Puntos clave de la noticia
- DeepSeek Chat V3.1 logró una ganancia del 19.96% en 72 horas en una competencia de bots de IA.
- Changpeng Zhao (CZ) advierte que las estrategias de IA compartidas no pueden superar al mercado si todos las usan.
- Expertos señalan que los LLM públicos carecen de datos reales y no explican los riesgos asimétricos.
El debate sobre la efectividad del trading con IA se ha intensificado después de que el cofundador de Binance, Changpeng Zhao (CZ), cuestionara públicamente cómo los algoritmos compartidos pueden superar al mercado. Sus comentarios surgen en respuesta a un torneo de trading de 72 horas de Alpha Arena (Nof1), donde el bot de IA DeepSeek Chat V3.1 mostró un rendimiento dominante.
CZ se mostró escéptico en X sobre las estrategias que muchos traders usan simultáneamente. «Vi esto mucho en mi feed. DeepSeek superando al resto en trading con IA. ¿Cómo funciona esto? (…) Simplemente estás comprando y vendiendo al mismo tiempo que otros», reaccionó. CZ sostuvo que «las estrategias de IA funcionan si los traders tienen su propio plan que es mejor que otros, y nadie más lo tiene».
El torneo que captó la atención de CZ mostró a DeepSeek liderando la clasificación con un retorno del 19.96% (un valor de cuenta total de $11,995.57). El bot utilizó posiciones apalancadas largas en ETH (15x), SOL y BNB. En segundo lugar, Claude Sonnet 4.5 obtuvo una ganancia del 5.84%, mientras que, en el extremo inferior, GPT-5 registró una pérdida del 36.82% tras realizar apuestas cortas en XRP y DOGE.
Expertos advierten: ¿»Juego asistido por algoritmos»?
A pesar del entusiasmo, varios expertos moderan las expectativas sobre la efectividad del trading con IA para inversores minoristas. Markus Levin, cofundador de XYO, argumentó que los LLM públicos, como ChatGPT, a menudo se basan en un «conjunto pequeño y autorreforzado de fuentes» (comunicados de prensa, hilos de Reddit) y carecen de datos de mercado reales, a diferencia de los sistemas de IA propietarios utilizados por las grandes firmas.
El riesgo, según Levin, es que los usuarios traten las respuestas de estos LLM como asesoramiento de inversión.
Eric Croak, presidente de Croak Capital, fue más directo, calificando el uso minorista de IA generativa en criptomercados como «juego asistido por algoritmos«. Croak advirtió que el peligro reside en la «incapacidad [de la IA] para explicar el riesgo asimétrico en términos reales», omitiendo factores clave como las consecuencias fiscales o los problemas de liquidez. Este escepticismo subraya la brecha entre el rendimiento teórico en torneos y la aplicación práctica y segura en la efectividad del trading con IA en el mundo real.
