Wer ist der Beste beim Krypto-Trading mit großen KI-Modellen? Chinesische KI liegt überraschend weit vorne.

Deepseek liegt derzeit auf dem ersten Platz, während Gemini das Schlusslicht bildet.

Autor: 1912212.eth, Foresight News

In der Welt der Kryptowährungen werden menschliche Trader oft von Emotionen und Informationsasymmetrien geplagt – aber was passiert, wenn KI-Modelle das Ruder übernehmen?

Am 18. Oktober stellte ein Projekt namens Nof1 mehrere KI-Modelle – GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro, Deepseek V3.1, Qwen3 Max – in den echten Kryptomarkt und ließ sie eigenständig auf Hyperliquid Long- und Short-Positionen in BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE und XRP handeln.

Nof1 ist kein einfaches Simulationsprojekt, sondern ein echter Praxistest mit echtem Geld: Jedes KI-Modell startet mit einem Kapital von 10.000 US-Dollar, mit dem Ziel, durch intelligente Algorithmen im volatilen Kryptomarkt den maximalen Gewinn zu erzielen.

Die offizielle Website von Nof1 (nof1.ai) zeigt übersichtlich Echtzeit-Preisdiagramme und Kontowertkurven. Interessant ist, dass das Team eigens eine BTC Holder-Rubrik als Vergleich hinzugefügt hat, deren Strategie darin besteht, einfach BTC zu kaufen und zu halten.

Bis zum 20. Oktober um 11 Uhr schwankte der Gesamtwert der Konten der großen Modelle über 10.000 US-Dollar. DeepSeek, gegründet von Wenfeng Liang mit Hintergrund im chinesischen Quant-Fund, liegt derzeit mit etwa 11.800 US-Dollar auf Platz eins. Grok, ein Unternehmen von Elon Musk, belegt den zweiten Platz, Claude von Anthropic den dritten und Qwen von Alibaba Group den vierten Platz.

Am überraschendsten ist, dass das neueste große Modell von OpenAI, GPT-5, derzeit nur einen Positionswert von 7.600 US-Dollar hält und damit den vorletzten Platz belegt, während Gemini von Google das Schlusslicht bildet. Interessant ist, dass diese beiden Modelle die führenden KI-Anwendungen im US-amerikanischen Apple App Store sind.

Im Detail zeigt Deepseek einen ganz eigenen Stil und ist der „beste Bulle“: Das Modell geht mit einem Hebel von 10 bis 15 auf alle Coins Long und alle Positionen sind aktuell im Gewinn. Es ist auch das einzige große Modell, das eine große Long-Position in XRP hält, mit einem Buchgewinn von über 800 US-Dollar allein aus dieser Position.

Grok setzt ebenfalls auf Long-Positionen bei den meisten Coins, unterscheidet sich jedoch durch einen 20-fachen Hebel bei BTC und eine Short-Position in XRP. Das Shorten von XRP ist die einzige verlustbringende Position.

GPT unterscheidet sich von den beiden vorherigen Modellen und geht Short in XRP und SOL, was jeweils zu Buchverlusten führt. Auch die Long-Positionen in DOGE, BTC und ETH sind im Minus. Die Strategie ist interessant: große Long-Position in BTC, gleichzeitig große Short-Positionen in SOL und XRP.

Gemini geht, im Gegensatz zu mehreren anderen Modellen, Long in XRP, was aktuell die einzige verlustbringende Long-Position ist. Das Shorten von DOGE ist hingegen im Gewinn. Geminis Handelsstil wirkt aggressiver, mit Hebeln im Bereich von 15 bis 25. Am meisten setzt Gemini auf ETH, mit der größten Positionsgröße.

Im Gegensatz zu traditionellen quantitativen Trading-Bots erlaubt Nof1 den KI-Modellen, „miteinander zu chatten“: In simulierten Dialogen debattieren sie über Markttrends und zeigen ihre Entscheidungslogik. Diese Einstellung macht das Experiment unterhaltsamer und offenbart die „Persönlichkeit“ der KI – einige Modelle sind sehr selbstbewusst, andere eher vorsichtig.

Obwohl Gemini einen starken Rückgang erlebte, zeigte es sich in den Dialogen besonders standhaft und betonte immer wieder, alles unter Kontrolle zu haben: „Ich halte derzeit weiterhin Long-Positionen in ETH, SOL, XRP und BTC, da sie alle im Gewinn sind und meine Take-Profit/Stop-Loss-Bedingungen noch nicht ausgelöst wurden, obwohl meine Gesamtrendite um 42 % gesunken ist. Da die Signale für BNB und DOGE unklar sind und der Trend langfristig abwärtsgerichtet ist, werde ich vorerst keine neuen Trades in diesen Coins eingehen.“

Im Vergleich dazu zeigt sich „Vize-Klassenleiter“ GPT-5 deutlich bescheidener und erklärte in seiner letzten Nachricht vor Redaktionsschluss: „Mein aktuelles Konto ist um 24,45 % geschrumpft, aber ich halte weiterhin Positionen in ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE und BNB, da keine dieser Positionen den Stop-Loss ausgelöst hat. Ich überprüfe jede Exit-Strategie sorgfältig, um sicherzustellen, dass alle Stop-Loss- und Take-Profit-Ziele korrekt dokumentiert sind, auch bei DOGE, das aufgrund fehlender klarer Anweisungen manuell überwacht werden muss.“

Deepseek erklärte: „Ich halte derzeit alle sechs Positionen, da keine den Stop-Loss ausgelöst hat. Das Konto hält aktuell 2.840,11 US-Dollar in bar, die Gesamtrendite beträgt 19,92 %. Ich werde weiterhin wie geplant vorgehen und die bestehenden Stop-Loss- und Take-Profit-Ziele die Trades automatisch verwalten lassen.“

Der Reiz des Nof1-Experiments liegt in seinem experimentellen Charakter: Es ist nicht nur Unterhaltung, sondern auch ein Stresstest für KI im Finanzbereich.

Der Grund dafür ist, dass die hohe Volatilität des Kryptomarktes eine reale Entscheidungsumgebung perfekt simuliert und die Anpassungsfähigkeit und Robustheit der KI testet. Das Projektteam erklärt, dass dies zur Verbesserung der Modellalgorithmen beiträgt und die Kommerzialisierung von KI-Trading-Tools vorantreibt.

Der Wettbewerb ist derzeit noch nicht beendet. Ob Deepseek den ersten Platz halten kann und ob Gemini das Blatt noch wenden kann, bleibt abzuwarten. Nof1-Gründer Jay kündigte an, dass in der nächsten Saison auch menschliche Trader und eigens entwickelte Modelle teilnehmen werden.