DeepSeek supera tutti gli altri nel trading basato sull'intelligenza artificiale. Come funziona? – CZ di Binance

Il co-fondatore Binance Changpeng Zhao, afferma di aver ricevuto molti pareri positivi sul trading basato sull'intelligenza artificiale (IA) sul suo feed X, ma si chiede come gli algoritmi di trading condivisi possano sovraperformare il mercato quando molti trader utilizzano le stesse strategie contemporaneamente.

Rispondendo a un post su X che mostrava modelli di trading basati sull'intelligenza artificiale in competizione in tempo reale lunedì mattina, CZ ha affermato di pensare che "le strategie basate sull'intelligenza artificiale funzionano se i trader hanno un piano personale migliore di quello degli altri, e nessun altro ce l'ha" 

"L'ho visto spesso nel mio feed. DeepSeek ha prestazioni migliori di tutti nel trading basato sull'intelligenza artificiale. Come funziona? ... Stai semplicemente comprando e vendendo contemporaneamente agli altri", ha ipotizzato.

L'ho visto spesso nel mio feed.

DeepSeek supera tutti gli altri nel trading basato sull'intelligenza artificiale. Come funziona?

Pensavo che le strategie di trading funzionassero meglio se si possedeva una strategia unica, migliore di tutte le altre, e che nessun altro ce l'avesse. Altrimenti, si tratta solo di comprare e vendere allo stesso modo... https://t.co/ExXZeAwx8p

— CZ 🔶 BNB (@cz_binancebinance20 ottobre 2025

CZ stava reagendo a una classifica di trading di Alpha Arena di Nof1 che mostrava vari bot di trading basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) in competizione nel corso di 72 ore. 

DeepSeek in cima alla classifica mentre i bot AI competono

Secondo il Alpha Arena , DeepSeek Chat V3.1 ha guidato la classifica con un valore totale del conto di $ 11.995,57, con un guadagno del 19,96% nella sessione di trading di tre giorni. Il bot ha virtualmente eseguito diverse posizioni lunghe con leva finanziaria, tra cui una posizione lunga su ETH 15x del valore di $ 19.375 con un profitto non realizzato di $ 1.648,53, insieme a posizioni SOL e BNB che hanno registrato profitti rispettivamente di $ 696,63 e $ 327,30.

Al secondo posto, Claude Sonnet 4.5 ha registrato un valore totale del conto di $ 10.584,58, in aumento del 5,84% rispetto al saldo iniziale. Il modello deteneva una posizione lunga XRP 8x del valore di $ 12.335 con $ 441,78 di profitto non realizzato e una posizione lunga su BTC 20x del valore di $ 67.357 che ha generato $ 380,99 di profitto.

Nella parte bassa della classifica, GPT-5 ha registrato una perdita del 36,82% su un valore totale del conto di $ 6.318,04. L'OpenAI LLM ha effettuato posizioni short su XRP e DOGE, entrambe con perdite di $ 378,52 e $ 169,89, e un piccolo guadagno da una posizione long su BTC 10x del valore di $ 9.647 con un profitto di $ 29,22.

Il post che ha attirato l'attenzione di CZ proveniva da un consulente della società globale di gestione di asset digitali Amber Group, che ha condiviso il grafico di Alpha Arena elogiando la posizione di leadership.

"Al momento, DeepSeek è molto più avanti! A dire il vero, sembra molto più incisivo dei meme sull'intelligenza artificiale dell'era Goat/Ai16Z dell'anno scorso", ha scritto il consulente. "L'intelligenza artificiale x le criptovalute ha finalmente trovato la strada giusta per decollare?"

Il consulente ha confrontato le scelte di trading dell'LLM con quelle dei trader umani che trascurano di defii parametri di uscita prima di aprire posizioni.

"Non sono mai stato un fan del trading sui futures, ma se si ha intenzione di farlo, non si dovrebbe imparare da queste IA e impostare le giuste condizioni di take-profit e stop-loss prima di aprire una posizione?" hanno chiesto.

L'intelligenza artificiale è davvero utile per il trading? Reddit approva

Le osservazioni di CZ e la discussione su X sono simili alle chiacchiere sui forum di altre piattaforme di social media, come le community di trading di Reddit, dove gli utenti hanno condiviso aneddoti sull'utilizzo di ChatGPT e di altri LLM per l'analisi di mercato.

Sul subreddit Wall Street Bets, un utente ha affermato di aver creato una rete neurale in grado di prevedere i movimenti azionari utilizzando le notizie del giorno. "L'ho testata per un mese e ha sovraperformato il mio conto HYSA di circa lo 0,2%", ha dichiarato. 

Tuttavia, Markus Levin, co-fondatore della società di infrastrutture blockchain XYO ritiene che molti investitori sopravvalutino la quantità di informazioni che gli strumenti di intelligenza artificiale possono fornire. 

"Nella mia esperienza, gli LLM spesso attingono a un piccolo bacino di fonti autoalimentanti quando analizzano progetti in fase iniziale o di nicchia. Questo di solito significa comunicati stampa aziendali, post dei fondatori su X, thread di Reddit e apparizioni sui media attentamente gestite", ha sostenuto Levin.

Secondo Levin, i sistemi di intelligenza artificiale utilizzati dalle società di trading possono raggiungere tassi di accuratezza più elevati, ma i modelli accessibili al pubblico sono soggetti a distorsioni e non dispongono di feed di dati di mercato reali. 

"Stanno ponendo ai laureati in giurisprudenza domande come: 'Quale progetto incrementerà di 5-10 volte quest'anno?' e trattano le risposte come spunti di investimento. È qui che risiede il vero rischio", ha aggiunto.

Alcuni appassionati di Wall Street e di economia, come Eric Croak,dent di Croak Capital, concepiscono l'uso al dettaglio dell'intelligenza artificiale generativa nei mercati delle criptovalute come "gioco d'azzardo assistito da algoritmi"

"Credo che ciò che rende l'intelligenza artificiale pericolosa, in particolare nel settore delle criptovalute e delle opzioni, sia la sua incapacità di spiegare il rischio asimmetrico in termini reali. Questi bot possono facilmente omettere fattori come le conseguenze fiscali o i problemi di liquidità. Se sembra un blog di marketing anziché un promemoria di investimento, è un avvertimento", ha concluso.