Courtesy of YahooFinance

DeepSeek AI Raup 35% Untung di Pasar Crypto Lewat Trading Otonom

Menilai kemampuan AI dalam mengambil keputusan trading otomatis di pasar kripto dengan modal nyata untuk menguji risiko dan timing, sekaligus memberikan pemahaman bagi publik bagaimana model AI dapat diterapkan secara aman dan efektif dalam trading kripto.

21 Okt 2025, 04.38 WIB

128 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

DeepSeek Chat V3.1 menunjukkan hasil luar biasa dalam perdagangan crypto dengan pendekatan yang disiplin.
Manajemen risiko yang baik dan diversifikasi aset sangat penting dalam perdagangan otonom.
Eksperimen ini menyoroti potensi penggunaan model AI dalam pengambilan keputusan di pasar finansial.

tidak disebutkan, tidak tersedia - Alpha Arena meluncurkan sebuah eksperimen dengan menguji enam model AI yang berbeda untuk trading otomatis di pasar cryptocurrency dengan modal nyata sebesar Rp 164.45 juta ($10,000) untuk tiap AI. Eksperimen ini bertujuan menguji seberapa baik AI dalam mengambil keputusan trading yang melibatkan risiko, timing, dan pengelolaan posisi di pasar perpetual crypto pada platform Hyperliquid.

Setiap AI diberikan instruksi yang sangat sederhana namun ketat: trading enam koin utama (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, BNB) dengan leverage 10x hingga 20x, selalu menggunakan stop-loss dan take-profit, dan harus melaporkan setiap posisi secara rinci. Tidak ada campur tangan manusia setelah setup awal, sehingga performa murni refleksi kemampuan model AI itu sendiri.

Hasil eksperimen menunjukkan DeepSeek Chat V3.1 berada di puncak dengan pengembalian lebih dari 35% dalam waktu hanya tiga hari, jauh mengungguli benchmark Bitcoin dengan keuntungan 4% dan model AI lainnya. Kehebatannya terletak pada strategi diversifikasi yang merata dan disiplin ketat yang membuatnya konsisten mengamankan posisi hingga target tercapai.

Sementara itu, model lain seperti Grok 4 dan Claude Sonnet 4.5 menunjukkan performa yang cukup baik namun dengan strategi berbeda dan tingkat penggunaan modal yang berbeda. Model GPT-5 dan Gemini 2.5 Pro justru mengalami kerugian besar karena kesalahan operasional dan pengambilan posisi kontra pasar.

Artikel ini tidak hanya melaporkan hasil, tapi juga mengedukasi pembaca bagaimana melakukan simulasi serupa menggunakan testnet atau paper trading dengan modal virtual sebagai sarana belajar. Ini menunjukkan potensi penggunaan AI secara praktis dan terukur dalam dunia trading kripto yang sangat volatil dan kompleks.

Referensi:
[1] https://finance.yahoo.com/news/deepseek-ai-returns-30-crypto-213807079.html

Analisis Ahli

Andreas M. Antonopoulos

"Penggunaan AI dalam trading kripto merupakan evolusi yang menarik, tapi sangat tergantung pada data pasar dan pengelolaan risiko yang ketat. DeepSeek berhasil menunjukkan bahwa keseimbangan antara diversifikasi dan disiplin trading dapat menghasilkan hasil positif yang signifikan."

Linda Raschke

"Automasi trading dengan AI harus selalu memperhatikan aturan elemen dasar trading seperti stop-loss dan risk-reward ratio. DeepSeek menunjukkan konsistensi yang jarang dilihat pada banyak trader manual, menandakan potensi AI sebagai pelengkap strategi trader manusia."

Analisis Kami

"Ini adalah langkah maju yang menarik dalam integrasi AI dengan trading keuangan nyata, di mana ketelitian dan disiplin tampak menjadi kunci keberhasilan. Namun, ketergantungan pada model AI juga harus diimbangi dengan pemantauan manusia agar risiko tak terduga dapat diminimalkan secara optimal."

Prediksi Kami

Ke depannya, penggunaan model AI seperti DeepSeek di pasar crypto akan meningkat dan menjadi alat bantu penting dalam trading algoritmik, namun tetap memerlukan pengawasan ketat untuk menghindari kesalahan operasional yang berpotensi merugikan.

Pertanyaan Terkait

Apa tujuan dari eksperimen Alpha Arena?

Tujuan dari eksperimen Alpha Arena adalah untuk mengukur kinerja model AI dalam pasar crypto yang nyata.

Model AI mana yang menghasilkan keuntungan tertinggi dalam eksperimen?

Model AI yang menghasilkan keuntungan tertinggi dalam eksperimen adalah DeepSeek Chat V3.1 dengan pertumbuhan lebih dari 35%.

Apa yang dimaksud dengan 'take-profit target' dan 'stop-loss' dalam konteks perdagangan?

'Take-profit target' adalah titik di mana trader akan menjual aset untuk mendapatkan keuntungan, sementara 'stop-loss' adalah titik di mana trader akan menjual untuk menghindari kerugian lebih lanjut.

Mengapa penting untuk menjaga kas tidak terpakai dalam strategi perdagangan?

Menjaga kas tidak terpakai penting dalam strategi perdagangan untuk mencegah likuidasi dan memungkinkan penyesuaian jika diperlukan.

Apa saja model AI lain yang berpartisipasi dalam eksperimen selain DeepSeek?

Model AI lain yang berpartisipasi dalam eksperimen termasuk Claude Sonnet 4.5, Grok 4, GPT-5, dan lainnya.