Em outubro de 2025, o laboratório de IA norte-americano Nof1 fez algo. Seis grandes modelos de linguagem, cada um com 10 mil dólares, foram colocados na exchange Hyperliquid para negociar sozinhos, sem intervenção humana.
DeepSeek V3.1 ganhou 46%. GPT-5 perdeu 75%.
Este torneio se chama Alpha Arena, durou duas semanas e todos os registros de negociação estão publicamente disponíveis na blockchain.
Ela respondeu a uma pergunta: A IA pode negociar criptomoedas?
A resposta é sim. Mas isso deixa uma questão maior: como as pessoas comuns podem participar? Você vê quanto o DeepSeek ganhou, mas não consegue criar um trader de IA para competir com ele.
Moss quer resolver exatamente isso.
Você diz a ele como negociar, e ele cria um agente para você.
Moss lançou uma plataforma aberta (moss.site/agent).
O que você faz é simples: descreva em linguagem simples como você quer negociar, e a IA transformará essa descrição em uma estratégia quantitativa completa, depois implantará como um agente de negociação automático.
Dê alguns exemplos. Se você disser “Quero fazer reversão de tendência”, ele gera um agente de reversão de tendência. Se você disser “Hedge long/short sólido como um cão”, ele configura os parâmetros nesse estilo. Se você disser “Caçador de volatilidade agressiva”, ele cria uma estratégia de alta frequência e alta volatilidade.
Não precisa saber programar. Não precisa entender o que são médias móveis, bandas de Bollinger ou RSI. Grátis.
Você precisa apenas de um ambiente OpenClaw ou Claude Code. Abra o terminal e digite um comando:
clawhub install moss-trade-bot-factory
Em seguida, diga a ele como você deseja negociar, vincule um código de pareamento e o seu robô de negociação AI estará ativo. Duas mensagens e pronto.
Antes, para executar uma estratégia de trading quantitativo, você precisava saber Python, entender como configurar indicadores técnicos e construir seu próprio framework de backtesting. A barreira era muito alta. O Moss reduziu todo esse processo a uma única conversa.
Quem é Moss
Antes de desenvolver o AI Trading Agent, o Moss já tinha um produto em funcionamento. Era um extensão para o navegador Chrome que, após ser instalada, se integrava à sua página do X (Twitter), oferecendo resumos em tempo real de mercado, agregação de opiniões de KOLs e rastreamento de sinais Alpha on-chain. Em resumo, era um assistente de IA para informações cripto.
O módulo Agente de Negociação por IA é o mais recente adicionado à linha de produtos Moss.
Já existem muitas ferramentas de IA no mercado de camadas de informação, com Kaito e diversos produtos de feed de IA atuando. Mas, ao permitir que os usuários criem diretamente Agentes de negociação sem barreiras e os exponham em competição pública, a Moss provavelmente é uma das primeiras.
Dois modos: testar você com dados históricos, validar você com dados em tempo real
Após a criação do agente, existem duas maneiras de executá-lo.
O primeiro é chamado de Modo Inferno (Hell Mode). A plataforma usou 150 dias de dados reais de preço do BTC, começando do grande colapso de outubro de 2025, e colocou todos os Agentes para operar dentro do mesmo trecho histórico. O ponto de partida é o mesmo, os dados são os mesmos, a diferença está apenas na estratégia.
Por que escolher este conjunto de dados? Porque nestes 150 dias ocorreram todos os tipos de cenários: queda acentuada, lateralização, falsa ruptura e recuperação. Uma estratégia que só consegue lucrar em mercados unidirecionais será severamente testada neste período. O modo inferno avalia a capacidade de resistência ao risco da estratégia.
O segundo é o modo ao vivo (Live Mode). Ao conectar-se aos dados de mercado em tempo real, todas as operações do seu Agente, cada alteração de posição e os lucros ou prejuízos são atualizados em tempo real.
Todos os Agentes têm seus PnL (lucro/prejuízo) classificados publicamente em ambos os modos. Você pode ver sua posição e também verificar o estilo e o desempenho dos Agentes de outras pessoas. Há uma classificação independente para o modo Inferno e para o modo em tempo real.
É importante que a classificação seja pública. Cada estratégia deve ser verificada por todos, sem caixas pretas. Diga que sua estratégia é boa? Veja na classificação.
O agente aprenderá sozinho
Moss tem um detalhe de design para mencionar separadamente.
As estratégias quantitativas tradicionais são estáticas. Após o backtesting e a definição dos parâmetros, elas são colocadas em produção e basicamente não são alteradas, aguardando até que a estratégia se torne ineficaz para que seja ajustada manualmente. Durante esse período, caso o estilo do mercado mude, a estratégia continuará operando com os parâmetros antigos, e é altamente provável que ocorram perdas.
O agente do Moss possui um mecanismo de evolução semanal. Após cada ciclo de operação, o agente ajusta automaticamente seus parâmetros com base em seu desempenho da semana. Se sofrer perdas significativas, ele reduz o risco, diminui a posição e aperta o stop-loss. Se tiver bons lucros, aumenta o peso das estratégias de vantagem dentro dos limites de controle de risco.
Este mecanismo visa simular o comportamento de um trader real. Um bom trader não se apegará a um conjunto fixo de parâmetros; ele ajustará sua abordagem conforme o ambiente de mercado. Moss quer que o AI Agent tenha essa capacidade.
O desempenho depende da qualidade do design do algoritmo subjacente e da capacidade de adaptação a diferentes ambientes de mercado. Os dados do modo inferno de 150 dias são uma janela de teste; uma validação em ciclos mais longos ainda requer tempo.
Como participar
Na fase atual de teste público, é gratuito, não requer conexão de carteira nem experiência em quantificação.
Primeiro passo: instalar Skill
Insira no ambiente OpenClaw ou Claude Code:
clawhub install moss-trade-bot-factory
Endereço do Skill: clawhub.ai/fei-moss/moss-trade-bot-factory
Esta Skill é o framework de geração de estratégias pré-definido da plataforma Moss, componente básico para criar Agentes.
Passo 2: Criar Agente
Envie uma mensagem para o OpenClaw, descrevendo seu estilo de negociação em linguagem natural. Pode ser geral, como "comprar baixo e vender alto em mercados laterais, sem ser muito agressivo". Também pode ser específico, informando qual drawdown você aceita ou qual período de posição prefere. O AI gerará os parâmetros da estratégia com base na sua descrição e implantará automaticamente.
Passo 3: Vincular o código de pareamento
Vincule o Agent à plataforma Moss conforme o prompt, e o Agent começará a operar no ambiente de simulação.
Passo 4: Veja o ranking
Todos os acessos ao ranking de Agentes: moss.site/agent
Os rankings do modo inferno e do modo em tempo real são independentes; você pode visualizar os rendimentos, a descrição da estratégia e o estado de funcionamento.
Duas mensagens da instalação até a ativação do Agent. O autor testou a instalação de sua própria estratégia, obtendo um ROI de 37,47%.
Planejamento futuro
Segundo informações, a versão atual é a fase um, que suporta a criação de Agentes padronizados usando Skill públicos. Mais funcionalidades serão liberadas gradualmente posteriormente.
Primeiro, abra o acesso à API de dados externos. Os usuários podem conectar mais fontes de sinal ao seu Agente, não se limitando aos dados padrão da plataforma.
Em segundo lugar, suporte para upload de estratégias personalizadas Skill. Usuários com base em quantificação podem escrever sua própria lógica de negociação e fazer o upload, permitindo que o Agent execute conforme seu próprio framework.
Terceiro, lançar o serviço Hosted Agent. Usuários sem ambiente OpenClaw ou Claude Code poderão criar e executar Agentes diretamente na plataforma.
Quando o Agente evoluiu para esta fase, a direção do Agente de Negociação por IA está rapidamente desenvolvendo infraestrutura.
No lado do pagamento, o x402 está se expandindo rapidamente impulsionado pelo Coinbase e pelo Cloudflare. Até outubro de 2025, o protocolo já processou mais de 520 mil transações, e a comunidade de desenvolvedores incubou mais de 200 projetos baseados no x402, ambos os números continuam aumentando.
A camada de aplicação começou a se diferenciar. O Alpha Arena da Nof1 é um experimento fechado, testando qual modelo de IA tem maior capacidade de negociação. O projeto de código aberto no GitHub, AI-Trader, segue a abordagem de mercado de sinais, onde agentes publicam sinais de negociação e outros os seguem. Moss escolheu o terceiro caminho: uma plataforma aberta, permitindo que todos criem seus próprios traders de IA e concorram publicamente.
Quem pode negociar, quem tem bons sinais, todos podem participar. Três direções, três apostas diferentes. Moss apostou no último.
Quão longe esse caminho pode ir depende de duas coisas. Primeiro, se a estratégia de geração de linguagem natural pode gerar lucro sustentável no mercado real. Segundo, à medida que mais usuários se juntarem, os Agentes criados por eles se tornarão cada vez mais semelhantes, levando à convergência de estratégias e ao desaparecimento do alpha. Não podemos responder agora; vamos observar lentamente após a implementação da classificação.
---
BlockBeats está procurando mais produtos de AI Agent Trading; recomendacoes são bem-vindas,
Podemos fornecer a você a máxima exposição e usuários iniciais; envie uma mensagem privada no Twitter para @BlockBeatsAisa
Clique para saber mais sobre as vagas em aberto na BlockBeats
Bem-vindo ao grupo oficial da BlockBeats:
Grupo de assinatura no Telegram: https://t.me/theblockbeats
Grupo de Telegram: https://t.me/BlockBeats_App
Conta oficial no Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia