Recientemente, se llevó a cabo una prueba de negociación de IA llamativa en el mercado de encriptación. Seis conocidos modelos de lenguaje de gran tamaño recibieron cada uno $10,000 en fondos iniciales para operar con Bitcoin y otras encriptaciones en la plataforma Hyperliquid. Este experimento no solo mostró el potencial de la IA en los mercados financieros, sino que también reveló las diferencias significativas entre los diferentes modelos en términos de formulación de estrategias y gestión de riesgos.

El modelo Qwen3 Max de Alibaba ha demostrado ser el más destacado, adoptando una estrategia simple pero efectiva: continuar comprando Bit. Con el precio del Bit superando brevemente los 114,000 el 26 de octubre, la rentabilidad de Qwen3 Max se acerca al 100%, y el saldo de la cuenta casi se duplica a 20,000 dólares. A continuación, se encuentra el modelo DeepSeek, que adopta una estrategia de inversión diversificada más cautelosa, invirtiendo en múltiples monedas para reducir el riesgo.

Sin embargo, no todos los modelos de IA han tenido éxito. Gemini de Google y GPT-5 de OpenAI tuvieron un rendimiento deficiente en esta prueba, con pérdidas superiores al 60%, quedando con poco más de 3000 dólares en la cuenta. Esta enorme diferencia en el rendimiento resalta las disparidades en la capacidad de los modelos de IA para entender la dinámica del mercado y formular estrategias de trading.

Esta experiencia nos enseña que, a pesar de que la IA muestra un gran potencial en el ámbito de las transacciones financieras, todavía existen limitaciones. El éxito de Qwen3 Max se debe en gran medida a la tendencia general de aumento del mercado de Bit, y esta estrategia puede no ser aplicable en diferentes entornos de mercado. Por lo tanto, para aplicar realmente la tecnología de IA en transacciones prácticas, se necesita un sistema de gestión de riesgos más complejo y completo, así como un diseño de estrategias más detallado.

En general, esta prueba de negociación con IA no solo muestra las perspectivas de aplicación de la inteligencia artificial en los mercados financieros, sino que también nos recuerda que debemos mantener una actitud cautelosa al usar IA para tomar decisiones de inversión. A medida que la tecnología avanza constantemente, la combinación de IA con el análisis financiero tradicional podría ofrecer a los inversores más estrategias de negociación innovadoras y herramientas de gestión de riesgos.