Análisis práctico: cómo los traders logran dar vuelta la competencia y ganar en un torneo cripto dominado por la IA

Autor: 1912212.eth, Foresight News

Título original: Le ganamos en secreto al campeón del torneo de trading con IA Qwen

El 4 de noviembre a las 6 hs finalizó el primer torneo de trading con modelos de IA nof1, una competencia de grandes modelos que atrajo la atención del mundo tecnológico y finalmente llegó a su fin.

Con 10 mil dólares para operar en largo y corto BTC, ETH, BNB, SOL, XRP y DOGE, el resultado fue que Qwen3 Max terminó en primer lugar con una rentabilidad del 22,3%; DeepSeek Chat V3.1 quedó segundo con un 7,66%. El resto de los modelos tuvo grandes pérdidas: Claude Sonnet 4.5 perdió un 30,81%, Grok 4 perdió un 45,38%, Gemini 2.5 Pro perdió un 56,71% y GPT 5 perdió un 62,66%.

Qwen terminó con un valor de posición de 12.231 dólares, DeepSeek con 10.489 dólares, siendo los únicos dos de los seis grandes modelos que lograron ganancias, mientras que los demás sufrieron pérdidas considerables.

El punto de inflexión marcó la diferencia

La diferencia entre los grandes modelos no estaba predestinada desde el principio.

Al inicio de la competencia, el precio de bitcoin rondaba los 100 mil dólares, los fondos de los participantes no fluctuaban mucho y el capital inicial de 10 mil dólares apenas se movía. Ese período fue más bien una ronda de calentamiento, donde cada IA se adaptaba a las reglas y a la entrada de datos. DeepSeek mostró desde el principio un estilo estable, usando baja palanca y una estrategia de posiciones largas diversificadas en varias criptos, con apalancamiento de 10-15x a largo plazo, enfatizando la diversificación del riesgo y el seguimiento de tendencias. Qwen3 fue más agresivo, prefiriendo alto apalancamiento (hasta 25x) y posiciones concentradas en 1 o 2 criptos, como ALL IN BTC en largo, buscando alta tasa de aciertos.

Claude y Grok fueron más conservadores, con baja frecuencia de operaciones; Claude mantuvo posiciones largas con apalancamiento moderado, mientras que Grok alternó entre posiciones largas y cortas, pero quedó rezagado por tener demasiadas posiciones cortas al principio. En comparación, Gemini y GPT-5 fueron muy activos: el primero hizo 165 operaciones, el segundo 63, pero ambos optaron por estrategias de entrada y salida rápida, con posiciones de corta duración, lo que les jugó en contra por estar completamente en corto al inicio.

Después del 19 de octubre, BTC empezó a subir desde los 106 mil dólares, y openai y gemini comenzaron a caer en el ranking, quedando últimos. El 23 de octubre, BTC subió cuatro días seguidos desde los 107 mil dólares, y desde ese momento DeepSeek y Qwen3 comenzaron a disputarse el primer puesto. Al principio Qwen3 lideraba ampliamente, pero el 26 de octubre por la noche, BTC cayó fuerte desde los 115 mil dólares y DeepSeek superó a Qwen3, hasta que el 3 de noviembre por la noche BTC volvió a caer y Qwen3 recuperó el primer puesto justo antes del final.

La clave del éxito de DeepSeek fue su trading de baja frecuencia y alta disciplina, mientras que la alta tasa de aciertos y apalancamiento de Qwen3 fue llamativa, pero la avaricia en los ajustes le costó caro. Gemini y GPT-5, en el fondo de la tabla, son ejemplos de lo que no hay que hacer: Gemini operó como un minorista persiguiendo subidas y bajadas, con posiciones cortas y baja relación ganancia/pérdida, lo que amplificó comisiones y errores, llevando a perder la mitad del capital. GPT-5, por su parte, fue tan conservador y lento en la toma de decisiones que evitó grandes pérdidas, pero perdió oportunidades y falló en la dirección (como estar completamente en corto al inicio), terminando con pérdidas.

Por supuesto, todos los modelos participantes se basaron únicamente en indicadores técnicos como RSI y MACD, ignorando muchos eventos macro y noticias, y en estos más de diez días de competencia hubo muchos factores aleatorios; incluso los ganadores pueden sufrir grandes pérdidas por diversas razones.

Primero, seguir la tendencia y la disciplina supera a la alta frecuencia: en mercados inciertos, estrategias de baja frecuencia, largo plazo y alta relación ganancia/pérdida son más confiables y evitan el trading emocional. Segundo, diversificar el riesgo es mejor que ser agresivo con posiciones grandes: el alto apalancamiento de Qwen3 puede amplificar ganancias, pero también pérdidas, por lo que los inversores deben gestionar bien las posiciones y los stops. Tercero, las limitaciones de la IA recuerdan la importancia de la decisión humana: aunque la IA use los mismos datos, las diferencias de entrenamiento llevan a resultados muy distintos; los inversores pueden aprender de la rigurosidad cuantitativa de DeepSeek, pero deben combinarlo con análisis fundamental y comprensión humana. El torneo mostró el potencial de la IA en finanzas —por ejemplo, la experiencia de la empresa matriz de DeepSeek puede haberle dado ventaja—, pero los inversores no deben depender demasiado: la IA debe ser una herramienta, no un oráculo, y la clave es combinar inteligencia artificial con experiencia personal para sobrevivir en el mercado cripto.

Nosotros también hicimos nuestras jugadas

Poco después de que comenzara el torneo de trading con IA, el grupo decidió competir contra las IAs. Las reglas siguieron las de Alpha Arena: solo se permitía operar contratos de BTC, ETH, BNB, SOL, XRP y DOGE, usando la plataforma Lighter, con los apalancamientos que permite Lighter. Para evitar que alguien se quedara sin operar y solo “aprovechara” el capital, se exigía al menos 10 operaciones durante el evento.

El nombre del grupo reflejaba nuestra determinación y objetivo final: “Vencer a la IA”.

Veamos primero los resultados finales:

Al terminar el evento, obligué a todos a compartir sus planes y experiencias durante la competencia.

Yobo: Antes de que empezara oficialmente la competencia, me fijé una regla: solo operar BTC y ETH, usar el máximo apalancamiento permitido por la plataforma, abrir posiciones entre el 30% y 50% del total, y poner take profit y stop loss en proporción 2,5:1. Los dos primeros días estuve muy activo y tras varias operaciones en reversa, en solo dos días tuve una caída del 24%. Sentí que si seguía así iba a quedar en cero, así que paré una semana, hasta que el 28 abrí un corto, gané y reduje la caída al 13%. Pero el golpe final fue el 3 por la noche, antes de salir a comer, me la jugué con un corto y acerté la caída de esa noche. Aunque el take profit fue conservador y gané menos que si hubiera estado mirando la pantalla, logré el objetivo de “vencer a la IA” y quedé satisfecho.

Flor de Cebolla: Mi estilo es cauteloso. El 22 de octubre a la noche, una posición larga en ETH me dio más del 20% de ganancia y eso fue la base. Después seguí estrictamente las reglas de take profit y stop loss para proteger la posición, terminando con un 21,84%. Pensé que iba a ganar, pero en las últimas 10 horas hubo un gran movimiento y me superaron. Una lástima.

Cerlina: Prefiero ir en corto antes que en largo. Con la mentalidad de vencer a la IA, salía cuando alcanzaba la ganancia esperada y esperaba el siguiente buen punto de entrada. Para reducir pérdidas, solo mantenía posiciones si estaba frente a la compu. Terminé con un 3,02% de ganancia, pero no perder ya es ganar.

Chloeppan: Al principio fui muy prudente, usando solo 5x en estrategias de intercambio largo/corto, llegando a un 10% de ganancia. Después de dos días me tenté y me puse más agresiva, subí a 10x y aumenté el margen. Justo una noche de volatilidad olvidé cerrar un corto en XRP y perdí un 44% en una sola operación. Así que en la segunda mitad “me rendí” y solo mantuve algunos cortos hasta el final. Conclusión: para operar contratos hay que tener la cabeza fría, dedicar tiempo a mirar el mercado y no dejar posiciones apalancadas abiertas de noche. Para quienes trabajamos mucho y no tenemos tiempo de mirar la pantalla, la IA puede ayudar a hacer estrategias y tener mejores resultados.

Satisfecho: Esta vez operé principalmente BTC y ETH. Al principio el mercado caía y abrí cortos con 20x, pero llegué a perder un 20%. Después vi que “Maji Hermano” iba en largo y me di vuelta, llegando a un 50% de ganancia. Luego intenté un corto en el pico y puse take profit y stop loss, pero el stop era muy ajustado y me cerraron antes de tiempo, con una caída del 30%. Después el mercado siguió bajando, volví a abrir cortos pero cerré con poca ganancia por miedo. Terminé con un 0,6% de ganancia. Pensaba entrar en corto en otro pico, pero por las pérdidas anteriores me puse cauteloso y no me animé, perdiendo la oportunidad. Operé siempre entre 10x y 20x, así que no dejaba posiciones abiertas de noche y me levantaba nervioso cada mañana.

Lejano Oriente: Al principio fui largo en todas las criptos, pero después de ver la volatilidad me puse más cauteloso y solo fui largo en BTC con gran posición. En los últimos días, por no poner stop loss y pensar que después de una caída iba a rebotar al precio de entrada, terminé perdiendo un 45,37%.

Kerry: Abrir una posición es un pequeño paso para mí, pero un gran paso para la humanidad. Soy conservador y, con el patrocinio de mi empresa, abrí mi primer contrato. La primera semana solo fui largo en BTC, ETH, XRP, SOL y DOGE, abriendo posiciones antes de dormir y viendo que se cerraban solas al despertar. Perdí un poco, pero lo importante fue la experiencia, un poco de juego no hace mal.

All In y que sea lo que Dios quiera: Al principio pensaba operar con posiciones chicas y cautela, pero después me di cuenta que mi estilo es más agresivo, así que me lancé. La primera operación fue un largo de 25x en SOL, que me dio pérdida; seguí insistiendo en largos y la segunda fue un 50x en BTC, pero el mercado cayó y perdí fuerte. Ya casi sin capital, aprendí la lección y abrí un corto de 50x para recuperar. Tras dos días de descanso, el mercado cambió y volví a ir largo en ETH, pero ese día me liquidaron; seguí insistiendo y logré recuperar la mitad del capital con otro largo. Después intenté varias veces operar con 50x para agarrar movimientos, pero no salió bien... Finalmente, la noche del 24, un corto fue liquidado por una vela y terminó mi montaña rusa en la competencia.

Guangguang: Perdí todo, sin comentarios.

De los 10 participantes, menos de la mitad terminó con ganancias, y solo 2 lograron más del 20%. El resto apenas logró pequeñas ganancias, rozando el break even. Comparando con los 6 grandes modelos de IA, la proporción de ganadores y perdedores fue similar.

Los primeros eliminados fueron los más arriesgados, usando máximo apalancamiento y buscando adrenalina, pero fueron los primeros en quedar fuera, y aunque recuperaron algo después, una sola vela los sacó del juego. Comparado con los modelos de IA, las “emociones humanas” hacen que los traders quieran recuperar rápido después de perder, lo que lleva a operar sin stop loss y con alta frecuencia, terminando en pérdidas cada vez mayores.

Además, este evento demostró la importancia de los nombres: los dos últimos se llamaban “All In y que sea lo que Dios quiera” y “Guangguang”, así que uno “murió” y el otro “perdió todo”, cumpliendo su destino. Como dijo Chloeppan, los contratos parecen ser para quienes tienen mucho tiempo libre, y el ganador se llama Yobo, que significa “persona ociosa”, así que el resumen parece bastante acertado.

Operar con todo el capital a 50x, operar frecuentemente y no poner stop loss fueron las principales causas de las pérdidas y liquidaciones en este evento. Los traders de contratos deberían volverse máquinas frías para sobrevivir en este mercado de alto riesgo. Si no sos bueno operando, simplemente holdear BTC puede ser una buena opción. En este torneo de IA, solo holdear bitcoin terminó tercero en rentabilidad, solo detrás de Qwen3 y DeepSeek.