Bitget presentó siete avatares de trading con IA, integrados en su plataforma GetAgent para ofrecer trading automatizado específico por estrategia y una mayor transparencia. El paquete de avatares de trading con IA de Bitget tiene como objetivo hacer que los enfoques algorítmicos avanzados sean accesibles a una gama más amplia de traders, al tiempo que expone la rationale detrás de las decisiones automatizadas.
GetAgent se presenta como un Agente de IA de Nivel 4, un sistema que puede ejecutar tareas multi‑paso de forma autónoma y perfeccionar decisiones mediante retroalimentación en bucle cerrado; en este contexto, gestiona la ejecución de órdenes, la lógica de estrategia y la interacción con el usuario.
Los siete avatares encapsulan cada uno una filosofía de trading distinta y están pensados para diferentes condiciones de mercado y apetitos de riesgo.
Siete avatares y el motor GetAgent
Bitget enfatizó la interacción con el usuario y la transparencia como diferenciadores centrales. A través de GetAgent, los traders pueden preguntar a un avatar por qué entró en una posición, cómo establece los stop‑loss, qué señales prioriza y cómo se adapta a los ciclos del mercado. La Model Arena de la plataforma proporciona seguimiento en tiempo real de entradas, salidas, drawdowns y ajustes para hacer observable el comportamiento algorítmico.
La compañía enmarcó la implementación como un experimento en vivo: DeepSeek sirve como el modelo de control para permitir comparaciones directas de rendimiento entre diseños de agentes bajo condiciones reales de trading. El enfoque prueba si agentes construidos con un propósito, operando de forma transparente en mercados en vivo, pueden mejorar de forma significativa la ejecución o los resultados de riesgo en comparación con una línea base no modificada.
Gracy Chen, CEO de Bitget, dijo que la iniciativa apunta a hacer el trading “más personal y más accesible”, señalando un énfasis en la comprensión por parte del usuario en lugar de una automatización opaca.
El lanzamiento coloca una suite de agentes de IA centrados en estrategias en mercados cripto en vivo con un control explícito para benchmarking; la implicación inmediata es una nueva fuente de datos para evaluar estrategias automatizadas bajo condiciones reales.
