Nós derrotámos secretamente o campeão do torneio de trading de IA Qwen

Não foi só a DeepSeek que foi "passada para trás"...

Autor: 1912212.eth, Foresight News

No dia 4 de novembro, às 6h, terminou a primeira competição de negociação de modelos de IA nof1, um evento que atraiu ampla atenção no setor de tecnologia e finalmente chegou ao fim.

Com 10.000 dólares em operações long e short de BTC, ETH, BNB, SOL, XRP e DOGE, o modelo Qwen3 Max ficou em primeiro lugar com um retorno de 22,3%; DeepSeek Chat V3.1 ficou em segundo, com 7,66%. Os outros modelos tiveram grandes perdas: Claude Sonnet 4.5 perdeu 30,81%, Grok 4 perdeu 45,38%, Gemini 2.5 Pro perdeu 56,71% e GPT 5 perdeu 62,66%.

O valor final da posição de Qwen foi de 12.231 dólares, DeepSeek ficou com 10.489 dólares, sendo estes os únicos dois modelos entre os seis que obtiveram lucro, enquanto os demais tiveram perdas consideráveis.

O divisor de águas que ampliou as diferenças

A diferença entre os grandes modelos não foi determinada desde o início.

No início da competição, o preço do bitcoin oscilava em torno de 100.000 dólares, com pouca variação no capital dos participantes, que flutuava levemente em torno do capital inicial de 10.000 dólares. Esse período parecia mais um aquecimento, com as IAs se adaptando às regras e à entrada de dados. DeepSeek mostrou desde o início um estilo estável, adotando uma estratégia long diversificada em várias moedas com baixa alavancagem, usando alavancagem de 10-15x para posições de longo prazo, enfatizando diversificação de risco e acompanhamento de tendências. Qwen3 foi mais agressivo, preferindo alta alavancagem (até 25x) e posições concentradas em 1-2 moedas, como ALL IN BTC long, buscando alta taxa de acerto.

Claude e Grok foram mais conservadores, com baixa frequência de negociação; Claude manteve posições long com alavancagem moderada, enquanto Grok alternou entre long e short, mas ficou passivo por ter aberto muitos shorts no início. Em comparação, Gemini e GPT-5 foram mais ativos: o primeiro fez 165 operações, o segundo 63, mas ambos adotaram estratégias de entrada e saída rápidas, com posições de curta duração, o que gerou riscos desde o início por manterem posições totalmente short.

Após 19 de outubro, o BTC começou a subir de 106.000 dólares, e os desempenhos de openai e gemini começaram a cair, ficando consistentemente nas últimas posições. Em 23 de outubro, o BTC subiu por quatro dias consecutivos a partir de 107.000 dólares, e foi a partir desse momento que DeepSeek e Qwen3 começaram a disputar o primeiro lugar. Inicialmente, Qwen3 liderava com folga, mas na noite de 26 de outubro, o BTC caiu de 115.000 dólares, e DeepSeek ultrapassou Qwen3, até que na noite de 3 de novembro, com nova queda do BTC, Qwen3 recuperou o primeiro lugar antes do fim da competição.

A negociação de tendência de baixa frequência e alta disciplina de DeepSeek foi a chave para a vitória, enquanto a alta taxa de acerto e alavancagem de Qwen3 impressionaram, mas o ajuste ganancioso resultou em erros. Gemini e GPT-5, que ficaram no fim da tabela, servem de exemplo negativo: Gemini operou com alta frequência como um investidor varejista, com posições curtas e baixo retorno, ampliando taxas e erros, o que levou a uma redução de capital pela metade. A abordagem conservadora e a longa cadeia de decisões do GPT-5 evitaram grandes perdas, mas perderam oportunidades e erraram na direção (como o short total no início), resultando em prejuízo.

Claro, todos os modelos participantes basearam-se apenas em indicadores técnicos como RSI e MACD, ignorando muitos eventos macroeconômicos e notícias, além de que, em uma competição de mais de dez dias, muitos fatores aleatórios influenciaram, e até mesmo os campeões podem sofrer perdas consideráveis por diversos motivos.

Primeiro, seguir tendências e disciplina supera operações de alta frequência: em mercados incertos, estratégias de baixa frequência, longo prazo e alto retorno são mais confiáveis, evitando negociações emocionais. Segundo, diversificar riscos é melhor do que posições agressivas: a alta alavancagem de Qwen3 pode ampliar ganhos, mas também pode causar grandes perdas; investidores devem focar em gestão de posições e stop loss. Terceiro, as limitações da IA ressaltam a importância da decisão humana: embora as IAs usem os mesmos dados, diferenças de treinamento levam a resultados distintos; investidores podem aprender com o rigor quantitativo da DeepSeek, mas devem combinar análise fundamental e percepção humana. A competição destacou o potencial da IA nas finanças — como o background da empresa-mãe da DeepSeek pode ter ajudado em sua experiência — mas os investidores não devem depender excessivamente: a IA deve ser vista como uma ferramenta, não um oráculo; combinar inteligência de máquina com experiência pessoal é o caminho para se firmar no mercado cripto.

Nós também fizemos algumas brincadeiras

Pouco após o início da competição de negociação de IA, nosso grupo decidiu desafiar as IAs. As regras seguiram as da Alpha Arena, permitindo apenas negociação de contratos de BTC, ETH, BNB, SOL, XRP e DOGE, usando a plataforma Lighter, com alavancagem conforme o suporte da Lighter. Para evitar que alguém apenas "deitasse" e usasse o capital sem operar, foi exigido pelo menos 10 operações durante o evento.

O nome do grupo já mostrava nossa determinação e objetivo final — "Vencer a IA".

Veja o desempenho final no gráfico:

Após o evento, pedi imediatamente para todos compartilharem seus planos e experiências durante a competição.

Yobo: Antes do início oficial, defini uma regra: operar apenas bitcoin e ethereum, sempre com a máxima alavancagem permitida pela plataforma, com tamanho de posição entre 30% e 50% do total, e stop gain/stop loss em proporção de 2,5:1. Nos dois primeiros dias, fiquei muito empolgado e, após várias operações contrárias, tive um drawdown de 24% em apenas dois dias. Achei que continuando assim iria zerar, então parei por uma semana. Só voltei a operar no dia 28, abrindo uma posição short, que deu lucro e reduziu o drawdown para 13%. Mas o que realmente garantiu o topo foi, na noite do dia 3, antes de sair para comer, arriscar tudo em um short, acertando a queda brusca daquela noite. Apesar de ter feito um stop gain conservador e ter lucrado menos do que se tivesse acompanhado o mercado, atingir o objetivo de "vencer a IA" já me deixou satisfeito.

Flor de Alho-poró: Meu estilo de negociação é cauteloso. Na noite de 22 de outubro, um long em ETH rendeu mais de 20%, o que foi a base do resultado final. Depois disso, segui rigorosamente as regras de stop gain e stop loss para proteger a posição, terminando com 21,84%. Achei que ficaria em primeiro, mas nas últimas 10 horas veio um grande movimento e fui ultrapassado. Que pena.

Cerelina: Prefiro operar short do que long. Com o objetivo de vencer a IA, saí do mercado assim que alcancei o lucro esperado, esperando o próximo ponto de entrada. Para reduzir as chances de prejuízo, só mantive posições quando estava em frente ao computador. Terminei com um retorno de 3,02%, mas não ter prejuízo já é lucro.

Chloeppan: Comecei de forma muito conservadora, usando apenas 5x em estratégias long e short, chegando a 10% de retorno. Depois de dois dias, não resisti e fiquei mais agressiva, passando para 10x e aumentando o capital. Coincidentemente, numa noite de alta volatilidade, esqueci de fechar um short em XRP, resultando em uma perda de -44% em uma única operação. No restante do tempo, "desisti antecipadamente" e só mantive alguns shorts até o fim da competição. Resumo: operar contratos exige muita calma e acompanhamento constante do mercado; posições de alta alavancagem não devem ser mantidas durante a noite. Para quem tem uma rotina de trabalho intensa e não pode acompanhar o mercado, usar IA para definir estratégias pode ser mais lucrativo do que operar sozinho.

Satisfeito: Operei principalmente bitcoin e ethereum. No início, com o mercado em queda, fiz shorts com 20x de alavancagem, mas cheguei a perder cerca de 20%. Depois, ao ver notícias de "Maji Big Brother" operando long, virei a mão e abri long, chegando a 50% de lucro. Em seguida, tentei shortar no topo, com stop gain e stop loss definidos, mas o stop loss estava muito apertado e fui fechado antes, com drawdown de cerca de 30%. O mercado continuou caindo, tentei short novamente, mas fechei cedo com pequeno lucro. O retorno ficou em 0,6%. Planejava entrar short em um topo, mas, devido ao drawdown anterior, fiquei cauteloso e não operei, perdendo a oportunidade. Todas as operações foram entre 10x e 20x de alavancagem, por isso não mantive posições durante a noite e acordava ansioso toda manhã.

Extremo Oriente: No início, operei long em todas as moedas, mas depois, com a volatilidade, fiquei mais cauteloso e concentrei grandes posições em BTC. Nos últimos dias da competição, por não usar stop loss e acreditar que o mercado voltaria após uma queda, acabei com uma grande perda de 45,37%.

Kerry: Abrir uma posição é um pequeno passo para mim, mas um grande passo para a humanidade. Sou conservador e, com o patrocínio da empresa, fiz meu primeiro contrato. Na primeira semana, só operei long em BTC, ETH, XRP, SOL e DOGE, geralmente abrindo posições antes de dormir e fechando automaticamente ao acordar. O resultado foi um pequeno prejuízo, mas o importante foi a experiência — afinal, apostar moderadamente é divertido.

All-in até morrer: Inicialmente, planejei operar com pequenas posições e diversificação, mas depois percebi que meu estilo agressivo era mais autêntico, então comecei a arriscar. A primeira operação foi um long de 25x em SOL, que resultou em prejuízo; insisti na estratégia long, depois fiz um all-in de 50x em BTC, mas o mercado caiu e tive grande perda. Com quase todo o capital perdido, aprendi a lição e virei a mão para short com 50x, tentando recuperar. Após dois dias de descanso, o mercado mudou e voltei a operar long em ETH, mas fui liquidado no mesmo dia; ainda assim, continuei insistindo e consegui recuperar metade do capital. Depois, tentei várias vezes operar all-in de 50x em swing trades, mas não deu certo... Na noite do dia 24, meu short foi liquidado por uma única vela, encerrando minha montanha-russa na competição.

Guangguang: Perdi tudo, sem comentários.

Dos 10 participantes, menos da metade terminou com lucro, e apenas 2 tiveram retornos superiores a 20%. Os demais que lucraram ficaram próximos do zero. Comparando com os 6 grandes modelos de IA, a proporção de lucro e prejuízo foi semelhante.

Os primeiros a serem eliminados foram os mais ousados, usando máxima alavancagem e buscando emoção, mas acabaram eliminados rapidamente; mesmo tentando recuperar depois, uma única oscilação do mercado os tirou do jogo. Comparando com os grandes modelos de IA, a "volatilidade emocional" humana faz com que, após perdas, os jogadores queiram recuperar rapidamente. O resultado: sem stop loss e com operações frequentes, acabam acumulando perdas e entrando em desespero.

Além disso, a atividade mostrou a importância dos nomes: os dois últimos colocados se chamavam "All-in até morrer" e "Guangguang" (que significa "perder tudo"), então um "morreu" e o outro "perdeu tudo", cumprindo o destino. Como Chloeppan comentou, operar contratos parece ser mais adequado para quem tem tempo livre, e o vencedor se chama Yobo, que significa "vagabundo" — um resumo bastante razoável.

Posições all-in com 50x de alavancagem, operações frequentes e ausência de stop loss foram as principais razões para as perdas e liquidações dos participantes. Os traders de contratos talvez precisem se tornar máquinas frias para sobreviver no mercado de alto risco. Se não for bom em trading, simplesmente manter BTC pode ser uma boa escolha. Na competição de IA, apenas o HODL de bitcoin ficou em terceiro lugar, atrás apenas de Qwen3 e DeepSeek.