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La venta masiva en los mercados bursátiles globales se ha extendido a las criptomonedas, que siguen bajo presión en medio de un entorno macroeconómico global volátil. Bitcoin y Ethereum registraron fuertes caídas en las últimas 48 horas a medida que el sentimiento de riesgo global se debilitaba.

Bitcoin cayó por debajo de los 80.000 dólares después de no poder mantenerse por encima de los 89.000 dólares, con la caída exacerbada por la baja liquidez del fin de semana. En comparación con la semana pasada, Bitcoin ha bajado casi un 7 por ciento desde finales de la semana pasada, mientras que Ethereum ha caído alrededor de un 10 por ciento, marcando una de las retracciones a corto plazo más pronunciadas en sesiones recientes.

La venta se produjo tras la nominación del presidente estadounidense Donald Trump de Kevin Warsh como presidente de la Reserva Federal, lo que desencadenó una venta histórica de 7 billones de dólares en metales y un fuerte repunte del dólar estadounidense, lo que debilitó el apetito por el riesgo en todas las clases de activos. La caída también coincidió con una mayor escalada de las tensiones geopolíticas.

“La caída coincide con una renovada escalada de las tensiones geopolíticas, en particular el conflicto intensificado entre Estados Unidos e Irán. Esto ha desestabilizado los mercados globales y ha provocado una respuesta generalizada de aversión al riesgo. En este entorno, los criptoactivos se han movido en línea con otros instrumentos sensibles al riesgo, lo que refleja un cambio hacia la liquidez y los activos refugio tradicionales”, dijo Nischal Shetty, fundador de WazirX.

Bitcoin y Ethereum caen en medio de la volatilidad del mercado

Bitcoin cayó brevemente por debajo del nivel de 76.000 dólares, tocando un mínimo intradía de 75.815,88 dólares, antes de recuperarse para operar por encima de los 78.900 dólares. Al último control, la criptomoneda se negociaba a 78.898,74 dólares, un 6,06 por ciento menos en las últimas 24 horas, con volúmenes de negociación de 73.060 millones de dólares. Durante el mismo período, Bitcoin se movió en un amplio rango de 75.815,88 a 84.107,95 dólares, según datos de CoinMarketCap.

Bitcoin ha disminuido ahora más del 37 por ciento desde su máximo de 126.198,07 dólares, registrado el 7 de octubre de 2025. Aunque su capitalización de mercado ha caído por debajo de los 2 billones de dólares a 1,57 billones de dólares, sigue siendo la criptomoneda más grande por valor de mercado.
Según los analistas, el nivel de 74.500 dólares es un área clave para Bitcoin, que podría servir como base para una reversión de la tendencia. «Los precios actuales parecen atractivos para que los grandes actores entren en el mercado. Esto podría mejorar la liquidez, ayudando a BTC a estabilizarse cerca de la zona de 85.500 dólares. Sin embargo, si los alcistas no defienden esta zona, podríamos ver una retracción más profunda hacia los 58.000 dólares antes de la recuperación», dijo Akshat Siddhant, analista cuantitativo principal de Mudrex.

Ethereum reflejó la tendencia general del mercado, cayendo por debajo del nivel de 2.500 dólares hasta sus niveles más bajos desde marzo de 2025. Al momento de escribir esto, Ethereum se negociaba un 9,33 por ciento más bajo a 2.445,34 dólares, con un volumen de negociación de 24 horas de 49.170 millones de dólares. El token se negoció entre 2.248,70 y 2.703,38 dólares durante las últimas 24 horas en CoinMarketCap.

Ethereum ha bajado ahora más del 50 por ciento desde su máximo histórico de 4.953,73 dólares, alcanzado el 25 de agosto de 2025.

Altcoins bajo presión

La debilidad se extendió a todo el espacio altcoin, con la mayoría de los tokens principales negociándose en rojo. River, Story, World Liberty Financial, Jupiter, Virtuals Protocol, Pudgy Penguins, Aptos, Worldcoin, Solana, Kaspa, Immutable, Stacks, KuCoin Token, Bonk, Filecoin, GateToken, Dash, Optimism, MemeCore, Zcash, Sui, NEAR Protocol, Pepe, OKB, Ethena, Arbitrum, Dogecoin, VeChain e Injective se encontraban entre los rezagados, cayendo entre el 9 por ciento y el 33 por ciento.

Mientras tanto, Quant, Hyperliquid y JUST rompieron la tendencia general, registrando modestas ganancias de entre el 0,8 por ciento y el 1,7 por ciento, según CoinMarketCap.

Criptomonedas de tendencia

Las criptomonedas de tendencia en CoinMarketCap incluían Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Solana (SOL), XRP (XRP), Chainlink (LINK), Bulla (BULLA), OFFICIAL TRUMP (TRUMP), Falcon Finance (FF), Humanity Protocol (H), FIGHT (FIGHT) y Dogecoin (DOGE).

Mientras el mercado de las criptomonedas se encontraba en declive y las noticias informaban de una caída tras otra, mi cartera creció un 160% en 3 meses. ¡Y no es porque sea el mejor trader del mercado o haya encontrado un canal secreto de Telegram que revele métodos para ganar dinero! Se debe a las señales de IA enviadas por un agente de inteligencia artificial que analiza el mercado las 24 horas del día. Configurar la IA no es difícil. Puede utilizarse como un asistente personal para el trading y el análisis de mercado.

Por ejemplo, en septiembre de 2025, un agente de IA encontró un token con un volumen on-chain anormal y acumulación de ballenas. Esto ocurrió mucho antes del pump del token. Ese token fue MYX Finance (MYX). Lo compré por $2,000 como un experimento basado en las señales de trading de la IA y gané $18,000 con el pump. Una semana después de la compra, el token subió de $1.3 a $14.

Utilicé el prompt de IA “Encontrar tokens con volúmenes anormales en la red BSC, filtrarlos por liquidez y concentración en las principales billeteras”. Luego, después de recibir la lista de tokens, añadí un prompt de aclaración: “Mostrar los principales compradores de cada token y analizar el dinero inteligente y las ballenas en los últimos 2 días”.

Como resultado, el asistente de IA me mostró qué tokens habían experimentado un crecimiento en el volumen y la acumulación de billeteras inteligentes, así como la ausencia de grandes depósitos en CEX. Así, encontré un token que las ballenas ya habían notado, pero que los inversores masivos aún no habían visto, ya que no había noticias positivas sobre el proyecto. Sin embargo, un ChatGPT o Grok normal habría dado algo genérico como “no hubo noticias positivas sobre el proyecto” o “no tengo datos para analizar”. Por lo tanto, el truco principal es encontrar una IA que tenga acceso a los datos de la blockchain. Y lo encontré: es ASCN.AI.

En este artículo, le contaré exactamente cómo utilizo un agente de IA para ganar dinero con las criptomonedas, qué modelos de IA he probado y le mostraré mis estudios de caso y los prompts de trabajo que puede utilizar ahora mismo. ¡Vamos allá!

Cómo los asistentes de IA cambiaron el trading de criptomonedas en 2025

Desde que los agentes de IA entraron en el mercado de las criptomonedas y el mercado en sí se aceleró al máximo, el uso de asistentes de IA entre los traders se ha vuelto común. Es físicamente imposible analizar cientos de nuevos tokens y docenas de narrativas. La enorme cantidad de ruido informativo en las redes sociales ahoga las señales verdaderamente importantes, que son difíciles de encontrar manualmente.

Con el creciente número de exchanges, fondos y audiencias en el mundo cripto, recopilar datos manualmente se ha vuelto extremadamente difícil. Hay demasiados exchanges CEX y DEX, contratos inteligentes, movimientos de capital entre redes y proyectos en sí.

Por eso, la IA se ha convertido en una herramienta esencial. Muchos fondos y traders profesionales ya la utilizan. Puede manejar el 90% de las tareas de análisis rutinarias y convertirse en su ventaja competitiva.

Por eso, empecé a buscar varios LLM en busca de una herramienta que funcionara.

Qué utilizan los traders de criptomonedas con IA: de ChatGPT y Grok a ASCN.ai

Para aquellos que no estén familiarizados con los modelos LLM, son modelos de lenguaje donde se escribe texto y se recibe una respuesta. Los modelos LLM más populares son ChatGPT, Gemini, Grok, ASCN.AI, DeepSeek y otros. Todos funcionan de manera similar. Las únicas diferencias son las fuentes de información y la funcionalidad adicional que puede proporcionar la IA.

El problema con muchos LLM es que son buenos escribiendo texto, pero débiles leyendo y analizando las métricas de blockchain y on-chain. Por ejemplo, ChatGPT y Grok son buenos escribiendo texto y respondiendo preguntas generales. Sin embargo, son débiles en las tareas de Web3 porque no están conectados a los nodos de blockchain o a los datos del mercado, lo que significa que no pueden leer las transacciones o determinar el comportamiento del dinero inteligente y los fondos.

La única herramienta que he encontrado que está conectada a los datos de blockchain es ASCN.AI. Es un agente de criptomonedas con IA especializado AI crypto agent entrenado con datos de Web3 y, además del análisis de texto, puede analizar datos, gráficos, métricas y transacciones. Le permite:

Encontrar altcoins infravaloradas. Ascn puede analizar proyectos de criptomonedas en segundos, en lugar de las docenas de horas que un analista de criptomonedas emplearía. La IA estudiará el whitepaper, la tokenómica, las noticias del proyecto, la actividad de los poseedores y el dinero inteligente. Realizará un análisis técnico del gráfico, determinará los riesgos y beneficios probables y sugerirá el momento más adecuado para comprar el token y su posterior venta.

Entre otras cosas, la IA puede evaluar la probabilidad de una estafa o un rug pull. El bot analizará el comportamiento de los fundadores del proyecto, examinará los patrones de transacción en sus billeteras y proporcionará un resumen de los riesgos potenciales.

Además, gracias al acceso a la API, puede crear su propio asistente de IA, entrenarlo con su tecnología de análisis e incluso compartirlo con otros usuarios.

Después de la reciente actualización de Ascn 1.2, el modelo ha avanzado significativamente, superando a la mayoría de los LLM populares en precisión y calidad del informe.

Sin embargo, los modelos sin acceso a los nodos también son ampliamente utilizados por los traders. Por ejemplo, después de que Gemini se actualizó a la versión 3, el modelo mejoró significativamente sus capacidades de análisis, por lo que muchos traders comenzaron a utilizarlo para el análisis de sentimiento. De hecho, después de la actualización, se convirtió en más potente que ChatGPT, pero muchos traders siguen utilizando solo ChatGPT por costumbre. Si es uno de ellos, debería ampliar sus horizontes y probar periódicamente nuevas herramientas, ya que los nuevos LLM a menudo toman la delantera.

ChatGPT vs Gemini vs ASCN.ai: ¿Cuál es el mejor agente de IA para el trading de criptomonedas?

Para comparar diferentes agentes de IA en la práctica, decidí introducir las mismas consultas en cada uno de ellos y evaluar la calidad y la profundidad de las respuestas. Para el experimento, elegí ChatGPT, Gemini y ASCN.

Por ejemplo, tengo un token TWT en mi cartera. No lo he seguido durante mucho tiempo y quiero hacer una investigación rápida sobre las últimas noticias, realizar un análisis técnico y hacer una previsión. Escribí el prompt “Proporcionar un análisis exhaustivo del token TWT (Trust Wallet). ¿Cuál es el mejor precio para comprarlo y venderlo? Analizar regularidades, comportamiento de las ballenas y sentimiento” y lo envié a los 3 LLM.

ChatGPT dio el peor resultado: demasiada información innecesaria y un análisis débil.

Gemini proporcionó un buen análisis con información relevante, pero carecía de profundidad.

ASCN dio la respuesta más rápida, con toda la información necesaria y una buena profundidad. Nada superfluo.

Para el segundo ejemplo, pregunté “Proporcionarme análisis profundo on-chain y de mercado para DezXAZ8z7PnrnRJjz3wXBoRgixCa6xjnB7YaB1pPB263 (BONK): métricas en vivo, los principales volúmenes spot/perp y flujos inteligentes, movimientos de tokens a través de todas las billeteras clave, saldos de los principales poseedores, posiciones perp abiertas, entradas/salidas”.

La situación se repitió. ChatGPT dio una respuesta bastante banal sin un análisis profundo.

Gemini fue mejor en el análisis que ChatGPT, pero aún inferior a ASCN en términos de profundidad y velocidad.

ASCN dio la respuesta más detallada y rápida.

Por lo tanto, ASCN puede proporcionar las mejores respuestas a las preguntas relacionadas con Web3.

Cómo utilizo ASCN en el trading de criptomonedas: mis casos de uso

Sigamos con los estudios de caso. Durante mi última investigación de mercado, noté un sentimiento alcista hacia el token PUMP en muchas salas de chat. Empecé a analizar el token utilizando varias herramientas de IA. ChatGPT y Gemini respondieron que el token estaba creciendo, el contexto de las noticias era bueno y predijeron que iba a ir a la luna. Se refirieron a noticias sobre el proyecto.

ASCN, por otro lado, mostró lo contrario. Los datos on-chain mostraron que las grandes billeteras pertenecientes a ballenas y fondos comenzaron a salir de sus posiciones y a deshacerse de los tokens a precios minoristas durante el pico de las noticias positivas. También señaló que los flujos en los exchanges CEX de inversores privados habían aumentado y que el sentimiento en las redes sociales se había sobrecalentado.

Por lo tanto, ASCN concluyó que el pump ya estaba terminando y que era hora de tomar ganancias en lugar de abrir nuevas posiciones largas. No invertí en el token y, después de un par de días, comenzó a caer debido al alto volumen de ventas. No gané dinero en este caso, pero ASCN me ayudó a anticipar la caída del precio y a evitar pérdidas al resistirme a la influencia de la multitud.

Permítame contarle otro caso. Estaba buscando un trader exitoso para empezar a copiar sus operaciones. Le pregunté a ChatGPT: “Mostrar nuevas billeteras de Trader Exitoso (creadas ≤30 días atrás), sus principales compras y el período de tenencia promedio”.

Sin embargo, ChatGPT respondió directamente que no tiene acceso a los datos on-chain y no puede compilar una lista de billeteras.

ASCN proporcionó una lista de billeteras en respuesta a la misma pregunta, precisamente lo que necesitaba. ASCN pudo hacer esto porque tiene acceso directo a los nodos de blockchain.

Así, obtuve una lista de billeteras de traders exitosos, seleccioné algunas de ellas y empecé a replicar sus operaciones. Pocos copy traders utilizan este método, por lo que puede lograr mejores resultados en comparación con los traders públicos, cuyas operaciones son copiadas por cientos de copy traders, reduciendo al mínimo su potencial de ganancias.

Por qué ASCN.AI se convirtió en mi principal asistente de IA para criptomonedas

Entre todos los modelos LLM, ASCN es el mejor asistente de IA para criptomonedas y actualmente es el único modelo con acceso a los nodos de blockchain. Esto mejora significativamente la calidad del análisis y la profundidad de las respuestas. La IA puede encontrar operaciones rentables y proporcionar cifras concretas en lugar de titulares vagos. Dado que fue entrenado con datos de Web3, ofrece respuestas más sólidas que los LLM universales y le ayuda a ganar incluso en un mercado a la baja.

Al registrarse, puede probar ASCN y realizar 5 solicitudes gratuitas. Puede preguntar, por ejemplo, “Rastrear dónde los fondos reinvirtieron las ganancias después de salir (TOKEN): secuencias de transferencia → nuevas posiciones” o, por ejemplo, “Dar 3 escenarios para el desarrollo del mercado de las criptomonedas en los próximos 12 meses y cómo optimizar la cartera de inversión para cada uno de ellos”.

ASCN puede convertirse en su asistente indispensable en el análisis y el trading. Bueno, si está operando en 2025 y todavía no está utilizando la IA, simplemente está dando dinero a aquellos que sí lo hacen. Espero que este artículo le haya sido útil. ¡Buena suerte!

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