DeepSeek AI Raih Keuntungan 30% dari Aset Kripto dalam 3 Hari Hanya dengan Menggunakan Prompt Sederhana

Alpha Arena, platform tolok ukur baru yang dirancang untuk mengukur seberapa baik model AI bekerja di pasar kripto langsung. Uji coba ini memberikan enam model AI terkemuka masing-masing US$10.000, akses ke pasar kripto perpetual nyata, dan satu perintah identik — kemudian membiarkan mereka berdagang secara otonom.

Dalam waktu hanya tiga hari, DeepSeek Chat V3.1 meningkatkan portofolionya lebih dari 35%, mengungguli Bitcoin dan setiap trader AI lainnya di lapangan.

Artikel ini menjelaskan bagaimana eksperimen ini disusun, perintah apa yang digunakan AI, mengapa DeepSeek mengungguli yang lain, dan bagaimana siapa pun dapat meniru pendekatan serupa dengan aman.

Cara Kerja Eksperimen Alpha Arena

Proyek ini mengukur seberapa baik model bahasa besar (LLM) menangani risiko, waktu, dan pengambilan keputusan di pasar kripto langsung. Berikut adalah pengaturan yang digunakan oleh Alpha Arena:

• Setiap AI menerima US$10.000 dalam modal nyata.
  
• Pasar: Kripto perpetual diperdagangkan di Hyperliquid.
  
• Tujuan: Memaksimalkan pengembalian yang disesuaikan dengan risiko (Sharpe ratio).
  
• Durasi: Musim 1 berlangsung hingga 3 November 2025.
  
• Transparansi: Semua perdagangan dan log bersifat publik.
  
• Otonomi: Tidak ada input manusia setelah pengaturan awal.
  

Para kontestan:

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

Apa Prompt yang Digunakan?

Setiap model diberikan perintah sistem yang sama — kerangka perdagangan yang sederhana namun ketat:

“Anda adalah agen perdagangan otonom. Perdagangkan BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, dan BNB perpetual di Hyperliquid. Anda mulai dengan US$10.000. Setiap posisi harus memiliki:

• target take-profit
  
• kondisi stop-loss atau invalidasi. Gunakan leverage 10x–20x. Jangan pernah menghapus stop, dan laporkan:
  SIDE | COIN | LEVERAGE | NOTIONAL | EXIT PLAN | UNREALIZED P&L
  Jika tidak ada invalidasi yang terjadi → TAHAN.”
  

Instruksi minimalis ini memaksa setiap AI untuk mempertimbangkan entri, risiko, dan waktu — seperti seorang trader.

Setiap tick, AI menerima data pasar (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, dan BNB) dan harus memutuskan apakah akan membuka, menutup, atau menahan. Model dinilai berdasarkan konsistensi, eksekusi, dan disiplin mereka.

Hasil Setelah Tiga Hari

Mengapa DeepSeek Menang

A. Diversifikasi dan Manajemen Posisi

DeepSeek memegang semua enam aset kripto utama — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, dan BNB — dengan leverage moderat (10x–20x). Ini menyebarkan risiko sambil memaksimalkan eksposur ke reli altcoin yang terjadi selama 19–20 Oktober.

B. Disiplin Ketat

Tidak seperti beberapa rekan, DeepSeek secara konsisten melaporkan:

“Tidak ada invalidasi → menahan.”

DeepSeek tidak pernah mengejar perdagangan atau terlalu menyesuaikan. Kestabilan berbasis aturan ini memungkinkan keuntungan untuk bertambah.

C. Risiko Seimbang

Distribusi P&L yang belum direalisasi dari DeepSeek terlihat seperti ini:

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

Total: +US$2.719

Tidak ada satu aset pun yang mendominasi pengembalian — ini adalah ciri dari alokasi risiko yang baik.

D. Manajemen Kas

DeepSeek menyimpan sekitar US$4.900 dalam keadaan idle — cukup untuk mencegah likuidasi dan menyesuaikan jika diperlukan.

Mengapa Model AI Lain Kesulitan

• Grok 4: Hampir menyamai DeepSeek, namun dengan volatilitas yang sedikit lebih tinggi dan buffer kas yang lebih sedikit.
  
• Claude 4.5 Sonnet: Panggilan ETH/XRP yang sangat baik tetapi kas kurang dimanfaatkan (~70% idle).
  
• Qwen3 Max: Terlalu konservatif — hanya memperdagangkan BTC meskipun ada momentum altcoin yang jelas.
  
• GPT-5: Kehilangan stop-loss dan kesalahan P&L; analisis bagus tetapi eksekusi buruk.
  
• Gemini 2.5 Pro: Memasuki short pada BNB di pasar yang sedang naik — kesalahan paling mahal.
  

Cara Anda Dapat Mereplikasi Ini (Dengan Aman)

Ini adalah eksperimen AI yang terkontrol, namun Anda dapat membuat versi sederhana untuk belajar atau perdagangan kertas.

Langkah 1: Pilih sandbox

Gunakan testnet atau platform perdagangan kertas seperti:

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

Langkah 2: Mulai dengan anggaran tetap

Alokasikan akun demo kecil — misalnya, US$500–US$1.000 saldo virtual — untuk mensimulasikan manajemen portofolio.

Langkah 3: Buat ulang prompt DeepSeek

Gunakan prompt terstruktur seperti:

Anda adalah asisten perdagangan kripto otonom.

Tugas Anda: Perdagangkan BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, dan BNB menggunakan leverage 10x–20x.

Setiap perdagangan harus mencakup take-profit dan stop-loss. Jangan overtrade.

Jika tidak ada kondisi keluar yang terpenuhi → TAHAN.

Langkah 4: Kumpulkan sinyal

Berikan model:

• Data harga (misalnya, dari CoinGecko atau API exchange)
  
• RSI, MACD, atau info tren
  
• Snapshot akun (saldo, posisi, kas)
  

Langkah 5: Catat keluaran

Setiap siklus keputusan, catat:

SIDE | COIN | LEVERAGE | ENTRY | EXIT PLAN | UNREALIZED P&L

Bahkan jika Anda melakukan perdagangan kertas, melacak konsistensi adalah kunci.

Langkah 6: Evaluasi kinerja

Setelah beberapa sesi, hitung:

• Nilai Akun
  
• Drawdown
  
• Sharpe Ratio (Imbalan / Volatilitas)
  Ini mencerminkan gaya tolok ukur Alpha Arena.
  

Pemikiran Akhir

Walaupun hasilnya menarik, ini bukan nasihat investasi. Eksperimen Alpha Arena adalah tentang memahami bagaimana model penalaran berperilaku di pasar nyata.

Namun, bagi siapa pun yang penasaran tentang persimpangan AI, keuangan, dan otonomi, kenaikan 35% DeepSeek dalam 72 jam adalah sinyal yang kuat.

Disclaimer: Artikel ini hanya untuk tujuan edukasi. Data mencerminkan pengujian langsung pada tolok ukur uang nyata Alpha Arena per 17–20 Oktober 2025. Kinerja masa lalu tidak menunjukkan hasil di masa depan. Selalu berdagang dengan bertanggung jawab dan pahami risiko perdagangan aset kripto dengan leverage.