Altı Yapay Zeka "Trader" On Günlük Bir Yarışmada

Bu makale, her bir modelin alım satım davranışı, faaliyet sıklığı, kazanç oranı, kâr/zarar oranı ve elde tutma süresinin kapsamlı bir analizini sunmaktadır.

On günlük bir yapay zeka alım satım modeli yarışması boyunca, önde gelen altı model - DeepSeek, Qwen3, Claude, Grok, Gemini ve GPT5 - aynı teknik veri girdileri setlerini kullanarak kafa kafaya bir yarışmaya girdi ve belirgin şekilde farklı sonuçlar verdi.

Sonuçlar, düşük işlem sıklığı, trend takibi, sıkı stop-loss kontrolleri ve yüksek kâr-zarar oranlarını vurgulayan stratejilerin daha kârlı olma eğiliminde olduğunu vurgulamaktadır. Tersine, yüksek frekanslı alım satım, düşük kâr-zarar oranları ve gevşek stop-loss kuralları ile karakterize edilen yaklaşımlar kayıplara daha açıktır. Makale ayrıca, yapay zekanın bir “araştırma aracından” aktif bir “canlı alım satım aracına” dönüştüğünü ve karar verme çerçevelerinin insan traderlar için değerli dersler sunduğunu öne sürüyor. Sermaye on günden kısa bir süre içinde iki katına çıktı.

DeepSeek ve Qwen3, Nof1’in AlphaZero AI canlı işlem seansında bu sonuçları verdiğinde, kâr verimlilikleri çoğu insan yatırımcınınkini aştı. Bu, çok önemli bir değişimi vurguluyor: Yapay zeka bir “araştırma aracı” olmaktan çıkıp “ön saflarda yer alan bir alım satım operatörüne” dönüşüyor. Bu modeller nasıl karar veriyor? PANews, bu yarışmada önde gelen altı YZ modelinin yaklaşık on günlük işlemlerini kapsamlı bir şekilde inceleyerek YZ işlem başarısının ardındaki karar verme stratejilerini ortaya çıkarmaya çalıştı.

“Bilgi Asimetrisi” Olmadan Saf Teknik Hesaplaşma

Konuya girmeden önce kurguyu netleştirmek çok önemli: Bu yarışmadaki yapay zeka modelleri “çevrimdışı” çalışıyordu. Her model, çevrimiçi temel verilere erişme yeteneği olmaksızın tam olarak aynı teknik verileri (mevcut fiyat, hareketli ortalamalar, MACD, RSI, açık faiz, fonlama oranları ve hem 4 saatlik hem de 3 dakikalık aralıklar için sekans verileri) aldı.

Bu da “bilgi asimetrisini” ortadan kaldırarak rekabeti saf teknik analizin kâr getirip getiremeyeceğinin açık bir testi haline getirdi. Yapay zeka modellerinin aşağıdaki bilgilere erişimi vardı:

1. Kripto para piyasası durumu: mevcut fiyat, 20 günlük hareketli ortalama, MACD, RSI, açık faiz, fonlama oranı, gün içi sekans verileri (3 dakikalık aralıklar), uzun vadeli trend sekans verileri (4 saatlik aralıklar) vb.
2. Hesap durumu ve performansı: genel hesap performansı, getiri oranı, kullanılabilir sermaye, Sharpe oranı, gerçek zamanlı pozisyon performansı, mevcut kâr alma/zararı durdurma tetikleyicileri ve geçersiz kılma kriterleri.

DeepSeek: İstikrarlı Trend Ustası ve “İncelemenin” Gücü

27 Ekim’e gelindiğinde DeepSeek’in hesabı 23.063 $ ile zirve yaptı ve yaklaşık %130 tutarında gerçekleşmemiş kâr elde ederek en iyi performans gösteren hesap oldu. Alım satım davranışları incelendiğinde, başarısının tesadüfi olmadığı ortaya çıkmaktadır.

DeepSeek düşük frekanslı bir trend alım satım tarzı benimsedi; dokuz günde sadece 17 işlem, tüm modeller arasında en az işlem. Bu işlemlerin 16’sı uzun ve biri kısa olup, piyasanın bu dönemdeki toparlanmasını yansıtmaktadır.

Bu yönlü önyargı kasıtlıydı. DeepSeek, RSI ve MACD ile kapsamlı analizler yaparak piyasayı tutarlı bir şekilde yükseliş olarak değerlendirdi ve güçlü bir uzun pozisyonu korudu.
DeepSeek’in ilk beş işlemi, her biri %3,5’den fazla olmayan mütevazı kayıplarla sonuçlandı. İlk pozisyonlar kısa süreliğine elde tutuldu ve en kısası sadece sekiz dakika sürdü. Piyasa kendi lehine hareket ettikçe, DeepSeek pozisyonlarını daha uzun süre tutmaya başladı.
DeepSeek tipik olarak geniş bir kâr alma hedefi ve sıkı bir zararı durdurma hedefi belirler. 27 Ekim’de ortalama kar al %11,39, zararı durdur ortalama -%3,52 ve risk/getiri oranı 3,55 civarında seyretti. Bu strateji, kazançları en üst düzeye çıkarırken kayıpları en aza indirmeye odaklanır.

Sonuçlar kendi adına konuşuyor: PANews, DeepSeek’in kapalı işlemlerdeki ortalama risk/ödül oranının 6,71 ile tüm modeller arasında en yüksek olduğunu tespit etti. Kazanma oranı %41 (en yüksek ikinci), ancak 2,76’lık kâr beklentisi birinci sırada yer alarak sektör lideri performansını açıkladı.

DeepSeek ayrıca ortalama elde tutma süresinde de liderdi: 2.952 dakika (yaklaşık 49 saat), trend ticaretini ve klasik “kârın devam etmesine izin verme” ilkesini örnekliyor.
Pozisyon yönetimi, işlem başına ortalama 2,23 kaldıraç ve birden fazla eşzamanlı pozisyon ile iddialıydı. 27 Ekim’de toplam kaldıraç 3 katını aştı, ancak katı stop-loss limitleri riski yönetilebilir düzeyde tuttu.

Özetle, DeepSeek’in başarısı dengeli ve disiplinli bir yaklaşımı yansıtmaktadır. Ana akım göstergelere (MACD, RSI) dayanır, ihtiyatlı risk/ödül oranlarını uygular ve duygulardan etkilenmeyen sarsılmaz kararlar alır. PANews ayrıca ayırt edici bir özelliğe de dikkat çekti: DeepSeek’in muhakeme süreci uzun ve ayrıntılıdır ve konsolide bir alım satım kararıyla sonuçlanır. Bu, her hareketi titizlikle inceleyen insan traderlara benzer şekilde, her üç dakikada bir “inceleme” yapan DeepSeek’i yansıtır. Bu sistematik inceleme, her varlığın ve piyasa sinyalinin tekrar tekrar incelenmesini sağlayarak gözetimi en aza indirir; insan traderların taklit edebileceği en iyi yöntem.

Qwen3: Cesur, Agresif “Kumarbaz” Tarzı

27 Ekim’e kadar Qwen3, 20.000 $’lık en yüksek hesap ve %100 kar oranıyla en iyi ikinci sonuçları elde etti ve DeepSeek’i geride bıraktı. Qwen3’ün ayırt edici özellikleri yüksek kaldıraç ve en yüksek kazanma oranıdır (43,4%). Ortalama pozisyon büyüklüğü 56.100 $’a (5,6x kaldıraç) ulaşarak tüm modeller arasında en üst sırada yer aldı. Kâr beklentisi DeepSeek’in gerisinde kalsa da, cesur tarzı rekabetçi kalmasını sağladı.

Qwen3, modeller arasında en yüksek ortalama stop-loss (491 $) ve en büyük tek kayıp (2.232 $) ile agresif bir şekilde işlem yapar. Qwen3 daha büyük kayıpları tolere eder, ancak DeepSeek’in aksine, bu kayıplar orantılı olarak daha yüksek kazançlara dönüşmez: işlem başına ortalama kâr 1.547 $ idi - DeepSeek’ten daha düşük. Kâr beklentisi oranı sadece 1,36’ydı ve DeepSeek’in yarısı kadardı.

Qwen3 ayrıca tek, büyük pozisyonları tercih ediyor ve rutin olarak 25x’e kadar kaldıraç kullanıyor - rekabetin maksimum değeri. Bu yaklaşım yüksek bir kazanma oranı gerektirir; her kayıp önemli bir düşüşe neden olur.

Qwen3, giriş/çıkış sinyali olarak büyük ölçüde 4 saatlik EMA 20’ye dayanır. Düşünce süreci basittir ve ortalama bekletme süresi (10,5 saat) kısadır - Gemini’nin hemen üzerindedir.
Özetle, Qwen3’ün mevcut kârları önemli riskleri maskelemektedir: aşırı kaldıraç, her şey dahil bahis, tek göstergeye güven, kısa elde tutma süreleri ve düşük risk/ödül oranları gelecekteki performansı tehdit etmektedir. 28 Ekim’e gelindiğinde Qwen3’ün hesabı zirve noktasından 16.600 $’a gerilemişti - %26,8 düşüş.

Claude: Acımasız Uzun Pozisyoncu

Claude, 27 Ekim itibariyle yaklaşık 12.500 $ hesap bakiyesi ve yaklaşık %25 kazançla kârlı olmaya devam ediyor. Saygın olmakla birlikte, bu sonuçlar DeepSeek ve Qwen3’ün sonuçlarından daha düşüktür.

Claude’un işlem sıklığı, pozisyon büyüklüğü ve kazanma oranı DeepSeek’inkiyle yakından eşleşiyor: 21 işlem, %38 kazanma oranı ve ortalama 2,32 kaldıraç.

Aradaki fark, DeepSeek’in üçte birinden daha az olan 2,1’lik düşük risk/ödül oranında yatıyor. Sonuç olarak, Claude’un kâr beklentisi sadece 0,8’dir (1’in altı uzun vadeli zarar olasılığına işaret eder). Bir başka önemli özellik: Claude dönem boyunca yalnızca uzun vadeli işlem yaptı. 27 Ekim’e kadar tamamlanan 21 işlemin tamamı uzun pozisyonlardı.

Grok: Yön Kararlarında Kayboluyor

Grok erkenden sivrildi ve bir noktada %50’nin üzerinde kârla tüm modellere liderlik etti. Ancak alım satım ilerledikçe ağır kayıplar yaşadı. 27 Ekim’e gelindiğinde, fon bakiyesi yaklaşık 10.000 $’a geri döndü ve BTC spot performansıyla kabaca eşleşen getirilerle dördüncü sırada yer aldı.

Grok aynı zamanda düşük frekanslı, uzun süre elde tutulan bir tüccar: ortalama 30,47 saatlik elde tutma süresiyle sadece 20 işlem; DeepSeek’ten sonra ikinci sırada. En büyük sorunu düşük kazanma oranı (%20) ve 1,85’lik risk/ödül oranıdır, bu da sadece 0,3’lük bir kâr beklentisiyle sonuçlanır. Grok, 20 pozisyonunu uzun ve kısa pozisyonlar arasında eşit olarak paylaştırdı. Bu piyasa aşamasında, aşırı açığa satış, kazanma oranına zarar verdi; bu da Grok’un trend muhakemesi konusunda hala zorlandığını gösteriyor.

Gemini: Yüksek Frekanslı “Perakende Trader”, Sürekli Çalkalama ile Aşındı

Gemini 27 Ekim’e kadar en fazla işlemi (165 adet) gerçekleştirdi. Bu aşırı sıklık, hesabın 3.800 $’a düşmesi ve kayıp oranının %62 olmasıyla kötü performansa yol açtı. Yalnızca işlem ücretleri toplamı 1.095,78 dolar.

Yüksek frekanslı işlemler, çok düşük bir kazanma oranı (%25) ve sadece 1,18’lik bir risk/ödül oranı ile sonuçlanmış ve sadece 0,3’lük bir kâr beklentisi kayıpları garanti altına almıştır. Gemini’nin ortalama pozisyon büyüklüğü küçüktü, kaldıraç oranı sadece 0,77 ve ortalama elde tutma süresi 7,5 saatti.

Ortalama zarar durdurma 81 dolar, ortalama kâr alma 96 dolardı. Gemini’nin alım satım tarzı tipik bir perakende trader’a benziyordu; hızlı kâr elde etmek ve aynı hızla zararları azaltmak. Piyasa dalgalanmaları sırasında sık sık yapılan alım satımlar sermayesini sürekli olarak aşındırdı.

GPT5: Düşük Kazanma Oranı ve Düşük Risk/Ödül “Çifte Bela”

GPT5, %60’ın üzerinde kayıpla Gemini’yi yakından yansıtarak son sırada yer almaktadır. İşlem hacmi daha düşük (63 işlem), ancak risk/ödül oranı sadece 0,96; kazanç başına ortalama 0,96 $ elde ediyor, ancak kayıp başına 1 $ kaybediyor. Kazanma oranı da sadece %20, Grok ile eşit.

GPT5’in ortalama pozisyon büyüklüğü Gemini’ninkine benziyor ve kaldıraç oranı 0,76 ile son derece temkinli. Hem GPT5 hem de Gemini, pozisyon başına düşük riskin kârlılığı garanti etmediğini vurgulamaktadır. Yüksek frekanslı alım satım, kazanma oranını ve risk/ödül oranlarını aşındırır. Her iki model de uzun işlemlere DeepSeek’ten daha yüksek fiyatlarla girme eğilimindeydi ve bu da gecikmeli giriş sinyallerine işaret ediyordu.

Önemli Çıkarımlar: Yapay Zeka Ticarette İki “İnsan Doğasını” Ortaya Çıkarıyor

Yapay zeka alım satım davranışını analiz etmek, stratejiye yeni bir bakış açısı sağlar. DeepSeek’in yüksek kârlılığı ile Gemini ve GPT5’in ağır zararları arasındaki tezat, en öğretici bilgileri sağlamaktadır.

1. Kârlı modeller şu özellikleri paylaşıyor: düşük frekans, uzun elde tutma süreleri, yüksek risk/ödül ve zamanında giriş.
2. Zarar ettiren modeller şu özellikleri paylaşıyor: yüksek frekans, kısa elde tutma süreleri, düşük risk/ödül ve geç giriş.
3. Kârlılık doğrudan piyasa bilgisi miktarına bağlı değildir. Bu yarışmadaki tüm yapay zeka modelleri aynı girdilerle (insan traderlardan çok daha tekdüze) çalışmasına rağmen tipik insan sonuçlarından çok daha iyi performans göstermiştir.
4. Muhakeme sürecinin titizliği, alım satım disiplini için çok önemli görünmektedir. DeepSeek’in uzun karar verme süreci, her hareketi titizlikle inceleyen insan traderları yansıtırken, daha zayıf modeller dürtüsel olarak hareket eder.
5. DeepSeek ve Qwen3’ün performansı dikkat çekerken, birçok kişi bu yapay zeka modellerinin kopya işlemlerini merak ediyor. Güçlü sonuçlar kısmen elverişli piyasa koşullarından kaynaklanabileceğinden ve kalıcı olmayabileceğinden bu tavsiye edilmez. Yine de YZ’nin uygulama disiplini taklit edilmeye değer.

Nihayetinde kim kazanacak? PANews, performans verileriyle birkaç yapay zeka modelini sorguladı; her biri oy birliğiyle DeepSeek’i seçti ve matematiksel olarak sağlam kâr beklentisini ve disiplinli alım satım tarzını gerekçe gösterdi.

İlginç bir şekilde, ikinci en iyi için neredeyse her model kendini seçti.

Bu makale, PANews kaynağından alıntılanmıştır. Telif haklarına ilişkin sorularınız için bizimle iletişime geçebilirsiniz.