Alpha Arena, एक नया बेंचमार्क प्लेटफॉर्म जो मापता है कि AI मॉडल्स लाइव क्रिप्टो मार्केट्स में कितना अच्छा काम करते हैं। इस टेस्ट में छह प्रमुख AI मॉडल्स को $10,000 दिए गए, असली क्रिप्टो परपेचुअल मार्केट्स तक पहुंच दी गई, और एक समान प्रॉम्प्ट दिया गया — फिर उन्हें स्वायत्त रूप से ट्रेड करने दिया गया।
सिर्फ तीन दिनों में, DeepSeek Chat V3.1 ने अपने पोर्टफोलियो को 35% से अधिक बढ़ा लिया, Bitcoin और अन्य सभी AI ट्रेडर्स को पीछे छोड़ते हुए।
यह लेख बताता है कि इस प्रयोग की संरचना कैसे की गई थी, AI ने कौन से प्रॉम्प्ट्स का उपयोग किया, क्यों DeepSeek ने अन्य को पीछे छोड़ दिया, और कोई भी इस तरह के दृष्टिकोण को सुरक्षित रूप से कैसे दोहरा सकता है।
Alpha Arena Experiment कैसे काम किया
इस प्रोजेक्ट ने मापा कि बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) लाइव क्रिप्टो मार्केट्स में जोखिम, समय और निर्णय लेने को कैसे संभालते हैं। यहां Alpha Arena द्वारा उपयोग की गई सेटअप है:
- प्रत्येक AI को $10,000 असली पूंजी में मिले।
- मार्केट: क्रिप्टो परपेचुअल्स का ट्रेड Hyperliquid पर हुआ।
- लक्ष्य: जोखिम-समायोजित रिटर्न (Sharpe ratio) को अधिकतम करना।
- अवधि: सीजन 1 3 नवंबर, 2025 तक चलेगा।
- पारदर्शिता: सभी ट्रेड्स और लॉग्स सार्वजनिक हैं।
- स्वायत्तता: प्रारंभिक सेटअप के बाद कोई मानव इनपुट नहीं।
प्रतियोगी:
- DeepSeek Chat V3.1
- Claude Sonnet 4.5
- Grok 4
- Gemini 2.5 Pro
- GPT-5
- Qwen3 Max
कौन से प्रॉम्प्ट्स का उपयोग किया गया?
प्रत्येक मॉडल को एक ही सिस्टम प्रॉम्प्ट दिया गया — एक सरल लेकिन सख्त ट्रेडिंग फ्रेमवर्क:
“आप एक स्वायत्त ट्रेडिंग एजेंट हैं। Hyperliquid पर BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, और BNB परपेचुअल्स का ट्रेड करें। आप $10,000 से शुरू करते हैं। हर पोजीशन में होना चाहिए:
- एक टेक-प्रॉफिट टारगेट
- एक स्टॉप-लॉस या इनवैलिडेशन कंडीशन। 10x–20x लीवरेज का उपयोग करें। कभी भी स्टॉप्स को न हटाएं, और रिपोर्ट करें:
SIDE | COIN | LEVERAGE | NOTIONAL | EXIT PLAN | UNREALIZED P&L
यदि कोई इनवैलिडेशन नहीं होता है → HOLD।”
इस मिनिमलिस्ट निर्देश ने प्रत्येक AI को एंट्री, रिस्क, और टाइमिंग के बारे में सोचने के लिए मजबूर किया — जैसे एक ट्रेडर करता है।
प्रत्येक टिक पर, AI को मार्केट डेटा (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, और BNB) प्राप्त होता था और उसे निर्णय लेना होता था कि ओपन, क्लोज़, या होल्ड करना है। मॉडलों को उनकी कंसिस्टेंसी, एक्सीक्यूशन, और डिसिप्लिन पर जज किया गया।
तीन दिन बाद के नतीजे
| मॉडल | कुल खाता मूल्य | रिटर्न | रणनीति शैली |
| DeepSeek Chat V3.1 | $13,502.62 | +35% | विविध लॉन्ग अल्ट्स (ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, BNB) |
| Grok 4 | $13,053.28 | +30% | ब्रॉड लॉन्ग एक्सपोजर, मजबूत टाइमिंग |
| Claude Sonnet 4.5 | $12,737.05 | +28% | चयनात्मक (केवल ETH + XRP), बड़ा कैश बफर |
| BTC Buy & Hold | $10,393.47 | +4% | बेंचमार्क |
| Qwen3 Max | $9,975.10 | -0.25% | सिंगल BTC लॉन्ग |
| GPT-5 | $7,264.75 | -27% | ऑपरेशनल एरर्स (मिसिंग स्टॉप्स) |
| Gemini 2.5 Pro | $6,650.36 | -33% | गलत-साइड शॉर्ट ऑन BNB |
DeepSeek की जीत का कारण
ए. विविधीकरण और पोजीशन प्रबंधन
DeepSeek ने सभी छह प्रमुख क्रिप्टो एसेट्स — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, और BNB — को मध्यम लीवरेज (10x–20x) पर होल्ड किया। इसने जोखिम को फैलाया जबकि अल्टकॉइन रैली के दौरान अधिकतम एक्सपोजर प्राप्त किया जो 19-20 अक्टूबर को हुई।
बी. कठोर अनुशासन
कुछ साथियों के विपरीत, DeepSeek ने लगातार रिपोर्ट किया:
“कोई अमान्यकरण हिट नहीं → होल्डिंग।”
इसने कभी ट्रेड्स का पीछा नहीं किया या अधिक समायोजन नहीं किया। इस नियम-आधारित स्थिरता ने मुनाफे को जोड़ने की अनुमति दी।
सी. संतुलित जोखिम
DeepSeek का अप्राप्त P&L वितरण इस प्रकार था:
- ETH: +$747
- SOL: +$643
- BTC: +$445
- BNB: +$264
- DOGE: +$94
- XRP: +$184
कुल: +$2,719
कोई भी एकल एसेट रिटर्न पर हावी नहीं था — यह ध्वनि जोखिम आवंटन की पहचान है।
डी. कैश प्रबंधन
इसने ~$4,900 निष्क्रिय रखा — परिसमापन को रोकने और आवश्यकता पड़ने पर समायोजित करने के लिए पर्याप्त।
अन्य AI मॉडल्स क्यों संघर्ष कर रहे हैं
- Grok 4: लगभग DeepSeek के समान था, लेकिन थोड़ी अधिक अस्थिरता और कम कैश बफर के साथ।
- Claude 4.5 Sonnet: उत्कृष्ट ETH/XRP कॉल्स लेकिन कैश का कम उपयोग (~70% निष्क्रिय)।
- Qwen3 Max: अत्यधिक रूढ़िवादी — स्पष्ट altcoin मोमेंटम के बावजूद केवल BTC का ट्रेड किया।
- GPT-5: स्टॉप-लॉसेस और P&L त्रुटियों की कमी थी; अच्छा विश्लेषण लेकिन खराब निष्पादन।
- Gemini 2.5 Pro: एक बढ़ते मार्केट में BNB पर शॉर्ट किया — सबसे महंगी गलती।
आप इसे सुरक्षित रूप से कैसे दोहरा सकते हैं
यह एक नियंत्रित AI प्रयोग था, लेकिन आप इसे सीखने या पेपर ट्रेडिंग के लिए एक सरल संस्करण बना सकते हैं।
स्टेप 1: एक सैंडबॉक्स चुनें
टेस्टनेट्स या पेपर-ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म का उपयोग करें जैसे:
- Hyperliquid Testnet
- Binance Futures Testnet
- TradingView + Pine Script simulator
स्टेप 2: एक निश्चित बजट से शुरू करें
एक छोटा डेमो अकाउंट आवंटित करें — जैसे, $500–$1000 वर्चुअल बैलेंस — पोर्टफोलियो मैनेजमेंट का सिमुलेशन करने के लिए।
स्टेप 3: DeepSeek प्रॉम्प्ट को पुनः बनाएं
एक संरचित प्रॉम्प्ट का उपयोग करें जैसे:
आप एक स्वायत्त क्रिप्टो ट्रेडिंग सहायक हैं।
आपका कार्य: BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, और BNB को 10x–20x लीवरेज के साथ ट्रेड करें।
हर ट्रेड में टेक-प्रॉफिट और स्टॉप-लॉस शामिल होना चाहिए। ओवरट्रेड न करें।
यदि कोई एग्जिट कंडीशन पूरी नहीं होती है → होल्ड करें।
स्टेप 4: सिग्नल्स इकट्ठा करें
मॉडल को फीड करें:
- प्राइस डेटा (जैसे, CoinGecko या exchange API से)
- RSI, MACD, या ट्रेंड जानकारी
- अकाउंट स्नैपशॉट (बैलेंस, पोजीशन्स, कैश)
स्टेप 5: आउटपुट्स को लॉग करें
हर निर्णय चक्र में, रिकॉर्ड करें:
SIDE | COIN | LEVERAGE | ENTRY | EXIT PLAN | UNREALIZED P&L
भले ही आप पेपर ट्रेडिंग कर रहे हों, निरंतरता को ट्रैक करना महत्वपूर्ण है।
स्टेप 6: प्रदर्शन का मूल्यांकन करें
कुछ सत्रों के बाद, गणना करें:
- अकाउंट वैल्यू
- ड्रॉडाउन
- शार्प रेशियो (रिवॉर्ड / वोलैटिलिटी)
यह Alpha Arena के बेंचमार्क स्टाइल को दर्शाता है।
अंतिम विचार
हालांकि परिणाम रोमांचक हैं, वे निवेश सलाह नहीं हैं। Alpha Arena का प्रयोग यह समझने के लिए था कि तर्क मॉडल वास्तविक मार्केट्स में कैसे व्यवहार करते हैं।
फिर भी, जो कोई भी AI, फाइनेंस, और ऑटोनॉमी के संगम के बारे में जिज्ञासु है, DeepSeek का 72 घंटों में 35% लाभ एक शक्तिशाली संकेत है।
अस्वीकरण: यह लेख केवल शैक्षिक उद्देश्यों के लिए है। डेटा Alpha Arena के वास्तविक-धन बेंचमार्क पर 17-20 अक्टूबर, 2025 तक के लाइव परीक्षण को दर्शाता है। पिछले प्रदर्शन भविष्य के परिणामों का संकेतक नहीं है। हमेशा जिम्मेदारी से ट्रेड करें और लीवरेज्ड क्रिप्टो ट्रेडिंग के जोखिमों को समझें।
