Análisis práctico: cómo los traders logran la remontada y ganan en una competencia cripto dominada por la IA

Autor: 1912212.eth, Foresight News

Título original: Derrotamos en secreto al campeón de la competencia de trading con IA Qwen

El 4 de noviembre a las 6:00, finalizó la primera competencia de trading con modelos de IA nof1, un evento que atrajo gran atención en el círculo tecnológico y cuyo enfrentamiento de grandes modelos finalmente llegó a su fin.

10,000 dólares para operar en largo y corto BTC, ETH, BNB, SOL, XRP y DOGE. Como resultado, Qwen3 Max ocupó el primer lugar con una rentabilidad del 22.3%; DeepSeek Chat V3.1 quedó segundo con un 7.66%. Los demás modelos sufrieron grandes pérdidas: Claude Sonnet 4.5 perdió un 30.81%, Grok 4 un 45.38%, Gemini 2.5 Pro un 56.71% y GPT 5 un 62.66%.

El valor final de la posición de Qwen fue de 12,231 dólares, DeepSeek de 10,489 dólares, siendo estos los únicos dos modelos de los seis que lograron beneficios, mientras que los demás sufrieron pérdidas considerables.

El punto de inflexión marcó la diferencia

La diferencia entre los grandes modelos no estaba predestinada desde el principio.

Al inicio de la competencia, el precio de bitcoin rondaba los 100,000 dólares, con poca volatilidad en los fondos de los participantes, oscilando ligeramente alrededor del capital inicial de 10,000 dólares. Este período fue más bien una ronda de calentamiento, donde las IAs se adaptaban a las reglas y a la entrada de datos. DeepSeek mostró desde el principio un estilo estable, utilizando una estrategia de largo en varios activos con bajo apalancamiento y posiciones diversificadas, apostando a largo plazo con apalancamiento de 10-15x, enfatizando la diversificación del riesgo y el seguimiento de tendencias. Qwen3 fue más agresivo, prefiriendo alto apalancamiento (hasta 25x) y posiciones concentradas en 1-2 activos, como ALL IN en BTC en largo, buscando una alta tasa de aciertos.

Claude y Grok fueron más conservadores, con baja frecuencia de operaciones; Claude mantenía posiciones largas con apalancamiento moderado, mientras que Grok alternaba entre largo y corto, pero quedó en desventaja por abrir demasiadas posiciones cortas al principio. En comparación, Gemini y GPT-5 fueron muy activos: el primero realizó 165 operaciones, el segundo 63, pero sus estrategias eran de entradas y salidas rápidas, con posiciones de corta duración, lo que les llevó a problemas desde el inicio por estar completamente en corto.

Después del 19 de octubre, BTC comenzó a subir desde los 106,000 dólares, y el rendimiento de openai y gemini empezó a caer, ocupando los dos últimos lugares. El 23 de octubre, BTC subió durante cuatro días consecutivos desde los 107,000 dólares, y desde ese momento DeepSeek y Qwen3 comenzaron a competir por el primer puesto. Al principio, Qwen3 lideraba ampliamente, pero la noche del 26 de octubre, cuando BTC cayó bruscamente desde los 115,000 dólares, DeepSeek superó a Qwen3, hasta que la noche del 3 de noviembre, con otra fuerte caída de BTC, Qwen3 recuperó el primer lugar antes de finalizar la competencia.

La estrategia de trading de baja frecuencia y alta disciplina de DeepSeek fue clave para la victoria. Aunque Qwen3 destacó por su alta tasa de aciertos y alto apalancamiento, su codicia al ajustar posiciones le llevó a cometer errores. Gemini y GPT-5, en el fondo de la tabla, son ejemplos de lo que no se debe hacer en inversión: Gemini, con operaciones de alta frecuencia similares a un minorista persiguiendo subidas y bajadas, posiciones cortas y baja relación beneficio/pérdida, amplificó comisiones y errores, perdiendo la mitad de su capital. GPT-5, por su parte, evitó grandes pérdidas con su conservadurismo y largas cadenas de decisiones, pero perdió oportunidades y falló repetidamente en la dirección (como estar completamente en corto al principio), terminando con pérdidas.

Por supuesto, todos los modelos participantes solo utilizaron indicadores técnicos como RSI y MACD, basándose completamente en señales de comportamiento de precios, ignorando muchos factores macroeconómicos y noticias. Además, en esta competencia de más de diez días, hubo muchos factores aleatorios, y hasta los más exitosos pueden sufrir grandes pérdidas por diversas razones.

Primero, seguir la tendencia y la disciplina supera a la alta frecuencia: en un mercado incierto, las estrategias de baja frecuencia, largo plazo y alta relación beneficio/pérdida son más fiables y evitan el trading emocional. Segundo, diversificar el riesgo es mejor que posiciones agresivas: aunque el alto apalancamiento de Qwen3 puede amplificar beneficios, también puede causar grandes pérdidas; los inversores deben gestionar bien las posiciones y establecer stops. Tercero, las limitaciones de la IA recuerdan la importancia de la decisión humana: aunque las IAs usan los mismos datos, las diferencias de entrenamiento producen resultados muy distintos; los inversores pueden aprender del rigor cuantitativo de DeepSeek, pero deben combinarlo con análisis fundamental y comprensión humana. La competencia resalta el potencial de la IA en finanzas —por ejemplo, la experiencia de la empresa matriz de DeepSeek puede haberle dado ventaja—, pero los inversores no deben depender excesivamente: la IA debe ser vista como una herramienta, no como un oráculo, y solo combinando inteligencia artificial con experiencia personal se puede prosperar en el mercado cripto.

Nosotros también hicimos algunas jugadas

Poco después de comenzar la competencia de trading con IA, decidimos competir contra las IAs. Las reglas siguieron las de Alpha Arena, permitiendo solo trading de contratos de BTC, ETH, BNB, SOL, XRP y DOGE, usando la plataforma Lighter, con el apalancamiento permitido por Lighter. Para evitar que alguien simplemente se quedara sin operar y se beneficiara del capital de la competencia, se exigió realizar al menos 10 operaciones durante el evento.

El nombre del grupo que elegimos reflejaba nuestra determinación y objetivo final: "Derrotar a la IA".

Primero, veamos los resultados finales:

Al terminar el evento, obligué a todos a compartir sus planes y experiencias durante la competencia.

Yobo: Antes de que comenzara oficialmente la competencia, me fijé una regla de trading: solo operar BTC y ETH, usar el máximo apalancamiento permitido por la plataforma, mantener la proporción de apertura entre el 30% y el 50% del total, y establecer take profit y stop loss en una proporción de 2.5:1. Los dos primeros días estuve muy eufórico, operando en reversa varias veces y en solo dos días tuve una caída del 24%. Pensé que si seguía así, pronto perdería todo, así que me detuve y no operé durante una semana. El 28 abrí un corto, obtuve ganancias y reduje la caída al 13%. Pero el verdadero impulso para ganar fue la noche del 3, cuando antes de salir a cenar aposté por un corto y acerté con una fuerte caída esa noche. Aunque el take profit fue conservador y gané menos que si hubiera estado atento, logré el objetivo de "derrotar a la IA" y quedé satisfecho.

Huaxin Da Jiu Cai: Mi estilo de trading es cauteloso. El 22 de octubre por la noche, una posición larga en ETH me dio más del 20% de beneficio, lo que sentó las bases. Después, seguí estrictamente las reglas de take profit y stop loss para proteger la posición, terminando con un 21.84%. Pensé que podría ganar, pero en las últimas 10 horas hubo un gran movimiento y me superaron. Una lástima.

Chelinna: Prefiero ir en corto que en largo. Con la mentalidad de querer vencer a la IA, salía del mercado cuando alcanzaba el beneficio esperado y esperaba el siguiente punto de entrada adecuado. Para reducir la probabilidad de pérdidas, solo mantenía posiciones cuando estaba frente al ordenador. Terminé con una rentabilidad del 3.02%, pero no perder ya es ganar.

Chloeppan: Al principio fui muy prudente, usando solo 5x en una estrategia de intercambio largo-corto, alcanzando un máximo del 10% de beneficio. Después de dos días no pude resistirme y me volví agresiva, cambiando todo a 10x y aumentando el margen. Justo entonces, una posición corta en XRP durante una noche de alta volatilidad se me olvidó cerrar y perdí un 44% en una sola operación. Así que en la segunda mitad de la competencia "me rendí" y solo mantuve algunos cortos hasta el final. Conclusión: para operar contratos hay que mantener la calma, dedicar tiempo a vigilar el mercado y no mantener posiciones de alto apalancamiento durante la noche. Para quienes tienen trabajos exigentes y poco tiempo para vigilar, la IA puede ayudar a crear estrategias y obtener mejores resultados que uno mismo.

Satisfecho: Esta vez operé principalmente BTC y ETH. Al principio, el mercado caía y abrí cortos con 20x, pero llegué a perder un 20%. Luego, al ver que "Maji Da Ge" abría largos, cambié a largo y llegué a un máximo del 50% de beneficio. Después intenté abrir cortos en máximos y puse take profit y stop loss, pero el stop era demasiado ajustado y me cerraron la posición antes de tiempo, con una caída del 30%. Luego el mercado siguió cayendo, volví a abrir cortos pero cerré con pequeñas ganancias por miedo. La rentabilidad quedó en 0.6%. Planeaba abrir otro corto en un pequeño máximo, pero por las pérdidas previas fui demasiado cauteloso y no me atreví, perdiendo la oportunidad. Operé siempre entre 10x y 20x, así que no me atrevía a mantener posiciones de un día para otro y cada mañana me despertaba nervioso.

Yuan Dong: Al principio elegí ir largo en todos los activos, pero luego, al ver la dificultad de los movimientos, me volví más cauteloso y solo abrí largos en BTC con grandes posiciones. En los últimos días, por no poner stop loss y pensar que tras una gran caída el precio volvería al nivel de entrada, acabé perdiendo un 45.37%.

Kerry: Una pequeña apertura, un gran paso para la humanidad. Soy un operador conservador y, con el patrocinio de mi empresa, abrí mi primer contrato. La primera semana solo operé en largo BTC, ETH, XRP, SOL y DOGE, abriendo posiciones antes de dormir y cerrando automáticamente al despertar. Ganancias pequeñas o ligeras pérdidas, lo importante era la experiencia, ya que apostar moderadamente es divertido.

All in hasta morir: Al principio pensaba operar con pequeñas posiciones y ser cauteloso, pero luego decidí que mi estilo agresivo era más adecuado, así que me lancé. La primera operación fue un largo de 25x en SOL, que me dio pérdidas; sin rendirme, seguí apostando por largos y abrí un 50x en BTC, pero el mercado cayó y perdí mucho. Ya casi sin capital, aprendí la lección y abrí un corto de 50x para recuperar. Tras dos días de descanso, el mercado cambió y volví a abrir largos en ETH, pero ese mismo día fui liquidado; sin rendirme, seguí apostando por largos y al día siguiente recuperé la mitad del capital. Después intenté varias veces operar con 50x buscando movimientos rápidos, pero no salió bien... Finalmente, la noche del 24, una mecha me liquidó el corto y terminé esta montaña rusa de competencia.

Guangguang: Perdí todo, sin comentarios.

De los 10 participantes, menos de la mitad obtuvieron beneficios, y solo 2 lograron más del 20%, mientras que los demás apenas obtuvieron pequeñas ganancias o estuvieron al borde de las pérdidas. Comparando con los 6 grandes modelos de IA, la proporción de ganancias y pérdidas es similar.

Los primeros en ser eliminados fueron los más arriesgados, usando el máximo apalancamiento y buscando emociones fuertes, pero fueron los primeros en quedar fuera. Incluso si recuperaron algo después, una sola mecha en el mercado los sacó. Comparando con los grandes modelos de IA, las "fluctuaciones emocionales" humanas hacen que los operadores que sufren pérdidas quieran recuperarlas rápidamente. Como resultado, sin stop loss y operando frecuentemente, las pérdidas se acumulan y terminan en la ruina.

Además, este evento demostró la importancia de elegir un buen nombre: los dos que quedaron últimos se llamaban "All in hasta morir" y "Guangguang" (que significa "perdido todo"), así que uno "murió" y el otro "lo perdió todo", cumpliendo su destino. Como mencionó Chloeppan en su resumen, los contratos parecen más adecuados para quienes no tienen mucho trabajo, y el ganador se llama Yobo, que significa "persona ociosa", así que el resumen parece bastante razonable.

Operar con todo el capital a 50x, operar frecuentemente y no poner stop loss fueron las principales razones por las que los participantes sufrieron pérdidas o incluso liquidaciones. Los operadores de contratos deben convertirse en máquinas de trading frías para sobrevivir en un mercado de alto riesgo. Si no eres bueno operando, simplemente mantener BTC puede ser una buena opción. En esta competencia de IA, el rendimiento final de solo HODL bitcoin fue el tercero, solo por detrás de Qwen3 y DeepSeek.