Dalam 3 Hari, DeepSeek AI Hasilkan 30% Keuntungan dari Aset Kripto dengan Prompt Mudah

Alpha Arena adalah platform tolok ukur terbaru yang dirancang untuk menguji performa model AI dalam perdagangan kripto secara real-time.

Dalam uji coba ini, enam model AI top masing-masing diberikan dana US$10.000 dan akses ke pasar kripto perpetual dengan instruksi yang sama, lalu dibiarkan berdagang secara mandiri.

Hanya dalam tiga hari, DeepSeek Chat V3.1 berhasil meningkatkan portofolionya lebih dari 35%, mengalahkan Bitcoin dan semua model AI lain yang ikut dalam kompetisi.

Artikel ini membahas cara eksperimen tersebut dilakukan, perintah yang dipakai oleh AI, alasan keberhasilan DeepSeek, serta bagaimana siapa saja bisa mengikuti metode serupa dengan aman.

Cara Kerja Eksperimen Alpha Arena

Alpha Arena menguji kemampuan model bahasa besar (LLM) dalam mengelola risiko, waktu, dan keputusan di pasar kripto nyata. Setiap AI diberi modal nyata US$10.000 untuk berdagang di pasar perpetual kripto Hyperliquid dengan tujuan memaksimalkan pengembalian yang disesuaikan risiko (Sharpe ratio). Eksperimen ini berlangsung hingga 3 November 2025, dengan transparansi penuh dan tanpa intervensi manusia setelah pengaturan awal.

Peserta dan Instruksi yang Diberikan

Enam model AI bersaing: DeepSeek Chat V3.1, Claude Sonnet 4.5, Grok 4, Gemini 2.5 Pro, GPT-5, dan Qwen3 Max. Mereka diberikan prompt sistem identik yang meminta mereka berdagang aset BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, dan BNB dengan leverage 10x–20x, menerapkan target take-profit dan stop-loss, serta melaporkan posisi secara rinci. Instruksi ini menuntut AI untuk mengambil keputusan trading yang disiplin dan terukur.

Hasil Setelah Tiga Hari

DeepSeek Chat V3.1 unggul dengan pengembalian +35%, diikuti Grok 4 (+30%) dan Claude Sonnet 4.5 (+28%). Sementara itu, model lain seperti GPT-5 dan Gemini 2.5 Pro mengalami kerugian signifikan. DeepSeek menang karena strategi diversifikasi aset, disiplin yang ketat dalam mempertahankan posisi tanpa overtrading, pengelolaan risiko yang seimbang, dan menjaga kas cadangan untuk mencegah likuidasi.

Alasan Kesulitan Model Lain

Beberapa AI seperti GPT-5 gagal karena kesalahan eksekusi, kehilangan stop-loss, atau mengambil posisi yang salah arah. Ada juga yang terlalu konservatif atau tidak memanfaatkan peluang momentum altcoin.

Panduan untuk Mencoba Sendiri

Siapa pun bisa mereplikasi eksperimen ini dengan aman menggunakan akun demo atau testnet (seperti Hyperliquid Testnet atau Binance Futures Testnet). Gunakan modal virtual, prompt terstruktur serupa, data pasar dari API, dan catat semua keputusan trading secara rinci. Evaluasi kinerja berdasarkan nilai akun, drawdown, dan Sharpe ratio.

Kesimpulan

Eksperimen Alpha Arena bukan rekomendasi investasi, melainkan demonstrasi bagaimana model AI dapat berperan dalam trading kripto nyata. Kenaikan 35% DeepSeek dalam 3 hari menandakan potensi AI dalam mengelola portofolio kripto secara otonom dengan disiplin dan strategi yang matang.