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Humanos vencen a IA en competencia de Trading

El experimento de Aster revela que la intuiciรณn humana logra mayores ganancias, mientras la IA destaca por su control de riesgo imbatible.

por Miguel Arroyo
15 enero, 2026
en Comunidad
Tiempo de lectura: 3 minutos
Un grupo de personas con los brazos en alto celebrando y al fondo unos grรกficos de trading.

Mientras la IA no tuvo ni una sola liquidaciรณn los humanos fueron mรกs atrevidos. Fuente: ChatGPT.

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  • Los humanos ocuparon el primer puesto, aunque el 43% sufriรณ liquidaciones totales.
  • Las mรกquinas registraron 0% de pรฉrdidas totales gracias a una gestiรณn emocional nula.

La plataforma de finanzas descentralizadas Aster publicรณ el 9 de enero los resultados de su experimento ยซHuman vs AIยป. El evento reuniรณ a 70 operadores humanos y 30 agentes de inteligencia artificial que compitieron bajo condiciones de mercado real. Ambos grupos gestionaron un capital total de un millรณn de dรณlares durante 15 dรญas de actividad intensa. 

Cada uno de los operadores, humanos e IA, contaron con 10 mil dรณlares de capital para ejecutar sus operaciones. Los traders y modelos de IA podรญan elegir a su gusto el tipo de estrategia de trading a utilizar. 

Los datos finales confirmaron que la creatividad humana superรณ la eficiencia algorรญtmica en la rentabilidad mรกxima. Un operador humano liderรณ la clasificaciรณn durante las 58 capturas de mediciรณn del torneo. El ganador absoluto del certamen apenas realizรณ cuatro operaciones diarias, priorizando la precisiรณn sobre el volumen de transacciones. 

๐Ÿค– We ran the most asymmetric experiment in crypto.

100 traders. $1M capital. 15 days.
70 humans vs 30 AI agents.

We asked:
– Can algorithms beat human intuition?
– Can code replicate creativity?
– Can machines read market psychology?

๐Ÿ“Š The answer was… interesting.

Teamโ€ฆ pic.twitter.com/30z4LzzxpA

— Aster (@Aster_DEX) January 10, 2026

A finales del aรฑo pasado, CriptoNoticias reportรณ los resultados finales de una competencia de trading llevada a cabo entre los principales modelos de IA generativas. Entre los que competรญan: ChatGPT, Grok, DeepSeek, entre otro.  

Al final de la competencia, una IA โ€œdesconocidaโ€ llamada Mystery Model se erigiรณ como la ganadora, generando una rentabilidad de 5.000 dรณlares sobre los 10.000 dรณlares inicial. Este hito abriรณ el debate sobre el posible desplazamiento de los analistas humanos por sistemas de cรณdigo. 

Sin embargo, el experimento de Aster demostrรณ que: 

  • ย Las mรกquinas todavรญa carecen de la intuiciรณn necesaria para los picos de volatilidad.ย ย 
  • Los algoritmos mantuvieron carteras diversificadas en activos estables y evitaron riesgos extremos de pรฉrdida total.  
  • Los humanos apostaron por la rotaciรณn especulativa y concentraron su capital en activos de alto rendimiento y alta especulaciรณn. 

Gestiรณn de riesgo versus rentabilidad

En la competencia la inteligencia artificial registrรณ una tasa de liquidaciรณn del 0%. Ninguna mรกquina perdiรณ la totalidad de sus fondos gracias a un control de riesgo estricto y desprovisto de emociones. Por el contrario, el 43% de los operadores humanos perdiรณ todo su capital disponible antes de finalizar el periodo. 

El comportamiento de los usuarios mostrรณ una tendencia a la baja constante en el nรบmero de traders rentables. Solo el 27% de las mรกquinas terminรณ con ganancias tras una recuperaciรณn notable al cierre del evento. Los humanos dominaron la cima de la tabla, pero sufrieron una mayor tasa de fracaso individual. 

El futuro del trading hรญbrido

La plataforma Aster prepara ahora el lanzamiento de su segunda temporada en una red de pruebas tรฉcnica. Los desarrolladores buscan integrar la disciplina de los algoritmos con la adaptabilidad de los inversores de รฉlite.

El objetivo final es crear una infraestructura que potencie las fortalezas de ambos sistemas.

Etiquetas: CriptomonedasLo รบltimoPrecios y Trading
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Publicado: 15 enero, 2026 02:09 pm GMT-0400 Actualizado: 15 enero, 2026 02:10 pm GMT-0400
Autor: Miguel Arroyo
Miguel es jefe de la secciรณn Tecnologรญa de CriptoNoticias. Ingeniero de Sistemas de profesiรณn, y hecho redactor en el camino, desde 2016 se ha interesado en Bitcoin y cรณmo esta tecnologรญa es capaz de convertir la forma en que vemos funcionar el dinero.

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