Les bots de trading IA connaissent une popularité croissante, mais les experts avertissent qu'ils ne sont pas des « imprimantes à argent »

Les bots de trading alimentés par l’IA gagnent rapidement en attention sur les marchés crypto, suscitant à la fois excitation et inquiétude parmi les traders espérant automatiser leurs stratégies. Mais les experts du secteur affirment que la plupart des gens comprennent encore mal ce que ces bots peuvent et ne peuvent pas faire, et pourquoi les IA de trading spécialisées se comportent très différemment des outils polyvalents comme ChatGPT.

L’épisode de cette semaine de Byte-Sized Insight explore l’essor des outils de trading basés sur l’IA, le battage médiatique qui les entoure et les risques que les investisseurs doivent considérer avant de faire confiance à des systèmes automatisés avec leur capital.

Surpasser le marché

Brett Singer, responsable des ventes et de la recherche chez Glassnode, et Nodari Kolmakhidze, directeur financier et partenaire de Cindicator — qui a développé Stoic.AI — sont deux professionnels travaillant directement à la tête des données, algorithmes et traders façonnant la prochaine génération de stratégies pilotées par l’IA.

Singer a expliqué que la véritable puissance de l’IA dans le trading ne réside pas dans une prise de décision magique ; c’est plutôt dans le traitement des données.

« Les gens créent ces modèles capables d’explorer une base de données entière en un jour ou deux et de développer et créer ces stratégies de trading. »

Il a noté que le nouveau serveur MCP alimenté par Claude de Glassnode a rendu l’analyse avancée beaucoup plus accessible : « Il peut extraire directement de notre base de données et répondre à des questions vraiment complexes… en quelques minutes ou secondes. »

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Mais Singer a averti que la plupart des bots IA restent insuffisants dans des conditions de marché réalistes. « La plupart du temps, ils n’ont pas battu le marché, » a-t-il déclaré, soulignant que beaucoup s’appuient sur des tests rétros ou des stratégies à signal unique qui manquent de la robustesse utilisée par les desks quantitatifs professionnels.

IA générique vs. IA spécialisée

Surpasser le marché ne relève peut-être pas non plus du domaine des modèles d’IA polyvalents comme le très populaire ChatGPT. Cela serait plutôt le cas avec un bot hautement spécialisé conçu spécifiquement pour cette tâche. Kolmakhidze, qui construit des IA de trading spécialisées, a tracé une ligne entre chatbots et modèles conçus pour les marchés.

« Il y a une grande différence entre… des modèles d’entraînement spécialisés et les usages généraux, » a-t-il déclaré, arguant qu’il est irréaliste d’attendre d’un chatbot entraîné sur du texte qu’il exécute des stratégies rentables. Le trading, a-t-il souligné, est notoirement difficile même pour les meilleurs hedge funds.

Kolmakhidze a également averti que de nombreux traders s’attendent à ce que les bots IA soient des machines à profit automatique :

« La plus grande idée fausse est que le bot IA est comme une imprimante à argent… Ce n’est pas comme ça. »

Les régimes de marché évoluent, et même les modèles solides peuvent rapidement s’effondrer lorsque la volatilité ou les structures de momentum changent. « Ils sont bons pour prévoir le passé mais pas l’avenir, » a-t-il noté, soulignant la nécessité d’une supervision attentive et d’une évaluation à long terme.

Les deux experts ont finalement convenu que l’avenir ne consiste pas à faire remplacer les traders par l’IA ; c’est plutôt à l’IA de les améliorer. Comme l’a dit Singer, l’IA d’aujourd’hui fonctionne davantage comme « un associé ou un stagiaire qui peut travailler 24 heures sur 24 » mais qui nécessite toujours le jugement humain.

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