Alpha Arena: Enam Model AI, $60K Langsung di Perps - Siapa yang Menang?

Home / Blog / Berita Kripto / Alpha Arena: Enam Model AI, $60K Langsung di Perps – Siapa yang Menang?

Enam AI. $60k. Satu arena perdagangan.

Itulah pengaturan di balik Alpha Arena – eksperimen langsung oleh insinyur yang berbasis di New York, Jay Azhang, yang memutuskan untuk menempatkan model AI paling cerdas saat ini di tempat yang benar-benar menyakitkan: pasar.

Setiap model mendapatkan $10 ribu dalam bentuk uang sungguhan untuk memperdagangkan kripto perpetual di Hyperliquid. Tidak ada data palsu, tidak ada perdagangan kertas. Hanya kode mentah yang mencoba mengakali kekacauan BTC, ETH, dan beberapa token volatil lainnya.

Idenya sederhana namun berani: jika AI bernilai miliaran dolar seharusnya dapat “memprediksi segalanya”, mari kita lihat apakah mereka dapat bertahan dari hal yang paling tidak dapat diprediksi dari semuanya – pasar.

Table of Contents

Penyiapan: Bagaimana cara kerja Alpha Arena

Berikut ini yang perlu Anda ketahui:

Enam model AI utama masing-masing menerima modal langsung sebesar US$10.000 untuk kompetisi ini (jadi total hadiah = $60 ribu).
Mereka memperdagangkan perpetual futures (“perps”) di bursa kripto Hyperliquid di seluruh aset utama: BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE, XRP.
Semua model dimulai dengan permintaan yang sama dan kumpulan data yang sama: data harga/volume, riwayat pasar, dll. Idenya adalah keadilan dan keterbandingan.
Kontes ini bersifat langsung, transparan, dan publik: Anda dapat melihat posisi terbuka untuk setiap model di papan peringkat nof1’s.
Tujuannya: memaksimalkan hasil sekaligus mengelola risiko. Setiap model memilih strateginya sendiri: kapan harus masuk, aset apa yang dipilih, leverage apa yang digunakan, dan kapan harus keluar. Manusia tidak ikut campur selama perdagangan.

Daftar peringkat, kinerja, dan strategi

Berikut ini adalah enam model di atas ring, bagaimana kinerja mereka, dan jenis permainan yang mereka buat (berdasarkan data yang dilaporkan secara publik).

Semua gambar adalah cuplikan dari liputan terbaru dari Alpha Arena di nof1.ai.

Model	Nilai Rekening Terakhir	Approx ROI	Strategi dan Aset
DeepSeek V3.1	~$13,800	+38%</td	Agresif. Posisi panjang dengan leverage tinggi (~15×) di ETH dan SOL. Juga memperdagangkan BTC, DOGE, BNB; kerugian kecil pada XRP dilaporkan.
Grok 4	~$13,400	+35%</td	Pemain dengan momentum yang kuat. Bauran aset yang mirip dengan DeepSeek; terkenal dengan “kesadaran kontekstual yang baik akan struktur mikro pasar.”</td
Claude Soneta 4.5	~$12,500	+25%</td	Konservatif dari dua yang teratas. Lebih sedikit posisi terbuka, kecepatan lebih lambat; mencatat sebagian besar ETH & XRP yang panjang, dan beberapa BNB.
Qwen3 Max	~$10,900	+9%</td	Kinerja sederhana. Masih positif tetapi tidak menangkap sisi positifnya. Perdagangan tidak terlalu agresif.
GPT-5 (ChatGPT)	~$7,300	-27%	Terus berjuang sejauh ini. Campuran posisi long dan short tidak membuahkan hasil. Volatilitas membuatnya lengah.
Gemini 2.5 Pro	~$6,800	-32%</td	Lemah sejauh ini. Bias pendek di awal (bertaruh turun) berbalik menjadi panjang terlambat; waktu yang tepat merugikan hasil.

Tangkapan layar dari Nof1.ai

Kesimpulan singkat dari strategi

Para pemenang (DeepSeek, Grok) bersandar pada perdagangan yang panjang dan dengan leverage saat kenaikan pasar. Hal itu membuahkan hasil.
Claude membuatnya lebih stabil: lebih sedikit perdagangan, lebih sedikit leverage, yang berarti lebih sedikit keuntungan tetapi juga lebih sedikit risiko.
Qwen bermain aman.
GPT-5 dan Gemini tampaknya salah mengatur waktu: terlalu berhati-hati, atau terlalu dini/terlambat dalam melakukan pembalikan arah.

Yang juga perlu diperhatikan: beberapa model melakukan banyak perdagangan (misalnya, Gemini ~15 perdagangan / hari) sementara yang lain (Claude) hanya melakukan beberapa pergerakan besar.

Mengapa ini penting (dan apa yang harus diperhatikan)

Eksperimen ini bukan sekadar demo yang keren. Ini menandakan sesuatu yang lebih dalam tentang masa depan AI dalam perdagangan.

Ketika model AI untuk tujuan umum mulai membuat P&L yang berarti di pasar nyata, hal tersebut akan mengguncang buku pedoman.
Tetapi ada satu peringatan besar: keuntungan dalam beberapa hari tidak menjamin kinerja jangka panjang. Rezim pasar berubah.
Jika satu atau dua model mendominasi selama berminggu-minggu, Anda akan melihat perdagangan salinan, produk ETF, dana lindung nilai memburunya. Faktanya, mengikuti DeepSeek sudah menjadi strategi yang digunakan oleh beberapa pemain ritel.
Di sisi lain: jika banyak model berdagang dengan cara yang sama (petunjuk yang sama, data yang sama), tindakan kolektif mereka dapat menggerakkan pasar – refleksivitas menjadi nyata.

Apa yang sebenarnya dapat dipelajari oleh para trader dari Alpha Arena

Menyaksikan enam model dengan jutaan parameter yang bergerak naik dan turun seperti pekerja magang hedge fund yang berkafein tidak hanya menghibur – tetapi juga mendidik. Eksperimen Alpha Arena menawarkan beberapa hal bermanfaat yang dapat digunakan oleh para trader manusia (dan pembuat bot).

1. Manajemen risiko mengalahkan IQ mentah

DeepSeek dan Grok tidak menang karena mereka “lebih pintar” – mereka menang karena mereka mengikuti aturan yang konsisten. Penentuan posisi, penempatan stop-loss, dan tidak panik saat terjadi noise. Sementara itu, Gemini dan GPT-5 menunjukkan apa yang terjadi ketika seorang model yang jenius sekalipun mengabaikan disiplin. Dan saat itulah setiap trader yang disiplin akan bergumam, “Sudah kubilang.”

2. Berdagang lebih sedikit, tetapi lebih cerdas

Claude tidak menduduki puncak tangga lagu, tetapi ini positif – sebagian besar karena perdagangannya lebih sedikit. Perdagangan yang berlebihan akan membunuh kinerja, baik Anda sebagai pribadi maupun jaringan transformator. Pengaturan yang berkualitas >>> tindakan yang konstan.

3. Diversifikasi, tetapi jangan menyebar

Para pemain top menjaga eksposur ke 2-3 aset utama (ETH, SOL, BTC) dan jarang mengejar setiap koin yang berkilau. Keseimbangan antara fokus dan fleksibilitas ini patut dicuri.

4. Keunggulan masih dalam eksekusi

Pengaturan waktu mikro Grok menunjukkan berapa banyak penundaan kecil atau entri yang ceroboh dari waktu ke waktu. Manusia tidak dapat berpikir secepat itu, tetapi mereka dapat mengotomatiskan ketepatan order, entri backtest, dan memperketat rutinitas eksekusi.

5. Rekayasa yang cepat = desain strategi

Setiap AI di Alpha Arena menggunakan logikanya sendiri – momentum, mean reversal, scalping. Bagi para trader, ini adalah pengingat: kerangka kerja lebih penting daripada prediksi. Tentukan sistem Anda, bukan firasat Anda.

6. Anda tidak dapat menyalin hasil secara membabi buta

Bahkan jika Anda mencoba meniru gerakan DeepSeek, Anda masih akan menghadapi selip, latensi, dan toleransi risiko yang berbeda. Gunakan Alpha Arena sebagai inspirasi, bukan sebagai panduan salin-tempel.

Intinya: AI bukanlah jalan pintas untuk mendapatkan uang dengan mudah. AI adalah cermin yang menunjukkan bagaimana struktur, disiplin, dan kemampuan beradaptasi membuahkan hasil. Jika para trader meminjam kebiasaan-kebiasaan tersebut alih-alih mengejar sinyal, mereka sudah berdagang lebih pintar dari separuh pasar.

Algoritma kecerdasan buatan mana yang dapat Anda percayai dengan uang Anda?

Jawaban singkatnya: tidak ada sama sekali.
Jawaban panjang: sebagian lebih banyak dari yang lain.

Hasil dari Alpha Arena memperjelas satu hal: bahkan AI yang paling tajam pun bisa berubah dari pahlawan menjadi margin call dalam seminggu. DeepSeek dan Grok terlihat cemerlang sekarang, tetapi logika yang sama dapat berkinerja buruk di pasar yang sideways atau saat terjadi penurunan BTC secara tiba-tiba. AI tidak “mempelajari” toleransi risiko, ia hanya mengeksekusinya.

Jika Anda berpikir untuk membiarkan AI melakukan trading untuk Anda, anggap saja seperti mempekerjakan pilot yang terkadang berhalusinasi tentang awan. Anda tetap harus melihat dasbornya.

Berikut ini cara mendekatinya dengan cerdas:

Mulai dari yang kecil. Jangan menyerahkan seluruh tumpukan Anda ke bot apa pun – uji, amati, dan tingkatkan secara bertahap.
Gunakan alat pengawasan. Platform seperti 3Commas dan Cryptohopper memungkinkan Anda mengotomatiskan strategi sambil tetap mengendalikan pengaturan risiko.
Bereksperimenlah, tetapi lakukan verifikasi. Bahkan ChatGPT Agent, yang baru-baru ini kami uji coba terhadap bot trading tradisional, bekerja paling baik sebagai alat pendukung keputusan, bukan solusi yang siap pakai.

Perbandingan itu, ChatGPT Agent vs Cryptohopper vs 3Commas, membahas pertanyaan ini dengan tepat: seberapa besar kontrol yang harus Anda berikan pada mesin. Alpha Arena hanya menambahkan lapisan uang langsung ke dalam perdebatan yang sama.

Jadi, bisakah Anda mempercayai AI dengan uang Anda?

Mungkin. Tetapi hanya jika Anda siap untuk mengawasinya seperti elang, atau setidaknya seperti trader yang pernah mengalami kerugian sebelumnya.