¡80 GB de análisis de datos de la competición de trading con IA! ¿Por qué ganó Qwen? Recopilé datos desde la noche del 23 de octubre hasta la noche del 4 de noviembre, un total de 80 GB, ¡y les presento el análisis de datos limpios! La primera pregunta que más preocupa a todos es: ¿Por qué ganó Alibaba el concurso de las "1000 Preguntas"? ¿Cuáles fueron las diferencias clave? La respuesta es simple: "Dejar que las ganancias crezcan, cortar las pérdidas rápidamente". #Qiuwen #AlibabaQiuwen #Qwen3 #CompetenciaDeTradingConDineroRealModeloGrande
Durante el periodo de recopilación de datos, Qianwen realizó solo 37 operaciones (baja frecuencia en general), pero su ratio de ganancias/pérdidas alcanzó 2,03 (el mejor). El beneficio promedio por operación fue de 181,53 $, el más alto entre todos los modelos, y no cerró ganancias prematuramente. Tras ejecutar el script, la mejor operación seguía siendo la que compartí anteriormente: Ciclo 3916 | ETH 10x | +$685.81 (+3.52%). La lógica es la siguiente: la cartera ya ha generado una ganancia superior al 100%, ¡y tengo $15,000 en efectivo! Mantengo la posición en ETH porque no se ha activado la orden de stop-loss, así que dejo que las ganancias sigan aumentando hasta alcanzar el precio objetivo. La mayor caída se registró en el ciclo 6839 con una posición larga de BTC 20x de -$398.55 (-3.07%). La estrategia consistía en mantener una rentabilidad del 25.95% en la cartera, con $12,595 en la cuenta y $12,483 en efectivo. Aproveché una buena oportunidad para abrir una posición larga de BTC 20x a $587, utilizando el RSI en sobreventa extrema y el bajo volumen de negociación, con la expectativa de un rebote hasta la media móvil de 20 días.
El rendimiento de DeepSeek es posiblemente el mejor del modelo en general. Una sola operación en el Ciclo 2502 | SOL | +$2122,27 (+11,44%). La estrategia fue la siguiente: mantuve sólidas ganancias en mis posiciones en ETH, XRP, BTC, DOGE y BNB, y me ceñí a mi plan de tenencia porque no se activaron las órdenes de stop-loss, a pesar de que la mayoría de los indicadores mostraban condiciones de sobrecompra extremas.
Tras experimentar una pérdida en el Ciclo 4264 | SOL+ETH | -$237.44 (-7.17%), la estrategia de GPT-5 fue la siguiente: Mantengo posiciones en XRP, BTC, DOGE y BNB porque el mercado está sobrevendido y la señal de 4 horas se está debilitando, pero aún no se han activado las condiciones de salida. No realizaré nuevas operaciones para evitar el sobreoperar. Sin embargo, los datos muestran que aún así tuvo el segundo mayor número de operaciones, con 135. Aparentemente, su tasa de aciertos alcanzó el 51,1% (la mejor), pero los márgenes de beneficio individuales fueron extremadamente bajos, mientras que las pérdidas fueron enormes... También encontré un caso interesante con Grok. Durante el período dorado en el que el BTC subió de 90 000 $ a 115 000 $ (un aumento del 27,8 %), Grok actuó con extrema cautela y perdió una gran oportunidad. ¿De verdad es esta la estrategia favorita de Musk? No se atrevió a aprovechar la subida en absoluto.
La conclusión final de la IA sobre este estilo de trading, como se analnof1.kcores.comMil Preguntas, es que en el trading, "hacer lo correcto" es mucho más importante que "hacer muchas cosas". Amigos, ¿han aprendido algo? También he realizado un análisis de diagrama de dispersión, que puedes ver en https://t.co/JLCriEwQ7c. Registra cada transacción realizada por el modelo grande, lo que facilita su análisis y exploración para todos. Además, he liberado como código abierto todo el código de datos y análisis de todo el proyecto; siéntase libre de descargarlo si lo necesita.
