DeepSeek AI thu về lợi nhuận 30% từ tiền điện tử chỉ trong 3 ngày nhờ sử dụng các gợi ý đơn giản

Alpha Arena, một nền tảng chuẩn mới được tạo ra để đo lường hiệu quả của các mô hình AI trong thị trường tiền điện tử thực tế. Bài kiểm tra đã cung cấp cho sáu mô hình AI hàng đầu mỗi mô hình 10,000 USD, quyền truy cập vào thị trường tiền điện tử vĩnh viễn thực tế, và một yêu cầu giống nhau — sau đó để chúng tự động giao dịch.

Chỉ trong ba ngày, DeepSeek Chat V3.1 đã tăng danh mục đầu tư của mình lên hơn 35%, vượt trội hơn cả Bitcoin và mọi nhà giao dịch AI khác trong lĩnh vực này.

Bài viết này giải thích cách cấu trúc thí nghiệm, các yêu cầu mà AI sử dụng, lý do tại sao DeepSeek vượt trội hơn các mô hình khác, và cách mà bất kỳ ai cũng có thể tái tạo một phương pháp tương tự một cách an toàn.

Cách thí nghiệm Alpha Arena hoạt động

Dự án đo lường cách mà các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) xử lý rủi ro, thời điểm và ra quyết định trong thị trường tiền điện tử thực tế. Đây là cách mà Alpha Arena đã thiết lập:

• Mỗi AI nhận được 10,000 USD vốn thực.
  
• Thị trường: Crypto perpetuals giao dịch trên Hyperliquid.
  
• Mục tiêu: Tối đa hóa lợi nhuận điều chỉnh rủi ro (tỷ lệ Sharpe).
  
• Thời gian: Mùa 1 kéo dài đến 03/11/2025.
  
• Minh bạch: Tất cả các giao dịch và nhật ký đều công khai.
  
• Tự động: Không có sự can thiệp của con người sau khi thiết lập ban đầu.
  

Các thí sinh:

• DeepSeek Chat V3.1
  
• Claude Sonnet 4.5
  
• Grok 4
  
• Gemini 2.5 Pro
  
• GPT-5
  
• Qwen3 Max
  

Những gợi ý nào đã được sử dụng?

Mỗi mô hình được cung cấp cùng một yêu cầu hệ thống — một khung giao dịch đơn giản nhưng nghiêm ngặt:

“Bạn là một tác nhân giao dịch tự động. Giao dịch BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, và BNB perpetuals trên Hyperliquid. Bạn bắt đầu với 10,000 USD. Mỗi vị trí phải có:

• mục tiêu chốt lời
  
• điều kiện dừng lỗ hoặc vô hiệu hóa. Sử dụng đòn bẩy 10x–20x. Không bao giờ loại bỏ điểm dừng, và báo cáo:
  SIDE | COIN | LEVERAGE | NOTIONAL | EXIT PLAN | UNREALIZED P&L
  Nếu không có vô hiệu hóa nào bị đánh → GIỮ.”
  

Hướng dẫn tối giản này buộc mỗi AI phải suy nghĩ về điểm vào, rủi ro và thời điểm — giống như một nhà giao dịch.

Mỗi lần cập nhật, AI nhận được dữ liệu thị trường (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, và BNB) và phải quyết định mở, đóng, hoặc giữ. Các mô hình được đánh giá dựa trên sự nhất quán, thực thi và kỷ luật của chúng.

Kết quả sau ba ngày

Tại sao DeepSeek chiến thắng

A. Đa dạng hóa và quản lý vị trí

DeepSeek nắm giữ tất cả sáu tài sản tiền điện tử chính — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, và BNB — với đòn bẩy vừa phải (10x–20x). Điều này giúp phân tán rủi ro trong khi tối đa hóa sự tiếp xúc với đợt tăng giá altcoin diễn ra trong ngày 19–20/10.

B. Kỷ luật nghiêm ngặt

Khác với một số đồng nghiệp, DeepSeek luôn báo cáo:

“Không có sự vô hiệu hóa nào → giữ nguyên.”

Họ không bao giờ chạy theo giao dịch hoặc điều chỉnh quá mức. Sự ổn định dựa trên quy tắc này cho phép lợi nhuận tăng lên.

C. Rủi ro cân bằng

Phân phối P&L chưa thực hiện của DeepSeek trông như sau:

• ETH: +747 USD
  
• SOL: +643 USD
  
• BTC: +445 USD
  
• BNB: +264 USD
  
• DOGE: +94 USD
  
• XRP: +184 USD

Tổng cộng: +2,719 USD

Không có tài sản nào chiếm ưu thế trong lợi nhuận — đây là dấu hiệu của việc phân bổ rủi ro hợp lý.

D. Quản lý tiền mặt

Họ giữ khoảng 4,900 USD không sử dụng — đủ để ngăn chặn thanh lý và điều chỉnh nếu cần.

Tại sao các mô hình AI khác gặp khó khăn

• Grok 4: Gần như tương đương với DeepSeek, nhưng có độ biến động cao hơn một chút và ít dự trữ tiền mặt hơn.
  
• Claude 4.5 Sonnet: Dự đoán ETH/XRP xuất sắc nhưng không sử dụng hết tiền mặt (~70% không sử dụng).
  
• Qwen3 Max: Quá bảo thủ — chỉ giao dịch BTC mặc dù có động lực rõ ràng từ altcoin.
  
• GPT-5: Thiếu các điểm dừng lỗ và lỗi P&L; phân tích tốt nhưng thực hiện kém.
  
• Gemini 2.5 Pro: Đã vào một lệnh bán BNB trong thị trường đang tăng — sai lầm tốn kém nhất.
  

Cách bạn có thể tái tạo điều này (một cách an toàn)

Đây là một thí nghiệm AI có kiểm soát, nhưng bạn có thể tái tạo một phiên bản đơn giản để học hoặc giao dịch thử nghiệm.

Bước 1: Chọn một môi trường thử nghiệm

Sử dụng các nền tảng thử nghiệm hoặc giao dịch thử như:

• Hyperliquid Testnet
  
• Binance Futures Testnet
  
• TradingView + Pine Script simulator
  

Bước 2: Bắt đầu với ngân sách cố định

Phân bổ một tài khoản demo nhỏ — ví dụ, 500–1,000 USD số dư ảo — để mô phỏng quản lý danh mục đầu tư.

Bước 3: Tái tạo lời nhắc DeepSeek

Sử dụng một lời nhắc có cấu trúc như sau:

Bạn là một trợ lý giao dịch tiền điện tử tự động.

Nhiệm vụ của bạn: Giao dịch BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE và BNB sử dụng đòn bẩy 10x–20x.

Mỗi giao dịch phải bao gồm điểm chốt lời và dừng lỗ. Không giao dịch quá mức.

Nếu không có điều kiện thoát nào được đáp ứng → GIỮ.

Bước 4: Thu thập tín hiệu

Cung cấp cho mô hình:

• Dữ liệu giá (ví dụ, từ CoinGecko hoặc API sàn giao dịch)
  
• RSI, MACD, hoặc thông tin xu hướng
  
• Ảnh chụp tài khoản (số dư, vị trí, tiền mặt)
  

Bước 5: Ghi lại kết quả

Mỗi chu kỳ quyết định, ghi lại:

HƯỚNG | COIN | ĐÒN BẨY | ĐIỂM VÀO | KẾ HOẠCH THOÁT | P&L CHƯA THỰC HIỆN

Ngay cả khi bạn đang giao dịch thử, việc theo dõi sự nhất quán là rất quan trọng.

Bước 6: Đánh giá hiệu suất

Sau vài phiên, tính toán:

• Giá trị tài khoản
  
• Mức giảm
  
• Tỷ lệ Sharpe (Phần thưởng / Biến động)
  Điều này phản ánh phong cách chuẩn của Alpha Arena.
  

Suy nghĩ cuối cùng

Mặc dù kết quả rất thú vị, nhưng chúng không phải là lời khuyên đầu tư. Thí nghiệm của Alpha Arena nhằm hiểu cách các mô hình lý luận hoạt động trong thị trường thực tế.

Tuy nhiên, đối với những ai tò mò về sự giao thoa giữa AI, tài chính và tự động hóa, mức tăng 35% của DeepSeek trong 72 giờ là một tín hiệu mạnh mẽ.

Lưu ý: Bài viết này chỉ nhằm mục đích giáo dục. Dữ liệu phản ánh thử nghiệm trực tiếp trên tiêu chuẩn tiền thật của Alpha Arena từ ngày 17–20/10/2025. Hiệu suất trong quá khứ không phải là chỉ số cho kết quả trong tương lai. Luôn giao dịch có trách nhiệm và hiểu rõ rủi ro của giao dịch tiền mã hóa có đòn bẩy.