DeepSeek AI 仅需简单提示即可在 3 天内返还 30% 的加密货币利润

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Alpha Arena 是一个新的基准平台，旨在衡量人工智能模型的运行效果在实时加密货币市场中。测试向六个领先的人工智能模型各提供了 10,000 美元，可以进入真正的加密永久市场，并获得一个相同的提示 - 然后让它们自主交易。

短短三天内，DeepSeek 聊天 V3.1 的投资组合就增长了 35% 以上，表现优于比特币和该领域的所有其他 AI 交易者。

本文解释了实验的结构、AI 的提示、原因DeepSeek 的表现优于其他产品以及任何人如何安全地复制类似的方法。

Alpha Arena 实验如何运作

项目测量大型语言模型（LLM）处理得如何风险、时机和决策在实时加密货币市场中。以下是 Alpha Arena 使用的设置：

• 每个人工智能获得 10,000 美元实际资本。
  
• 市场： 加密永续合约交易于超液体.
  
• 目标：最大化风险调整回报（夏普比率）。
  
• 期间：第 1 季持续至2025年11月3日.
  
• 透明度：所有交易和日志都是公开的。
  
• 自治：初始设置后无需人工输入。
  

参赛选手：

• DeepSeek Chat V3.1
  
• 克劳德·桑奈特 4.5
  
• Grok 4
  
• 双子座 2.5 专业版
  
• GPT-5
  
• Qwen3 Max
  

使用了哪些提示？

每个模型都具有相同的系统提示— 一个简单但严格的交易框架：

您是一位自主交易代理。在 Hyperliquid 上交易 BTC、ETH、SOL、XRP、DOGE 和 BNB 永续合约。您的初始资金为 10,000 美元。每个仓位必须具备：

• 获利目标
  
• 止损或失效条件。使用10倍至20倍杠杆。切勿移除止损，并报告：
  侧面 | 硬币 | 杠杆 | 名义 | 退出计划 | 未实现损益
  如果没有无效则保持。
  

这种极简指令迫使每个人工智能推理条目、风险和时间— 就像一个交易员一样。

每次价格变动，AI 都会接收市场数据（BTC、ETH、SOL、XRP、DOGE 和 BNB），并决定是否开仓、平仓或持有。评判标准包括模型的一致性、执行力和纪律性。

三天后的结果

DeepSeek 为何获胜

A. 多元化和仓位管理

DeepSeek 持有所有六种主流加密货币——ETH、SOL、XRP、BTC、DOGE 和 BNB，杠杆率适中（10 倍至 20 倍）。这分散了风险，同时最大限度地提高了山寨币反弹发生在 10 月 19 日至 20 日期间。

B. 严格的纪律

与一些同行不同，DeepSeek 一直报告：

“无无效命中→持有。”

它从不追逐交易或进行过度调整。这种基于规则的稳定性使得利润得以复合增长。

C.平衡风险

DeepSeek 的未实现损益分布如下：

• 以太坊： 747美元
  
• 解决方案： 643美元
  
• 比特币（BTC）： 445美元
  
• 币安币： 264美元
  
• 总督： 94美元
  
• 瑞波币（XRP）： 184美元

总计： $2,719

没有单一资产能够主导回报——这是合理风险配置的标志。

D. 现金管理

它保留了约 4,900 美元的闲置资金——足以防止清算并在必要时进行调整。

为什么其他人工智能模型会遇到困难

• Grok 4：几乎与 DeepSeek 匹敌，但波动性略高且现金缓冲较少。
  
• 克劳德 4.5 十四行诗：ETH/XRP 呼叫非常出色，但现金利用不足（约 70％ 闲置）。
  
• Qwen3 Max：过于保守——尽管山寨币势头明显，但只交易 BTC。
  
• GPT-5：缺少止损和损益错误；分析很好但执行不佳。
  
• 双子座 2.5 专业版：输入做空BNB在不断上涨的市场中——这是代价最高的错误。
  

如何安全地复制此过程

这是一个受控人工智能实验，但您可以重新创建一个简化版本以供学习或纸面交易。

步骤 1：选择沙盒

使用测试网或纸质交易平台，例如：

• Hyperliquid 测试网
  
• 币安期货测试网
  
• TradingView Pine Script 模拟器
  

第 2 步：从固定预算开始

分配一个小型模拟账户（例如 500 至 1000 美元的虚拟余额）来模拟投资组合管理。

步骤 3：重新创建 DeepSeek 提示

使用结构化的提示，例如：

您是一名自主的加密货币交易助理。

您的任务：使用 10 倍至 20 倍杠杆交易 BTC、ETH、SOL、XRP、DOGE 和 BNB。

每笔交易都必须包括止盈和止损。不要过度交易。

如果不满足退出条件→保持。

步骤 4：收集信号

为模型提供信息：

• 价格数据（例如来自 CoinGecko 或交易所 API）
  
• RSI、MACD 或趋势信息
  
• 账户快照（余额、头寸、现金）
  

步骤 5：记录输出

每个决策周期，记录：

侧面 | 硬币 | 杠杆 | 进入 | 退出计划 | 未实现盈亏

即使您进行的是纸面交易，跟踪一致性也是关键。

步骤 6：评估绩效

经过几次练习后，计算：

• 账户价值
  
• 回撤
  
• 夏普比率（回报/波动率）
  这反映了 Alpha Arena 的基准风格。
  

最后的想法

虽然结果令人兴奋，但它们不构成投资建议。Alpha Arena 的实验是为了了解推理模型在现实市场中的行为方式。

不过，对于任何对人工智能、金融和自主权，DeepSeek 在 72 小时内上涨 35% 是一个强有力的信号。

免责声明：本文仅供参考。数据基于 Alpha Arena 真实货币基准的实时测试，截至 2025 年 10 月 17 日至 20 日。过往表现不代表未来结果。请始终保持理性交易，并了解杠杆加密货币交易的风险。