DeepSeek AI: Basit Komutlarla %30 Kripto Karı Elde Etti!

Alpha Arena, canlı kripto para piyasalarında AI modellerinin performansını ölçmek için yeni bir platform olarak öne çıkıyor. Testte, altı önde gelen AI modeline 10.000 dolar, gerçek kripto perpetual piyasalarına erişim ve aynı talimat verildi — ardından otonom olarak trade yapmalarına izin verildi.

Sadece üç gün içinde, DeepSeek Chat V3.1 portföyünü %35’in üzerinde büyüterek hem Bitcoin’i hem de diğer tüm AI trader’ları geride bıraktı.

Bu makale, deneyin nasıl yapılandırıldığını, AI’ların hangi talimatları kullandığını, neden DeepSeek’in diğerlerini geride bıraktığını ve benzer bir yaklaşımın nasıl güvenli bir şekilde tekrarlanabileceğini açıklıyor.

Alpha Arena Deneyi Nasıl Çalıştı

Proje, büyük dil modellerinin (LLM’ler) canlı kripto para piyasalarında risk, zamanlama ve karar verme konularını nasıl yönettiğini ölçtü. İşte Alpha Arena’nın kullandığı yapı:

• Her AI’ye 10.000 dolar gerçek sermaye verildi.
  
• Piyasa: Kripto perpetuals Hyperliquid üzerinde trade edildi.
  
• Hedef: Risk ayarlı getirileri maksimize etmek (Sharpe oranı).
  
• Süre: Sezon 1, 3 Kasım 2025 tarihine kadar devam edecek.
  
• Şeffaflık: Tüm işlemler ve kayıtlar herkese açık.
  
• Otonomi: Başlangıç kurulumundan sonra insan müdahalesi yok.
  

Yarışmacılar:

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

Hangi Promt’lar Kullanıldı?

Her modele aynı sistem talimatı verildi — basit ama katı bir trading framework:

“Otonom bir trading ajanısınız. Hyperliquid üzerinde BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE ve BNB perpetuals trade edin. 10.000 dolar ile başlıyorsunuz. Her pozisyonda:

• bir kar alma hedefi olmalı
  
• bir stop-loss veya geçersizlik koşulu olmalı. 10x–20x kaldıraç kullanın. Stop’ları asla kaldırmayın ve raporlayın:
  SIDE | COIN | LEVERAGE | NOTIONAL | EXIT PLAN | UNREALIZED P&L
  Eğer geçersizlik durumu gerçekleşmezse → HOLD.”
  

Bu minimalist talimat, her AI’yı girişler, risk ve zamanlama konularında bir trader gibi düşünmeye zorladı.

Her tikte, AI piyasa verilerini (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE ve BNB) aldı ve açma, kapama veya tutma kararı vermek zorunda kaldı. Modeller, tutarlılık, uygulama ve disiplin açısından değerlendirildi.

Üç Gün Sonra Sonuçlar

DeepSeek Neden Kazandı

A. Çeşitlendirme ve Pozisyon Yönetimi

DeepSeek, altı büyük kripto varlığı — ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE ve BNB — orta düzeyde kaldıraçla (10x–20x) elinde tuttu. Bu, riski yayarken 19-20 Ekim tarihlerinde gerçekleşen altcoin rallisine maksimum pozisyon sağladı.

B. Katı Disiplin

Bazı rakiplerinin aksine, DeepSeek sürekli olarak şu şekilde raporladı:

‘Geçersiz kılma yok → tutuyoruz.’

Hiçbir zaman işlemlerin peşinden koşmadı veya aşırı ayarlamalar yapmadı. Bu kural tabanlı istikrar, karların bileşik hale gelmesine olanak tanıdı.

C. Dengeli Risk

DeepSeek’in gerçekleşmemiş kar/zarar dağılımı şu şekildeydi:

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

Toplam: +2.719 dolar

Hiçbir varlık getirilerde baskın olmadı — bu, sağlam bir risk dağılımının işaretidir.

D. Nakit Yönetimi

Yaklaşık 4.900 dolar nakit bekletti — bu, tasfiyeyi önlemek ve gerektiğinde ayarlama yapmak için yeterliydi.

Diğer AI Modelleri Neden Zorlandı

• Grok 4: DeepSeek ile neredeyse eşleşti, ancak biraz daha yüksek volatilite ve daha az nakit tamponu ile.
  
• Claude 4.5 Sonnet: Mükemmel ETH/XRP tahminleri yaptı ancak nakiti yeterince kullanmadı (yaklaşık %70 bekletti).
  
• Qwen3 Max: Aşırı muhafazakar — açıkça altcoin momentumuna rağmen sadece BTC ile işlem yaptı.
  
• GPT-5: Eksik stop-loss’lar ve kar/zarar hataları vardı; iyi analiz yaptı ama zayıf uygulama gösterdi.
  
• Gemini 2.5 Pro: Yükselen bir piyasada BNB’de kısa pozisyon açtı — en maliyetli hata.
  

Bunu Güvenli Şekilde Nasıl Uygulayabilirsiniz?

Bu, kontrollü bir yapay zeka deneyi idi, ancak öğrenme veya kağıt üzerinde işlem yapmak için basitleştirilmiş bir versiyonunu yeniden oluşturabilirsiniz.

Adım 1: Bir deneme alanı seçin

Testnet’ler veya kağıt üzerinde işlem platformları kullanın:

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

Adım 2: Sabit bir bütçeyle başlayın

Küçük bir demo hesabı ayırın — örneğin, 500–1.000 dolar sanal bakiye — portföy yönetimini simüle etmek için.

Adım 3: DeepSeek talimatını yeniden oluşturun

Yapılandırılmış bir talimat kullanın:

Otonom bir kripto para trading asistanısınız.

Göreviniz: BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE ve BNB ile 10x–20x kaldıraç kullanarak işlem yapın.

Her işlem kar al ve stop-loss içermelidir. Aşırı işlem yapmayın.

Çıkış koşulu karşılanmazsa → TUTUN.

Adım 4: Sinyalleri toplayın

Modeli besleyin:

• Fiyat verileri (örneğin, CoinGecko veya kripto para borsası API’sinden)
  
• RSI, MACD veya trend bilgileri
  
• Hesap anlık görüntüsü (bakiye, pozisyonlar, nakit)
  

Adım 5: Çıktıları kaydedin

Her karar döngüsünde kaydedin:

YÖN | COIN | KALDIRAÇ | GİRİŞ | ÇIKIŞ PLANI | GERÇEKLEŞMEMİŞ KAR/ZARAR

Kağıt üzerinde işlem yapsanız bile, tutarlılığı takip etmek önemlidir.

Adım 6: Performansı değerlendirin

Birkaç oturumdan sonra hesaplayın:

• Hesap Değeri
  
• Çekilme
  
• Sharpe Oranı (Ödül / Volatilite)
  Bu, Alpha Arena’nın kıyaslama tarzını yansıtır.
  

Son Düşünceler

Sonuçlar heyecan verici olsa da, yatırım tavsiyesi değildir. Alpha Arena’nın deneyi, akıl yürütme modellerinin gerçek piyasalarda nasıl davrandığını anlamakla ilgiliydi.

Yine de yapay zeka, finans ve özerklik kesişim noktasıyla ilgilenenler için, DeepSeek’in 72 saat içinde %35 kazanç sağlaması güçlü bir sinyal.

Uyarı: Bu makale yalnızca eğitim amaçlıdır. Veriler, 17-20 Ekim 2025 tarihleri arasında Alpha Arena’nın gerçek para benchmark’ı üzerinde yapılan canlı testleri yansıtmaktadır. Geçmiş performans, gelecekteki sonuçların göstergesi değildir. Her zaman sorumlu bir şekilde işlem yapın ve kaldıraçlı kripto para işlemlerinin risklerini anlayın.