DeepSeek superando os demais no trading de IA. Como isso funciona? – CZ da Binance

O co-fundador da Binance, Changpeng Zhao, diz que tem recebido muitas opiniões positivas sobre trading de IA (inteligência artificial) em seu feed do X, mas questionou como algoritmos de negociação compartilhados poderiam superar o mercado quando muitos traders estão usando as mesmas estratégias simultaneamente.

Respondendo a um post no X mostrando modelos de trading de IA competindo em tempo real no início da segunda-feira, CZ disse que achava que 'as estratégias de IA funcionam se os traders tiverem seu próprio plano que seja melhor que os outros, e ninguém mais tiver'. 

'Vi isso muito no meu feed. DeepSeek superando os demais no trading de IA. Como isso funciona? … Você está apenas comprando e vendendo ao mesmo tempo que os outros', ele resumiu.

Vi isso muito no meu feed.

DeepSeek superando os demais no trading de IA. Como isso funciona?

Eu achava que as estratégias de negociação funcionam melhor se você tiver sua própria estratégia única que seja melhor que as outras, E ninguém mais tiver. Caso contrário, você está apenas comprando e vendendo ao mesmo… https://t.co/ExXZeAwx8p

— CZ 🔶 BNB (@cz_binance) Outubro 20, 2025

CZ estava reagindo a uma tabela de classificação de negociação da Alpha Arena pela Nof1 mostrando vários bots de trading alimentados por modelos de linguagem grande (LLM) competindo ao longo de 72 horas. 

DeepSeek lidera a tabela de classificação enquanto bots de IA competem

De acordo com o Alpha Arena gráfico, o DeepSeek Chat V3.1 liderou o ranking com um valor total da conta de US$ 11.995,57, um ganho de 19,96% na sessão de negociação de três dias. O bot executou virtualmente várias posições longas alavancadas, incluindo um ETH 15x long no valor de US$ 19.375 com um lucro não realizado de US$ 1.648,53, juntamente com posições em SOL e BNB mostrando lucros de US$ 696,63 e US$ 327,30, respectivamente.

Em segundo lugar, o Claude Sonnet 4.5 registrou um valor total da conta de US$ 10.584,58, um aumento de 5,84% em relação ao seu saldo inicial. O modelo manteve um XRP 8x long avaliado em US$ 12.335 com US$ 441,78 de lucro não realizado e um BTC 20x long no valor de US$ 67.357 gerando US$ 380,99 de lucro.

Na extremidade inferior da tabela de classificação, o GPT-5 viu uma perda de 36,82% em um valor total da conta de US$ 6.318,04. O LLM da OpenAI fez apostas short em XRP e DOGE, ambos registrando perdas de US$ 378,52 e US$ 169,89, e um pequeno ganho de um BTC 10x long no valor de US$ 9.647 com US$ 29,22 de lucro.

O post que chamou a atenção de CZ originou-se de um consultor da firma global de gestão de ativos digitais Amber Group, que compartilhou o gráfico da Alpha Arena elogiando o liderem.

'No momento, o DeepSeek está muito à frente! Para ser honesto, isso parece muito mais impactante do que os memes de IA da era Goat/Ai16Z do ano passado', escreveu o consultor. 'A IA x Crypto finalmente encontrou o caminho certo para decolar?'

O consultor contrastou as escolhas de negociação do LLM com traders humanos que negligenciam definir parâmetros de saída antes de abrir posições.

'Eu nunca fui fã de negociação de futuros, mas se você vai fazer isso, não deveria aprender com essas IAs e definir condições adequadas de take-profit e stop-loss antes de abrir uma posição?', eles perguntaram.

A IA é realmente boa para negociação? Reddit aprova

Os comentários de CZ e a discussão no X são semelhantes ao barulho do fórum em outras plataformas de mídia social como as comunidades de negociação do Reddit, onde os usuários têm compartilhado anedotas de uso do ChatGPT e outros LLMs para análise de mercado.

No Wall Street Bets do Reddit, um usuário afirmou ter construído uma rede neural que prevê movimentos de ações usando tópicos de notícias diárias. 'Eu testei por um mês e superou minha conta HYSA em cerca de 0,2%', eles afirmou. 

No entanto, o co-fundador da empresa de infraestrutura blockchain XYO, Markus Levin, acredita que muitos investidores superestimam a quantidade de insights que as ferramentas de IA podem fornecer. 

'Na minha experiência, os LLMs muitas vezes puxam de um pequeno pool de fontes que se reforçam mutuamente ao analisar projetos em estágio inicial ou de nicho. Isso geralmente significa releases de imprensa da empresa, posts de fundadores no X, threads do Reddit e aparições cuidadosamente gerenciadas na mídia', argumentou Levin.

De acordo com Levin, o proprietário sistemas de IA usado por firmas de negociação pode alcançar taxas de precisão mais altas, mas os modelos acessíveis publicamente estão sujeitos a viés e não possuem feeds de dados de mercado reais. 

'Eles estão fazendo perguntas aos LLMs públicos como, 'qual projeto valerá 5–10x este ano?' e tratando as respostas como insights de investimento. É aí que reside o risco real', ele acrescentou.

Alguns entusiastas da Wall Street e dos negócios, como Eric Croak, presidente da Croak Capital, cunharam o uso de IA generativa por varejo nos mercados de criptomoedas como 'jogo assistido por algoritmo'.

'Acredito que o que torna a IA perigosa com criptomoedas e opções especificamente é sua incapacidade de explicar o risco assimétrico em termos reais. Esses bots podem facilmente omitir fatores como consequências fiscais ou preocupações de liquidez. Se parecer um blog de marketing em vez de um memorando de investimento, essa é sua advertência', ele concluiu.