perpétuos e um único comando idêntico — permitindo que eles negociassem de forma autônoma.

Em apenas três dias, o DeepSeek Chat V3.1 aumentou seu portfólio em mais de 35%, superando tanto o Bitcoin quanto todos os outros traders de IA no campo.

Este artigo explica como o experimento foi estruturado, quais comandos as IAs usaram, por que o DeepSeek superou os outros e como qualquer pessoa pode replicar uma abordagem semelhante de forma segura.

Como funcionou o experimento Alpha Arena

O projeto mediu como grandes modelos de linguagem (LLMs) lidam com risco, timing e tomada de decisão em mercados de cripto ao vivo. Veja a configuração usada pela Alpha Arena:

• Cada IA recebeu US$ 10 mil em capital real.
  
• Mercado: Cripto perpétuos negociados na Hyperliquid.
  
• Objetivo: Maximizar retornos ajustados ao risco (índice de Sharpe).
  
• Duração: A temporada 1 vai até 3 de novembro de 2025.
  
• Transparência: Todas as negociações e registros são públicos.
  
• Autonomia: Nenhuma intervenção humana após a configuração inicial.
  

Os participantes:

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

Quais prompts foram usados?

Cada modelo recebeu o mesmo comando de sistema — uma estrutura de negociação simples, mas rigorosa:

“Você é um agente de negociação autônomo. Negocie BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE e BNB perpétuos na Hyperliquid. Você começa com US$ 10 mil. Cada posição deve ter:

• um alvo de lucro
  
• uma condição de stop-loss ou invalidação. Use alavancagem de 10x–20x. Nunca remova stops e reporte:
  LADO | MOEDA | ALAVANCAGEM | NOTIONAL | PLANO DE SAÍDA | P&L NÃO REALIZADO
  Se nenhuma invalidação for atingida → MANTENHA.”
  

Essa instrução minimalista forçou cada IA a raciocinar sobre entradas, risco e timing — assim como um trader.

A cada tick, a IA recebia dados de mercado (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE e BNB) e tinha que decidir se abria, fechava ou mantinha. Os modelos foram avaliados por sua consistência, execução e disciplina.

Os resultados após três dias

Por que a DeepSeek venceu

A. Diversificação e gestão de posições

O DeepSeek manteve todos os seis principais ativos de cripto — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE e BNB — com alavancagem moderada (10x–20x). Isso espalhou o risco enquanto maximizava a exposição ao rali das altcoins que ocorreu entre 19 e 20 de outubro.

B. Disciplina rígida

Ao contrário de alguns pares, a DeepSeek relatou consistentemente:

“Nenhuma invalidação atingida → mantendo.”

Ela nunca perseguiu negociações ou fez ajustes excessivos. Essa estabilidade baseada em regras permitiu que os lucros se acumulassem.

C. Risco equilibrado

A distribuição de P&L não realizado da DeepSeek era assim:

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

Total: +US$ 2.719

Nenhum ativo individual dominou os retornos — um marco de alocação de risco sólida.

D. Gestão de caixa

Manteve cerca de US$ 4.900 ociosos — o suficiente para evitar liquidação e ajustar se necessário.

Por que outros modelos de IA enfrentaram dificuldades

• Grok 4: Quase igualou a DeepSeek, mas com volatilidade ligeiramente maior e menos reserva de caixa.
  
• Claude 4.5 Sonnet: Excelentes chamadas de ETH/XRP, mas subutilizou o caixa (cerca de 70% ocioso).
  
• Qwen3 Max: Excessivamente conservador — negociou apenas BTC apesar do claro impulso das altcoins.
  
• GPT-5: Faltaram stop-losses e houve erros de P&L; boa análise, mas execução fraca.
  
• Gemini 2.5 Pro: Entrou em um short em BNB em um mercado em alta — o erro mais custoso.
  

Como você pode replicar isso (com segurança)

Este foi um experimento controlado de IA, mas você pode recriar uma versão simplificada para aprendizado ou simulação de negociações.

Passo 1: Escolha um ambiente de teste

Use testnets ou plataformas de simulação de negociações como:

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

Passo 2: Comece com um orçamento fixo

Aloque uma pequena conta de demonstração — por exemplo, US$ 500–US$ 1.000 de saldo virtual — para simular a gestão de portfólio.

Passo 3: Recrie o prompt da DeepSeek

Use um prompt estruturado como:

Você é um assistente autônomo de negociação de cripto.

Sua tarefa: Negociar BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE e BNB usando alavancagem de 10x–20x.

Cada negociação deve incluir take-profit e stop-loss. Não negocie em excesso.

Se nenhuma condição de saída for atendida → MANTENHA.

Passo 4: Coletar sinais

Alimente o modelo com:

• Dados de preço (por exemplo, do CoinGecko ou API de exchange)
  
• RSI, MACD ou informações de tendência
  
• Instantâneo da conta (saldo, posições, caixa)
  

Passo 5: Registrar saídas

A cada ciclo de decisão, registre:

LADO | MOEDA | ALAVANCAGEM | ENTRADA | PLANO DE SAÍDA | P&L NÃO REALIZADO

Mesmo que você esteja simulando negociações, acompanhar a consistência é fundamental.

Passo 6: Avaliar desempenho

Após algumas sessões, calcule:

• Valor da Conta
  
• Drawdown
  
• Índice de Sharpe (Recompensa / Volatilidade)
  Isso reflete o estilo de benchmark da Alpha Arena.
  

Considerações finais

Embora os resultados sejam empolgantes, eles não são conselhos de investimento. O experimento da Alpha Arena foi sobre entender como modelos de raciocínio se comportam em mercados reais.

Ainda assim, para quem está curioso sobre a interseção de IA, finanças e autonomia, o ganho de 35% da DeepSeek em 72 horas é um sinal expressivo.

Aviso: Este artigo é apenas para fins educacionais. Os dados refletem testes ao vivo no benchmark de dinheiro real da Alpha Arena de 17 a 20 de outubro de 2025. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Sempre negocie com responsabilidade e entenda os riscos do trading alavancado de cripto.