Bitget lanzó una suite de avatares de trading de IA dentro de su plataforma GetAgent, ofreciendo seis agentes especializados más un modelo DeepSeek sin modificar como referencia — siete estrategias de trading distintas diseñadas para mercados criptográficos en vivo.
Bitget presentó seis avatares de IA ingenierizados, cada uno encarnando una filosofía de trading diferente, y desplegó DeepSeek como un modelo de control sin modificar para permitir una comparación objetiva. Los avatares y sus enfoques centrales son Steady Hedge (cobertura conservadora y preservación de capital), Majors Momentum (captura de tendencias en monedas de gran capitalización), Altcoin Turbo (rupturas de altcoins de alta beta), CTA Force (ejecución sistemática basada en reglas), Infinite Grid (trading en rango usando lógica de grillas) y Dip Sniper (captura contraria de dips).
Cada avatar fue desarrollado con bibliotecas de indicadores multifactoriales y sometido a extensos backtesting antes de su despliegue en GetAgent. GetAgent combina ejecución en vivo con explicabilidad: los usuarios pueden consultar a los avatares sobre la justificación de sus decisiones, la lógica de stop-loss y las señales priorizadas. Se incluye un modelo de referencia, definido aquí como un modelo de referencia sin modificar usado para comparar el rendimiento, para medir el valor marginal de los agentes ingenierizados frente a una línea base genérica de IA.
Bitget también integró la copia de operaciones, permitiendo a los usuarios reproducir automáticamente las posiciones y la ejecución de un avatar. Esta función se presenta como una vía para democratizar el acceso a enfoques cuantitativos sin requerir que los usuarios construyan o programen las estrategias por sí mismos.
Avatares de trading de IA de GetAgent y las siete estrategias
El lanzamiento se enmarca como parte de la estrategia Universal Exchange (UEX) de Bitget, que la compañía describe como un esfuerzo por agregar diversos activos negociables en una única plataforma. La iniciativa coloca agentes de IA creados con un propósito en mercados en vivo en lugar de limitarlos a pruebas basadas en simulación de modelos generales. El diseño de la compañía enfatiza la transparencia y la refinación iterativa bajo condiciones de mercado reales, con DeepSeek actuando como control para generar datos comparativos.
Para los usuarios y participantes del mercado, las principales implicaciones son operativas y educativas: la copia de operaciones reduce la barrera de ejecución para estrategias sofisticadas, mientras que la explicabilidad busca reducir la dependencia ciega de la automatización de caja negra.
Desde una perspectiva de riesgo, el despliegue en vivo de agentes adaptativos plantea preguntas sobre el comportamiento del modelo en eventos de estrés e interacciones sistémicas con otros participantes del mercado. Es probable que haya un escrutinio regulatorio, como señalan los materiales de Bitget, porque la ejecución impulsada por IA en los mercados financieros introduce consideraciones operativas y de cumplimiento novedosas.
La iniciativa también funciona como un experimento práctico: al ejecutar múltiples estrategias distintas en paralelo frente a un punto de referencia, Bitget puede evaluar qué enfoques escalan, cuáles requieren más ajustes y cómo los usuarios humanos interactúan con el asesoramiento algorítmico.
Bitget lanza siete estrategias de trading de IA para trading en vivo a través de GetAgent, combinando avatares ingenierizados, un modelo de referencia y acceso mediante copia de operaciones.
