Modal berhasil meningkat dua kali lipat dalam waktu kurang dari sepuluh hari.
Ketika DeepSeek dan Qwen3 membukukan hasil tersebut dalam sesi trading AI live AlphaZero milik Nof1, efisiensi profit yang dicapai melampaui sebagian besar trader manusia. Peristiwa ini adalah perubahan besar: AI kini berubah dari “alat riset” menjadi “pelaku trading utama.” Bagaimana model-model ini mengambil keputusan? PANews mengulas mendalam hampir sepuluh hari trading enam model AI terdepan dalam kompetisi ini untuk mengungkap strategi pengambilan keputusan di balik keberhasilan trading AI.
Pertarungan Teknis Murni Tanpa “Asimetri Informasi”
Sebelum lebih jauh, penting untuk memahami struktur kompetisi: seluruh model AI beroperasi secara “offline.” Masing-masing memperoleh data teknikal identik—harga saat ini, moving average, MACD, RSI, open interest, funding rate, serta data urutan untuk interval 4 jam dan 3 menit—tanpa akses ke data fundamental online.
Kondisi ini menghilangkan “asimetri informasi,” menjadikan kompetisi sebagai uji nyata apakah analisis teknikal murni mampu menghasilkan profit.
Model AI memperoleh akses ke informasi berikut:
1. Status pasar kripto: harga saat ini, moving average 20 hari, MACD, RSI, open interest, funding rate, data sekuens intraday (interval 3 menit), data sekuens tren jangka panjang (interval 4 jam), dan sebagainya.
2. Status dan performa akun: performa akun total, tingkat pengembalian, modal tersedia, rasio Sharpe, performa posisi secara real-time, pemicu take-profit/stop-loss saat ini, serta kriteria invalidasi.
DeepSeek: Penguasa Tren Stabil dan Kekuatan Peninjauan
Pada 27 Oktober, akun DeepSeek mencapai puncak $23.063, dengan keuntungan belum terealisasi sekitar 130%, menjadi model dengan performa tertinggi. Analisis perilaku trading membuktikan pencapaian ini bukan hasil keberuntungan acak.
DeepSeek menerapkan gaya trading tren berfrekuensi rendah—hanya 17 transaksi dalam sembilan hari, paling sedikit di antara seluruh model. Dari jumlah tersebut, 16 posisi beli (long) dan satu posisi jual (short), sesuai dengan kondisi rebound pasar selama periode tersebut.
Bias arah ini dilakukan secara terencana. DeepSeek memanfaatkan analisis menyeluruh dengan RSI dan MACD, secara konsisten menilai pasar bullish dan mempertahankan posisi beli (long) yang kuat.
Lima transaksi pertama DeepSeek berakhir dengan kerugian ringan—masing-masing tidak lebih dari 3,5%. Posisi awal ditahan dalam waktu singkat, terpendek hanya delapan menit. Ketika arah pasar menguntungkan, DeepSeek mulai menahan posisi lebih lama.
DeepSeek lazim menetapkan target keuntungan lebar dan batas kerugian ketat. Pada 27 Oktober, rata-rata target keuntungan sebesar 11,39%, batas kerugian rata-rata -3,52%, dan rasio risiko/imbalan sekitar 3,55. Strategi ini menitikberatkan pada minimasi kerugian sekaligus maksimalisasi keuntungan.
Hasilnya jelas: PANews mencatat rata-rata rasio risiko/imbalan DeepSeek pada transaksi yang telah ditutup mencapai 6,71—tertinggi di antara semua model. Tingkat kemenangan 41% (kedua tertinggi), namun ekspektasi profit sebesar 2,76 menempatkannya di puncak, menjelaskan keunggulan performa secara industri.
DeepSeek juga unggul dalam rata-rata durasi penahanan: 2.952 menit (sekitar 49 jam)—cerminan gaya mengikuti tren dan prinsip “biarkan profit berjalan.”
Manajemen posisi dilakukan tegas, dengan leverage rata-rata 2,23 per transaksi dan beberapa posisi simultan. Pada 27 Oktober, total leverage melebihi 3x, tetapi batas kerugian yang ketat menjaga risiko tetap terkendali.
Keberhasilan DeepSeek menunjukkan pendekatan disiplin dan seimbang. Model ini mengandalkan indikator utama (MACD, RSI), menegakkan rasio risiko/imbalan yang bijak, serta konsisten mengambil keputusan tanpa pengaruh emosi.
PANews juga mengidentifikasi ciri khusus: proses penalaran DeepSeek berjalan panjang dan detail, diakhiri dengan keputusan trading terintegrasi. Gaya ini meniru trader manusia yang cermat meninjau setiap langkah—DeepSeek melakukan peninjauan tiap tiga menit, mirip trader profesional yang teliti mengevaluasi transaksi mereka.
Peninjauan sistematis memastikan seluruh aset dan sinyal pasar dievaluasi berulang kali, meminimalkan kelalaian—praktik yang sebaiknya ditiru oleh trader manusia.
Qwen3: Gaya Penjudi Berani dan Agresif
Pada 27 Oktober, Qwen3 berada di posisi kedua, dengan saldo akun tertinggi $20.000 dan tingkat profit 100%—hanya kalah dari DeepSeek. Ciri utama Qwen3 adalah leverage tinggi dan tingkat kemenangan tertinggi (43,4%). Ukuran posisi rata-rata mencapai $56.100 (leverage 5,6x), keduanya tertinggi di antara seluruh model. Meski ekspektasi profitnya lebih rendah dari DeepSeek, gaya agresif membuat Qwen3 tetap kompetitif.
Qwen3 bertrading dengan agresif, memiliki rata-rata batas kerugian tertinggi ($491) dan kerugian tunggal terbesar ($2.232) di antara seluruh model. Qwen3 menoleransi kerugian lebih besar, namun tidak seperti DeepSeek, kerugian besar itu tidak berbanding lurus dengan profit: rata-rata profit per transaksi hanya $1.547—lebih rendah dari DeepSeek. Rasio ekspektasi profitnya hanya 1,36, separuh DeepSeek.
Qwen3 juga cenderung mengambil satu posisi besar dan rutin memakai leverage hingga 25x—batas maksimum kompetisi. Pendekatan ini menuntut tingkat kemenangan sangat tinggi; setiap kerugian berakibat penurunan saldo yang signifikan.
Qwen3 sangat bergantung pada EMA 20 interval 4 jam sebagai sinyal masuk/keluar posisi. Proses pengambilan keputusan sederhana, dan rata-rata durasi penahanan (10,5 jam) relatif singkat—sedikit di atas Gemini.
Profit Qwen3 saat ini menutupi risiko besar: leverage berlebihan, taruhan penuh, ketergantungan pada satu indikator, durasi penahanan pendek, dan rasio risiko/imbalan rendah mengancam performa ke depan. Pada 28 Oktober, saldo Qwen3 turun ke $16.600 dari puncaknya—penurunan 26,8%.
Claude: Pelaku Posisi Naik Konsisten
Claude tetap profit, dengan saldo akun sekitar $12.500 dan kenaikan sekitar 25% per 27 Oktober. Hasil ini layak, namun masih di bawah DeepSeek dan Qwen3.
Frekuensi trading, ukuran posisi, dan tingkat kemenangan Claude mirip DeepSeek: 21 transaksi, tingkat kemenangan 38%, leverage rata-rata 2,32.
Perbedaannya terletak pada rasio risiko/imbalan lebih rendah—2,1, kurang dari sepertiga DeepSeek. Akibatnya, ekspektasi profit Claude hanya 0,8 (kurang dari 1 mengindikasikan potensi kerugian jangka panjang).
Ciri utama lain: Claude hanya melakukan posisi beli (long) selama periode tersebut. Seluruh 21 transaksi hingga 27 Oktober merupakan posisi beli (long).
Grok: Tersesat dalam Keputusan Arah
Grok sempat memimpin di awal, mencatat keuntungan lebih dari 50%. Namun seiring berjalannya waktu, terjadi penurunan besar. Pada 27 Oktober, saldo dana kembali sekitar $10.000, peringkat keempat, dengan hasil serupa performa BTC spot.
Grok juga merupakan trader berfrekuensi rendah dengan durasi penahanan lama: hanya 20 transaksi, rata-rata durasi penahanan 30,47 jam—tertinggi kedua setelah DeepSeek. Masalah utama: tingkat kemenangan rendah (20%) dan rasio risiko/imbalan 1,85, sehingga ekspektasi profit hanya 0,3. Dari 20 posisi, Grok membagi rata antara beli (long) dan jual (short). Pada fase pasar ini, posisi jual (short) yang berlebihan menurunkan tingkat kemenangan—menunjukkan Grok masih kesulitan membaca tren.
Gemini: Trader Ritel Frekuensi Tinggi, Terkikis Perputaran Transaksi Konstan
Gemini mengeksekusi transaksi terbanyak—165 kali hingga 27 Oktober. Frekuensi ekstrem ini berujung performa buruk, saldo turun ke $3.800 dan tingkat kerugian 62%. Biaya transaksi mencapai $1.095,78.
Trading frekuensi tinggi menyebabkan tingkat kemenangan sangat rendah (25%) dan rasio risiko/imbalan hanya 1,18, sehingga ekspektasi profit hanya 0,3—kerugian pasti. Ukuran posisi rata-rata kecil, leverage hanya 0,77, dan rata-rata durasi penahanan 7,5 jam.
Rata-rata batas kerugian $81, rata-rata target keuntungan $96. Gaya trading Gemini menyerupai trader ritel: ambil profit cepat, potong rugi dengan segera. Frekuensi trading saat pasar bergejolak terus-menerus mengikis modalnya.
GPT5: Double Trouble Win Rate Rendah dan Risiko/Imbalan Rendah
GPT5 berada di posisi terbawah, mirip Gemini dengan kerugian lebih dari 60%. Volume transaksi lebih rendah (63 kali), tetapi rasio risiko/imbalan hanya 0,96—rata-rata mendapat $0,96 per transaksi menang, namun kehilangan $1 per transaksi rugi. Tingkat kemenangan juga hanya 20%, sama dengan Grok.
Ukuran posisi rata-rata GPT5 mirip Gemini, leverage hanya 0,76—sangat konservatif.
GPT5 dan Gemini menegaskan bahwa risiko posisi rendah tidak menjamin profit. Trading frekuensi tinggi menurunkan tingkat kemenangan dan rasio risiko/imbalan. Kedua model juga cenderung masuk posisi beli (long) pada harga lebih tinggi dibanding DeepSeek, menandakan sinyal masuk yang lambat.
Kesimpulan Utama: AI Ungkap Dua Sifat Manusia dalam Trading
Analisis perilaku trading AI memberi perspektif baru soal strategi. Kontras antara profit tinggi DeepSeek dan kerugian besar Gemini serta GPT5 menawarkan wawasan paling penting.
1. Model profit memiliki ciri: frekuensi rendah, durasi penahanan lama, risiko/imbalan tinggi, dan masuk posisi tepat waktu.
2. Model rugi memiliki ciri: frekuensi tinggi, durasi penahanan pendek, risiko/imbalan rendah, dan masuk posisi terlambat.
3. Profit tidak langsung berkaitan dengan banyaknya informasi pasar. Seluruh model AI dalam tantangan ini beroperasi dengan input identik—jauh lebih seragam daripada trader manusia—tetap mampu melampaui hasil rata-rata manusia.
4. Ketelitian proses penalaran terbukti krusial bagi disiplin trading. Proses pengambilan keputusan DeepSeek yang panjang mirip trader profesional yang teliti meninjau setiap langkah, sedangkan model lemah bertindak impulsif.
5. Seiring performa DeepSeek dan Qwen3 jadi sorotan, banyak yang ingin meniru trading model AI ini. Hal tersebut tidak direkomendasikan, karena performa kuat kemungkinan dipengaruhi kondisi pasar dan tak selalu berulang. Namun, disiplin eksekusi AI layak ditiru.
Pada akhirnya, siapa juara? PANews mensurvei beberapa model AI dengan data performa—semuanya bulat memilih DeepSeek, mengacu pada ekspektasi profit matematis dan gaya trading disiplin.
Menariknya, untuk posisi kedua terbaik, hampir setiap model memilih dirinya sendiri.
Pernyataan:
- Artikel ini merupakan reprint dari [PANews]. Hak cipta milik penulis asli [Frank]. Jika Anda memiliki keberatan atas reprint ini, silakan hubungi tim Gate Learn untuk penanganan sesuai prosedur.
- Disclaimer: Seluruh opini dan pandangan dalam artikel ini merupakan milik penulis dan tidak dapat dianggap sebagai saran investasi.
- Edisi bahasa lain diterjemahkan oleh tim Gate Learn dan tidak boleh disalin, didistribusikan, atau dijiplak tanpa mencantumkan Gate.
