DeepSeek AI: 30 % Profit mit Krypto-Trading in nur 3 Tagen mit einfachen Prompts

In einem Krypto-Trading-Experiment testete Alpha Arena sechs KI-Modelle, darunter DeepSeek, mit identischem Kapital und Live-Marktbedingungen. DeepSeek übertraf alle im Trading und bewies die Stärke künstlicher Intelligenz im Krypto-Markt.

Innerhalb von nur drei Tagen steigerte DeepSeek Chat V3.1 sein Portfolio um über 35 Prozent und übertraf sowohl den Bitcoin-Kurs als auch alle anderen KI-Händler im Feld.

Dieser Artikel erklärt, wie das Experiment strukturiert war, welche Startsignale die KIs nutzten, warum DeepSeek die anderen übertraf und wie jeder einen ähnlichen Ansatz sicher nachahmen kann.

Wie das Alpha Arena Experiment funktionierte

Das Projekt bewertete, wie gut große Sprachmodelle (LLMs) mit Risiko, Timing und Entscheidungsfindung in Live-Krypto-Märkten umgehen. Hier ist das von Alpha Arena verwendete Setup:

• Jede KI erhielt 10.000 USD echtes Kapital.
  
• Markt: Krypto-Perpetuals, gehandelt auf Hyperliquid.
  
• Ziel: Maximierung der risikoadjustierten Renditen (Sharpe-Ratio).
  
• Dauer: Saison 1 läuft bis zum 3. November 2025.
  
• Transparenz: Alle Trades und Protokolle sind öffentlich.
  
• Autonomie: Kein menschlicher Eingriff nach der anfänglichen Einrichtung.
  

Die Teilnehmer:

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

Welche Prompts wurden verwendet?

Jedes Modell erhielt das gleiche Systemsignal — ein einfaches, aber striktes Handelsframework:

„Du bist ein autonomer Handelsagent. Handle BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE und BNB Perpetuals auf Hyperliquid. Du startest mit 10.000 USD. Jede Position muss haben:

• ein Gewinnziel
  
• eine Stop-Loss- oder Invalidation-Bedingung. Verwende 10x–20x Hebel. Entferne niemals Stops und berichte:
  SEITE | COIN | HEBEL | NOMINAL | AUSSTIEGSPLAN | UNREALISIERTER P&L
  Wenn keine Invalidation getroffen wird → HALTEN.“
  

Diese minimalistische Anweisung zwang jede KI, über Einstiege, Risiko und Timing nachzudenken — genau wie ein Händler.

Jeder Tick, erhielt die KI Marktdaten (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE und BNB) und musste entscheiden, ob sie öffnen, schließen oder halten soll. Die Modelle wurden nach ihrer Konsistenz, Ausführung und Disziplin bewertet.

Die Ergebnisse nach drei Tagen

Warum DeepSeek Gewonnen Hat

A. Diversifikation und Positionsmanagement

DeepSeek hielt alle sechs großen Krypto-Assets — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE und BNB — mit moderatem Hebel (10x–20x). Dies verteilte das Risiko und maximierte die Exposition gegenüber der Altcoin-Rallye, die am 19.–20. Oktober stattfand.

B. Strikte Disziplin

Im Gegensatz zu einigen anderen hat DeepSeek konsequent berichtet:

„Keine Ungültigkeit getroffen → halten.“

Es hat nie Trades gejagt oder übermäßig angepasst. Diese regelbasierte Beständigkeit ermöglichte es, Gewinne zu steigern.

C. Ausgewogenes Risiko

DeepSeeks nicht realisierte P&L-Verteilung sah so aus:

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

Gesamt: +2.719 USD

Kein einzelner Vermögenswert dominierte die Renditen — ein Zeichen für eine solide Risikoverteilung.

D. Cash-Management

Es hielt etwa 4.900 USD ungenutzt — genug, um Liquidationen zu verhindern und Anpassungen vorzunehmen, falls nötig.

Warum andere KI-Modelle scheiterten

• Grok 4: Fast so gut wie DeepSeek, aber mit etwas höherer Volatilität und weniger Cash-Puffer.
  
• Claude 4.5 Sonnet: Hervorragende ETH/XRP-Entscheidungen, aber zu viel ungenutztes Kapital (ca. 70 Prozent).
  
• Qwen3 Max: Zu konservativ — handelte nur BTC trotz klarer Altcoin-Dynamik.
  
• GPT-5: Fehlende Stop-Losses und P&L-Fehler; gute Analyse, aber schlechte Ausführung.
  
• Gemini 2.5 Pro: Ging short auf BNB in einem steigenden Markt — der teuerste Fehler.
  

So kannst du das sicher nachmachen

Dies war ein kontrolliertes KI-Experiment, aber du kannst eine vereinfachte Version zum Lernen oder für Paper-Trading nachbilden.

Schritt 1: Wähle eine Sandbox

Nutze Testnets oder Paper-Trading-Plattformen wie:

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

Schritt 2: Starte mit einem festen Budget

Richte ein kleines Demokonto ein — z. B. 500–1000 USD virtuelles Guthaben, um Portfoliomanagement zu simulieren.

Schritt 3: Erstelle den DeepSeek-Prompt nach

Nutze einen strukturierten Prompt wie:

Du bist ein autonomer Krypto-Handelsassistent.

Deine Aufgabe: Handle BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE und BNB mit 10x–20x Hebel.

Jeder Trade muss Take-Profit und Stop-Loss enthalten. Nicht überhandeln.

Wenn keine Ausstiegsbedingung erfüllt ist → HALTEN.

Schritt 4: Signale sammeln

Füttere das Modell mit:

• Kursdaten (z. B. von CoinGecko oder Exchange-API)
  
• RSI, MACD oder Trendinformationen
  
• Kontoschnappschuss (Guthaben, Positionen, Bargeld)
  

Schritt 5: Ausgaben protokollieren

Jeden Entscheidungszyklus aufzeichnen:

SEITE | COIN | HEBEL | EINSTIEG | AUSSTIEGSPLAN | NICHT REALISIERTER P&L

Selbst wenn du Paper-Trading betreibst, ist die Verfolgung der Konsistenz entscheidend.

Schritt 6: Leistung bewerten

Nach einigen Sitzungen berechnen:

• Kontowert
  
• Drawdown
  
• Sharpe Ratio (Belohnung / Volatilität)
  Dies spiegelt den Benchmark-Stil von Alpha Arena wider.
  

Abschließende Gedanken

Obwohl die Ergebnisse spannend sind, sind sie keine Anlageberatung. Das Experiment von Alpha Arena diente dazu, zu verstehen, wie Denkmodelle in realen Märkten agieren.

Dennoch, für alle, die sich für die Schnittstelle von KI, Finanzen und Autonomie interessieren, ist der 35-Prozent-Gewinn von DeepSeek in 72 Stunden ein starkes Signal.

Haftungsausschluss: Dieser Artikel dient nur zu Bildungszwecken. Die Daten spiegeln Live-Tests auf Alpha Arenas Echtgeld-Benchmark vom 17. bis 20. Oktober 2025 wider. Vergangene Leistungen sind kein Indikator für zukünftige Ergebnisse. Handle immer verantwortungsbewusst und verstehe die Risiken des gehebelten Krypto-Handels.