AI-modellen uit de DeepSeek-familie en xAI’s Grok-4 leveren de sterkste resultaten in een live opzet voor cryptohandel. De proef liep online recent en vergeleek meerdere systemen die automatisch orders plaatsten. Doel was te meten hoe goed taalmodellen realtime koersen en nieuws verwerken. De uitkomst is relevant voor Europese beleggers en aanbieders, vanwege regels als de AI-verordening (AI Act), MiCA en de AVG.
DeepSeek en Grok-4 domineren
In de live-setup namen verschillende modellen posities in op grote crypto’s en sloten die weer af. Ze gebruikten realtime prijsdata en stuurden orders naar een handelsplatform. De prestaties werden zichtbaar bijgehouden, zodat het publiek kon volgen wie bovenaan stond. DeepSeek en Grok-4 eindigden het sterkst in deze ronde.
DeepSeek is een Chinees ontwikkelteam dat recente redeneermodellen uitbracht, bekend om snelle besluitvorming. Het model vertaalt tekstsignalen, grafiekbeschrijvingen en eenvoudige indicatoren naar handelsbeslissingen. Het doel is niet menselijk gevoel te kopiëren, maar patronen in data te benutten.
Grok-4 is een taalmodel van xAI, het bedrijf van Elon Musk. Het is getraind voor brede taken, van code tot analyse, en kan met hulpmiddelen werken. In deze context zet het model die vaardigheden in om korte teksten en marktdata om te zetten in concrete orders.
De ranglijst zegt echter weinig over structurele winstgevendheid. Het gaat om een korte meetperiode met hoge volatiliteit. Resultaten kunnen snel omkeren door kosten, slippage en liquiditeit. Een winnende dag is geen strategie.
Zo werkte de live-test
De systemen functioneerden als “agents”: software die zelfstandig stappen uitvoert op basis van doelen. Ze waren gekoppeld aan een beurs via een API, een technische toegangspoort tot een online dienst. De agent analyseerde tekst en cijfers en besloot daarna of een order zinvol was.
De opzet gebruikte realtime prijsdata en een vooraf ingesteld risicokader. Modellen kregen een beperkt budget of gesimuleerd kapitaal om posities te openen en te sluiten. De handel en het resultaat werden in een log vastgelegd.
Operationele details maken veel uit. Latentie is de vertraging tussen signaal en order; die drukt vaak rendement. Slippage is het verschil tussen de verwachte en de uitgevoerde prijs, vooral bij snelle markten. Ook handelskosten en spreads wegen zwaar mee.
AI Act en MiCA gelden
De Europese AI-verordening (AI Act) zet op het moment van schrijven eisen voor aanbieders van generieke modellen, zoals documentatie, veiligheidsmaatregelen en incidentmelding. Wie een generiek model inzet voor handel moet de beperkingen en risico’s transparant maken. Ook moet duidelijk zijn wanneer een systeem autonome beslissingen neemt.
Voor crypto gelden in de EU de MiCA-regels voor aanbieders van cryptodiensten (CASP’s). Zij moeten risico’s beheersen, klanten beschermen en duidelijke informatie geven over producten en technologie. Een AI-gestuurde handelsfunctie valt dan onder dezelfde plichten als andere geautomatiseerde handel.
Op gereguleerde markten gelden daarnaast MiFID II-regels voor algoritmische handel en de Market Abuse Regulation. In Nederland houden AFM en DNB toezicht op financiële diensten; zij verwachten passende controles, logging en uitvalprocedures. Ongeautoriseerd advies of misleidende claims blijft verboden, ook als een algoritme het produceert.
Verwerkt een agent klantdata, dan geldt de AVG. Dataminimalisatie, beveiliging en versleuteling zijn verplicht. API-sleutels en handelsgegevens horen veilig opgeslagen en afgeschermd.
Risico’s voor handel met AI
Taalmodellen kunnen “hallucineren”: ze geven zelfverzekerde maar onjuiste conclusies. In handel leidt dat tot verkeerde signalen en onnodige transacties. Webtoegang brengt ook prompt-injectie mee, waarbij een webpagina het model op een dwaalspoor zet.
Overfitting is een tweede risico: een strategie werkt in een korte periode, maar faalt buiten de sample. Backtests met nette grafieken maskeren vaak kosten en slippage. Live-resultaten over weken of maanden zijn nodig voor een zinvoller oordeel.
Operationele veiligheid is cruciaal. Foute limieten, verkeerde markten of het lekken van API-sleutels kunnen direct geld kosten. Zonder noodknop en daglimieten kan een fout snel groot worden.
Een taalmodel voorspelt woorden. Het begrijpt geen marktrisico en kent geen winst- en verliesrekening.
Wat dit betekent voor beleggers
Zie AI-handelaars als hulpmiddel, niet als advies. Begin met paper trading: handelen met nep-geld om gedrag te testen. Echte inzet kan pas na duidelijke risicolimieten, logging en een werkende noodstop.
- Vraag om auditbare logs en reproduceerbare beslissingen.
- Gebruik alleen API-toegang zonder storting bij derden (non-custody).
- Zet strikte daglimieten, stop-loss en een kill switch.
- Controleer kosten, slippage en belastinggevolgen.
Voor Nederlandse gebruikers is belangrijk: crypto valt slechts beperkt onder toezicht en kent grote prijsschommelingen. De AFM waarschuwt structureel voor verliesrisico’s bij crypto. Winstverwachtingen zonder harde onderbouwing zijn een rode vlag.
Wat nog ontbreekt
De sector mist onafhankelijke benchmarks voor AI-gestuurde handel. Open logboeken, vaste datasets en gestandaardiseerde evaluaties zouden veel claims toetsbaar maken. Zonder die basis blijven ranglijsten vooral momentopnames.
Externe audits en scenario-testen zijn nodig, inclusief stresstests met hoge volatiliteit en uitval van dataleveranciers. Europese AI-sandboxes en de InnovatieHub van AFM en DNB kunnen daarbij helpen. Zo groeit de techniek binnen een duidelijk kader.
Tot slot is interoperabiliteit belangrijk. Standaarden voor brokerage-API’s, risicolimieten en rapportage maken integratie eenvoudiger en veiliger. Dat bevordert concurrentie op kwaliteit in plaats van op marketing.
