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

Alpha Arena is een nieuw platform dat test hoe goed AI-modellen presteren op live-cryptomarkten. Zes toonaangevende AI-modellen kregen elk $10.000, toegang tot echte perpetualmarkten, en dezelfde handelsopdracht — waarna ze volledig zelfstandig mochten handelen.

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

Dit artikel legt uit hoe het experiment was opgezet, welke opdrachten de AI-modellen kregen, waarom DeepSeek beter presteerde dan de rest, en hoe iedereen deze aanpak op een veilige manier kan repliceren.

Dit is 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.

Resultaten na drie dagen

Dit is waarom DeepSeek won

A. Diversificatie en positiebeheer

DeepSeek hield alle zes grote cryptocurrencies — 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.

Dit is 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.
  

Dit is hoe je het veilig kunt kopiëren

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-handelsassistent.

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 interessant zijn, vormen ze geen beleggingsadvies. Het Alpha Arena-experiment was bedoeld om te begrijpen hoe redeneermodellen zich gedragen in echte marktomstandigheden.

Toch is DeepSeek’s winst van 35% in 72 uur een krachtig signaal voor iedereen die geïnteresseerd is in de kruising tussen AI, financiën en autonome systemen.

Disclaimer: Dit artikel is uitsluitend bedoeld voor educatieve doeleinden. De gegevens zijn gebaseerd op live tests op Alpha Arena’s real-money benchmark van 17–20 oktober 2025. Prestaties uit het verleden bieden geen garantie voor toekomstige resultaten. Handel altijd verantwoordelijk en wees je bewust van de risico’s van crypto-trading met leverage.