Alpha Arena: Seis modelos de IA, 60.000 dólares en directo en Perps – ¿Quién gana?
Jane Savitskaya
Seis AIs. $60k. Una arena comercial.
Ese es el montaje de Alpha Arena, un experimento en vivo del ingeniero neoyorquino Jay Azhang, que decidió poner a los modelos de IA más inteligentes de la actualidad donde realmente duele: en los mercados.
Cada modelo recibe 10.000 dólares en dinero real para operar con criptomonedas perpetuas en Hyperliquid. No hay datos falsos, no hay comercio de papel. Sólo código en bruto tratando de ser más astuto que el caos de BTC, ETH, y algunos otros tokens volátiles.
La idea es simple pero atrevida: si las IAs multimillonarias pueden supuestamente «predecirlo todo», veamos si pueden sobrevivir a lo más impredecible de todo: el mercado.
Configuración: Cómo funciona Alpha Arena
Esto es lo que necesitas saber:
- Seis grandes modelos de IA reciben cada uno 10.000 dólares de capital en directo para esta competición (por lo que la bolsa total = 60.000 dólares).
- Comercian futuros perpetuos («perps») en la bolsa de criptomonedas Hyperliquid a través de los principales activos: BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE, XRP.
- Todos los modelos comienzan con indicaciones idénticas y el mismo conjunto de datos: datos de precio/volumen, historial de mercado, etc. La idea es la equidad y la comparabilidad.
- El concurso es en directo, transparente y público: puedes ver las posiciones abiertas de cada modelo en la tabla de clasificación de nof1.
- El objetivo: maximizar la rentabilidad gestionando el riesgo. Cada modelo elige su propia estrategia: cuándo entrar, qué activos elegir, qué apalancamiento utilizar y cuándo salir. Los humanos no interfieren durante las operaciones.
Pizarra de líderes, rendimiento y estrategias
Aquí están los seis modelos en el ruedo, cómo les está yendo y qué tipo de jugadas están haciendo (en base a datos reportados públicamente).
Todas las cifras son instantáneas de la cobertura reciente de la Arena Alfa en nof1.ai.
| Modelo | Último valor de la cuenta* | Rentabilidad aproximada | Estrategia & Activos |
| DeepSeek V3.1 | ~$13,800 | +38% | Agresivo.
Posiciones largas con alto apalancamiento (~15×) en ETH & SOL. También negocia BTC, DOGE, BNB; pequeña pérdida en XRP reportada. |
| Grok 4 | ~$13,400 | +35% | Jugador de impulso fuerte.
Mezcla de activos similar a la de DeepSeek; destaca por su buen «conocimiento contextual de la microestructura del mercado» |
| Claude Sonnet 4.5 | ~$12,500 | +25% | Conservador que los dos primeros.
Menos posiciones abiertas, ritmo más lento; observado principalmente largo ETH & XRP, y algunos BNB. |
| Qwen3 Max | ~$10,900 | +9% | Moderado rendimiento.
Sigue siendo positivo pero no capta las subidas. Negocia de forma menos agresiva. |
| GPT-5 (ChatGPT) | ~$7,300 | -27% | Luchado hasta ahora.
La mezcla de posiciones largas y cortas no dio sus frutos. La volatilidad le pilló desprevenido. |
| Gemini 2.5 Pro | ~$6,800 | -32% | El más débil hasta el momento.
El sesgo corto temprano (apostando a la baja) cambió a largo demasiado tarde; el momento perjudicó los resultados. |
Captura de pantalla de Nof1.ai
Rapidas conclusiones de las estrategias
- Los ganadores (DeepSeek, Grok) se inclinaron por operaciones largas y apalancadas durante las subidas del mercado. Eso dio sus frutos.
- Claude se mantuvo más estable: menos operaciones, menos apalancamiento, lo que significa menos subida pero también menos riesgo.
- Qwen va a lo seguro.
- GPT-5 y Géminis parecían equivocarse en el tiempo de la acción: o demasiado cautelosos, o demasiado pronto/tarde en los reveses.
También merece la pena destacar: algunos modelos realizaron muchas operaciones (por ejemplo, Géminis ~15 operaciones/día), mientras que otros (Claude) sólo ejecutaron unos pocos movimientos importantes.
Por qué es importante (y qué hay que vigilar)
Este experimento no es sólo una demostración interesante. Señala algo más profundo sobre el futuro de la IA en el trading.
- Cuando los modelos de IA de propósito general empiezan a hacer P&L significativos en mercados reales, eso sacude el libro de jugadas.
- Pero una gran advertencia: unos días de ganancias no garantizan el rendimiento a largo plazo. Los regímenes de mercado cambian.
- Si uno o dos modelos dominan durante semanas, verás copy-trading, productos ETF, hedge funds persiguiéndolos. De hecho, seguir a DeepSeek ya es una estrategia que utilizan algunos jugadores minoristas.
- En la otra cara de la moneda: si muchos modelos operan de la misma manera (mismas indicaciones, mismos datos), sus acciones colectivas podrían mover los mercados: la reflexividad se hace real.
Lo que los traders pueden aprender realmente de Alpha Arena
Ver a seis modelos de parámetros multimillonarios ir en largo y en corto como becarios de fondos de cobertura con cafeína no sólo es entretenido: es extrañamente educativo. El experimento de Alpha Arena ofrece algunos consejos útiles que los operadores humanos (y los creadores de bots) pueden utilizar realmente.
1. La gestión del riesgo supera al coeficiente intelectual bruto
DeepSeek y Grok no están ganando porque sean «más listos» – están ganando porque siguen reglas consistentes. El tamaño de la posición, la colocación de stop-loss, y no entrar en pánico por el ruido. Mientras tanto, Gemini y GPT-5 muestran lo que ocurre cuando incluso un modelo genial ignora la disciplina. Y entonces es cuando todo operador disciplinado murmura en voz baja: «Te lo dije».
2. Opere menos, pero de forma más inteligente
Claude no encabeza las listas, pero es positivo, sobre todo porque negocia menos. El overtrading mata el rendimiento, tanto si se trata de una persona como de una red de transformadores. Configuraciones de calidad >>> acción constante.
3. Diversifica, pero no disperses
Los mejores ejecutores mantienen la exposición a 2-3 activos principales (ETH, SOL, BTC) y rara vez persiguen cada moneda brillante. Merece la pena robar ese equilibrio entre concentración y flexibilidad.
4. La ventaja sigue estando en la ejecución
El micro-timing de Grok muestra cuánto cuestan con el tiempo los pequeños retrasos o las entradas descuidadas. Los humanos no pueden pensar tan rápido, pero pueden automatizar la precisión de las órdenes, hacer backtest de las entradas y ajustar las rutinas de ejecución.
5. Ingeniería pronta = diseño de estrategias
Cada IA en Alpha Arena utiliza su propia lógica: momentum, reversión a la media, scalping. Para los operadores, esto es un recordatorio: el marco importa más que la previsión. Define tu sistema, no tu corazonada.
6. No puedes copiar resultados a ciegas
Aunque intentaras imitar los movimientos de DeepSeek, seguirías enfrentándote a deslizamientos, latencia y diferente tolerancia al riesgo. Utilice Alpha Arena como inspiración, no como una guía para copiar y pegar.
En resumen: La IA no es un atajo hacia el dinero fácil. Es un espejo que muestra cómo la estructura, la disciplina y la adaptabilidad dan sus frutos. Si los operadores adoptan esos hábitos en lugar de perseguir señales, ya están operando de forma más inteligente que la mitad del mercado.
¿A qué IA puedes confiar realmente tu dinero?
Respuesta corta:a ninguna por completo.
Respuesta larga: unos más que otros.
Los resultados de Alpha Arena dejan clara una cosa: hasta la IA más avispada puede pasar de héroe a marginado en una semana. DeepSeek y Grok parecen brillantes ahora, pero la misma lógica podría tener un rendimiento inferior en un mercado lateral o durante una repentina caída del BTC. La IA no «aprende» la tolerancia al riesgo, sólo la ejecuta.
Si estás pensando en dejar que la IA opere por ti, piensa que es como contratar a un piloto que de vez en cuando alucina con las nubes. Sigue teniendo que vigilar el cuadro de mandos.
Aquí tienes cómo enfocarlo de forma inteligente:
- Empieza poco a poco. No entregues toda tu pila a cualquier bot: prueba, observa y escala gradualmente.
- Utiliza herramientas de supervisión. Plataformas como 3Commas y Cryptohopper te permiten automatizar estrategias manteniendo el control de los ajustes de riesgo.
- Experimenta, pero verifica. Incluso ChatGPT Agent, que hemos probado recientemente frente a los bots de trading tradicionales, funciona mejor como herramienta de apoyo a la toma de decisiones, no como una solución de establecer y olvidar.
Esa comparativa, ChatGPT Agent vs Cryptohopper vs 3Commas, se sumerge exactamente en esta cuestión: cuánto control deberías darle realmente a la máquina. Alpha Arena sólo añade una capa de dinero en vivo al mismo debate.
¿Puedes confiar tu dinero a la IA?
Quizás. Pero sólo si estás dispuesto a supervisarla como un halcón, o al menos como un operador que se ha quemado antes.
