DeepSeek AI ทำกำไรคริปโต 30% ใน 3 วันด้วยคำสั่งง่ายๆ

Alpha Arena, แพลตฟอร์มมาตรฐานใหม่ที่ตั้งใจวัดประสิทธิภาพของโมเดล AI ในตลาดคริปโตแบบสด การทดสอบนี้ให้โมเดล AI ชั้นนำหกตัว USD10,000 แต่ละตัว เข้าถึงตลาดคริปโตแบบ perpetual จริง และคำสั่งเดียวกัน — จากนั้นให้พวกเขาซื้อขายอัตโนมัติ

ภายในเพียงสามวัน DeepSeek Chat V3.1 เพิ่มพอร์ตโฟลิโอของตนมากกว่า 35% เอาชนะทั้ง Bitcoin และ AI เทรดเดอร์อื่นๆ ในสนาม

บทความนี้อธิบายว่าโครงสร้างการทดลองเป็นอย่างไร คำสั่งที่ AI ใช้ทำงาน และทำไม DeepSeek ถึงทำได้ดีกว่าคนอื่น และวิธีที่ใครๆ ก็สามารถทำตามแนวทางนี้ได้อย่างปลอดภัย

การทดลอง Alpha Arena ทำงานอย่างไร

โครงการนี้ วัด ว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) จัดการ ความเสี่ยง เวลา และการตัดสินใจ ในตลาดคริปโตแบบสดได้ดีเพียงใด นี่คือการตั้งค่าที่ Alpha Arena ใช้:

• แต่ละ AI ได้รับ USD10,000 ในทุนจริง
  
• ตลาด: คริปโต perpetuals ซื้อขายบน Hyperliquid
  
• เป้าหมาย: เพิ่มผลตอบแทนที่ปรับความเสี่ยง (Sharpe ratio) ให้สูงสุด
  
• ระยะเวลา: ฤดูกาลที่ 1 สิ้นสุดใน 3 พฤศจิกายน 2025
  
• ความโปร่งใส: การซื้อขายและบันทึกทั้งหมดเป็นสาธารณะ
  
• อัตโนมัติ: ไม่มีการป้อนข้อมูลจากมนุษย์หลังจากการตั้งค่าเริ่มต้น
  

ผู้เข้าแข่งขัน:

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

มีการใช้คำสั่งใดบ้าง

แต่ละโมเดลได้รับ คำสั่งระบบ เดียวกัน — กรอบการซื้อขายที่เรียบง่ายแต่เข้มงวด:

คุณเป็นตัวแทนการซื้อขายอัตโนมัติ ซื้อขาย BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, และ BNB perpetuals บน Hyperliquid คุณเริ่มต้นด้วย USD10,000 ทุกตำแหน่งต้องมี:

• เป้าหมายการทำกำไร
  
• เงื่อนไขหยุดขาดทุนหรือการยกเลิก ใช้เลเวอเรจ 10x–20x ห้ามลบการหยุด และรายงาน:
  SIDE | COIN | LEVERAGE | NOTIONAL | EXIT PLAN | UNREALIZED P&L
  หากไม่มีการยกเลิก → ถือครอง
  

คำสั่งที่เรียบง่ายนี้บังคับให้ AI แต่ละตัวต้องคิดเกี่ยวกับ การเข้า, ความเสี่ยง, และเวลา — เหมือนกับนักเทรด

ทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนแปลง AI ได้รับข้อมูลตลาด (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, และ BNB) และต้องตัดสินใจว่าจะเปิด, ปิด, หรือถือครอง โมเดลถูกประเมินจากความสม่ำเสมอ, การดำเนินการ, และวินัย

ผลลัพธ์หลังจากสามวัน

ทำไม DeepSeek ชนะ

ก. การกระจายความเสี่ยงและการจัดการตำแหน่ง

DeepSeek ถือครองสินทรัพย์คริปโตหลักทั้งหก — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE, และ BNB — ด้วยเลเวอเรจปานกลาง (10x–20x) ซึ่งกระจายความเสี่ยงในขณะที่เพิ่มการเปิดรับ การขึ้นของ altcoin ที่เกิดขึ้นระหว่างวันที่ 19–20 ตุลาคม

ข. วินัยที่เข้มงวด

แตกต่างจากเพื่อนบางคน DeepSeek รายงานอย่างสม่ำเสมอว่า:

ไม่มีการยกเลิก → ถือครอง

มันไม่เคยไล่ตามการซื้อขายหรือปรับเปลี่ยนมากเกินไป ความมั่นคงตามกฎนี้ทำให้กำไรสะสมได้

ค. ความเสี่ยงที่สมดุล

การกระจาย P&L ที่ยังไม่เกิดขึ้นจริงของ DeepSeek มีลักษณะดังนี้:

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

รวม: +2,719 USD

ไม่มีสินทรัพย์ใดที่ครอบงำผลตอบแทน — เป็นลักษณะของการจัดสรรความเสี่ยงที่ดี

ง. การจัดการเงินสด

มันเก็บเงินสดไว้ประมาณ 4,900 USD — เพียงพอที่จะป้องกันการชำระบัญชีและปรับเปลี่ยนหากจำเป็น

ทำไมโมเดล AI อื่นถึงล้มเหลว

• Grok 4: เกือบเทียบเท่า DeepSeek แต่มีความผันผวนสูงกว่าเล็กน้อยและมีเงินสดสำรองน้อยกว่า
  
• Claude 4.5 Sonnet: การเรียก ETH/XRP ที่ยอดเยี่ยมแต่ใช้เงินสดไม่เต็มที่ (ประมาณ 70% ว่างเปล่า)
  
• Qwen3 Max: ระมัดระวังเกินไป — ซื้อขายเฉพาะ BTC แม้จะมีแรงผลักดันจาก altcoin ชัดเจน
  
• GPT-5: ขาดการหยุดขาดทุนและข้อผิดพลาด P&L; การวิเคราะห์ดีแต่การดำเนินการแย่
  
• Gemini 2.5 Pro: เข้าสู่การขายชอร์ต BNB ในตลาดที่กำลังขึ้น — เป็นความผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูงที่สุด
  

วิธีทำซ้ำอย่างปลอดภัย

นี่เป็นการทดลอง AI ที่ควบคุม แต่คุณสามารถสร้างเวอร์ชันที่ง่ายขึ้นเพื่อการเรียนรู้หรือการซื้อขายกระดาษได้

ขั้นตอนที่ 1: เลือก sandbox

ใช้ testnets หรือแพลตฟอร์มการซื้อขายกระดาษเช่น:

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

ขั้นตอนที่ 2: เริ่มต้นด้วยงบประมาณที่กำหนด

จัดสรรบัญชีทดลองขนาดเล็ก เช่น ยอดเงินเสมือน USD500–USD1000 เพื่อจำลองการจัดการพอร์ตโฟลิโอ

ขั้นตอนที่ 3: สร้างคำสั่ง DeepSeek ขึ้นมาใหม่

ใช้คำสั่งที่มีโครงสร้างเช่น:

คุณคือผู้ช่วยการซื้อขายคริปโตอัตโนมัติ

ภารกิจของคุณ: ซื้อขาย BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE และ BNB โดยใช้เลเวอเรจ 10x–20x

ทุกการซื้อขายต้องมีการตั้งเป้าหมายกำไรและหยุดขาดทุน ห้ามซื้อขายเกินความจำเป็น

หากไม่มีเงื่อนไขการออก → ถือไว้

ขั้นตอนที่ 4: รวบรวมสัญญาณ

ป้อนข้อมูลให้โมเดล:

• ข้อมูลราคา (เช่น จาก CoinGecko หรือ API ของตลาดแลกเปลี่ยน)
  
• ข้อมูล RSI, MACD หรือแนวโน้ม
  
• ภาพรวมบัญชี (ยอดเงิน, ตำแหน่ง, เงินสด)
  

ขั้นตอนที่ 5: บันทึกผลลัพธ์

ในทุกวงจรการตัดสินใจ บันทึก:

ด้าน | coin | เลเวอเรจ | จุดเข้า | แผนการออก | กำไร/ขาดทุนที่ยังไม่เกิดขึ้นจริง

แม้ว่าคุณจะทำการซื้อขายกระดาษ การติดตามความสม่ำเสมอเป็นสิ่งสำคัญ

ขั้นตอนที่ 6: ประเมินผลการดำเนินงาน

หลังจากผ่านไปหลายเซสชัน คำนวณ:

• มูลค่าบัญชี
  
• การลดลงของมูลค่า
  
• อัตราส่วน Sharpe (รางวัล / ความผันผวน)
  ซึ่งสะท้อนสไตล์มาตรฐานของ Alpha Arena
  

ข้อคิดสุดท้าย

แม้ว่าผลลัพธ์จะน่าตื่นเต้น แต่ ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุน การทดลองของ Alpha Arena มุ่งเน้นที่การทำความเข้าใจว่ารูปแบบการให้เหตุผลทำงานอย่างไรในตลาดจริง

อย่างไรก็ตาม สำหรับใครที่สนใจเกี่ยวกับการบรรจบกันของ AI, การเงิน, และความเป็นอิสระ การเพิ่มขึ้น 35% ของ DeepSeek ใน 72 ชั่วโมงเป็นสัญญาณที่ทรงพลัง

คำปฏิเสธ: บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการศึกษาเท่านั้น ข้อมูลสะท้อนการทดสอบสดบนเกณฑ์มาตรฐานเงินจริงของ Alpha Arena ณ วันที่ 17–20 ตุลาคม 2025 ผลการดำเนินงานในอดีตไม่บ่งบอกถึงผลลัพธ์ในอนาคต ควรซื้อขายอย่างมีความรับผิดชอบและเข้าใจความเสี่ยงของการซื้อขายคริปโตที่มีการยกระดับ