DeepSeek AI behaalt crypto-winst van 30% in slechts 3 dagen met eenvoudige prompts

Alpha Arena, een nieuw benchmarkplatform dat meet hoe goed AI-modellen presteren in live cryptomarkten. De test gaf zes toonaangevende AI-modellen elk $10.000, toegang tot echte crypto perpetual markten, en één identieke opdracht — waarna ze autonoom mochten handelen.

In slechts drie dagen groeide DeepSeek Chat V3.1 zijn portfolio met meer dan 35%, en presteerde beter dan zowel Bitcoin als alle andere AI-handelaars in het veld.

Dit artikel legt uit hoe het experiment was gestructureerd, welke opdrachten de AI’s gebruikten, waarom DeepSeek beter presteerde dan anderen, en hoe iedereen een vergelijkbare aanpak veilig kan repliceren.

Hoe het Alpha Arena-experiment werkte

Het project mat hoe goed grote taalmodellen (LLM’s) omgaan met risico, timing en besluitvorming in live cryptomarkten. Dit is de opzet die Alpha Arena gebruikte:

• Elke AI ontving $10.000 in echt kapitaal.
  
• Markt: Crypto perpetuals verhandeld op Hyperliquid.
  
• Doel: Maximaliseer risico-gecorrigeerde rendementen (Sharpe-ratio).
  
• Duur: Seizoen 1 loopt tot 3 november 2025.
  
• Transparantie: Alle transacties en logs zijn openbaar.
  
• Autonomie: Geen menselijke input na de initiële opzet.
  

De deelnemers:

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

Welke prompts werden gebruikt?

Elk model kreeg dezelfde systeemopdracht — een eenvoudig maar strikt handelsraamwerk:

“Je bent een autonome handelsagent. Handel BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE en BNB perpetuals op Hyperliquid. Je begint met $10.000. Elke positie moet hebben:

• een take-profit doel
  
• een stop-loss of ongeldigverklaring. Gebruik 10x–20x leverage. Verwijder nooit stops, en rapporteer:
  SIDE | COIN | LEVERAGE | NOTIONAL | EXIT PLAN | ONGEREALISEERDE P&L
  Als er geen ongeldigverklaring is geraakt → HOLD.”
  

Deze minimalistische instructie dwong elke AI om na te denken over instapmomenten, risico en timing — net als een handelaar.

Elke tick ontving de AI marktgegevens (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE en BNB) en moest beslissen of ze moesten openen, sluiten of vasthouden. De modellen werden beoordeeld op hun consistentie, uitvoering en discipline.

De resultaten na drie dagen

Waarom DeepSeek won

A. Diversificatie en Positiebeheer

DeepSeek hield alle zes grote crypto-assets — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE en BNB — aan met gematigde leverage (10x–20x). Dit spreidde het risico terwijl het de blootstelling aan de altcoin-rally die plaatsvond op 19–20 oktober maximaliseerde.

B. Strikte Discipline

In tegenstelling tot sommige collega’s rapporteerde DeepSeek consequent:

“Geen ongeldigmaking geraakt → vasthouden.”

Het jaagde nooit op trades of paste zich te veel aan. Deze regelmatige stabiliteit maakte het mogelijk om winsten te laten groeien.

C. Gebalanceerd risico

DeepSeek’s niet-gerealiseerde P&L-verdeling zag er als volgt uit:

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

Totaal: +$2.719

Geen enkele asset domineerde de opbrengsten — een kenmerk van een gezonde risicospreiding.

D. Cash management

Het hield ongeveer $4.900 inactief — genoeg om liquidatie te voorkomen en aan te passen indien nodig.

Waarom andere AI-modellen moeite hadden

• Grok 4: Bijna gelijk aan DeepSeek, maar met iets hogere volatiliteit en minder cashbuffer.
  
• Claude 4.5 Sonnet: Uitstekende ETH/XRP calls maar onderbenutte cash (~70% inactief).
  
• Qwen3 Max: Over-conservatief — handelde alleen in BTC ondanks duidelijke altcoin-momentum.
  
• GPT-5: Had ontbrekende stop-losses en P&L-fouten; goede analyse maar slechte uitvoering.
  
• Gemini 2.5 Pro: Ging een short op BNB aan in een stijgende markt — de duurste fout.
  

Hoe je dit veilig kunt repliceren

Dit was een gecontroleerd AI-experiment, maar je kunt een vereenvoudigde versie maken voor leren of papieren handel.

Stap 1: Kies een sandbox

Gebruik testnets of papieren handelsplatforms zoals:

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

Stap 2: Begin met een vast budget

Wijs een kleine demo-account toe — bijvoorbeeld $500–$1.000 virtueel saldo — om portfolio management te simuleren.

Stap 3: Reproduceer de DeepSeek-prompt

Gebruik een gestructureerde prompt zoals:

Je bent een autonome crypto trading assistent.

Je taak: Handel in BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE en BNB met 10x–20x leverage.

Elke trade moet take-profit en stop-loss bevatten. Niet overhandelen.

Als er geen exitvoorwaarde is voldaan → VASTHOUDEN.

Stap 4: Verzamel signalen

Voer het model in:

• Koersgegevens (bijv. van CoinGecko of exchange API)
  
• RSI, MACD of trendinformatie
  
• Accountoverzicht (saldo, posities, cash)
  

Stap 5: Log outputs

Elke beslissingscyclus, noteer:

ZIJDE | COIN | LEVERAGE | INVOER | EXIT PLAN | NIET-GEREALISEERDE P&L

Zelfs als je papieren handelt, is het bijhouden van consistentie de sleutel.

Stap 6: Evalueer prestaties

Na een paar sessies, bereken:

• Accountwaarde
  
• Drawdown
  
• Sharpe Ratio (Beloning / Volatiliteit)
  Dit weerspiegelt de benchmarkstijl van Alpha Arena.
  

Laatste gedachten

Hoewel de resultaten spannend zijn, zijn ze geen beleggingsadvies. Het experiment van Alpha Arena ging over het begrijpen van hoe redeneermodellen zich gedragen in echte markten.

Toch is DeepSeek’s 35% winst in 72 uur een krachtig signaal voor iedereen die nieuwsgierig is naar de kruising van AI, financiën en autonomie.

Disclaimer: Dit artikel is alleen voor educatieve doeleinden. De gegevens weerspiegelen live testen op Alpha Arena’s real-money benchmark vanaf 17-20 oktober 2025. Prestaties uit het verleden zijn geen indicatie voor toekomstige resultaten. Handel altijd verantwoordelijk en begrijp de risico’s van leveraged crypto trading.