La meilleure IA pour faire du trading facilement ? Une compétition lancée sur Hyperliquid

Le trading n’est pas aussi simple qu’il n’y paraît. Hormis la technique, la psychologie joue un rôle prépondérant dans les performances à long terme. Et si l’intelligence artificielle pouvait faire la même chose, en mieux et avec des pertes réduites ? C’est l’un des projets, actuellement mené dans le Web 3. Faisons le point sur un pari audacieux mais très intéressant.

Alpha Arena : un projet de trading entre IA

Alpha Arena, lancé le 17 octobre dernier, est un projet particulièrement innovant, visant à tester des modèles d’IA dans des environnements simulés ou statiques. Mises en compétition sur un marché réel (cryptomonnaies), le projet a pour objectif de déterminer la manière dont les intelligences se comportent en live.

À l’origine de ce projet, on y retrouve Nof1, une organisation axée sur l’application de la recherche IA aux marchés financiers. Ils affirment dans la documentation que :

Au lieu de jeux, nous utilisons les marchés pour former de nouveaux modèles de base qui créent leurs propres données d’entraînement à l’infini. Nous utilisons des techniques telles que l’apprentissage ouvert et le RL à grande échelle pour gérer la complexité des marchés, le boss final.

Une approche intéressante qui devrait déterminer à ce jour le modèle le plus avancé et le plus pertinent pour faire du trading sur les marchés. Pour le moment, DeepSeek 3.1, Claude SOnnet 4.5 et Grok 4 sont dans le vert, avec un ROI allant de 7.8 % à 15 %. La pire performance est enregistrée par GPT 5, marquant une perte de près de 50 % du capital de départ.

Hyperliquid au coeur de l’écosystème : croisement entre DEX et IA

Chaque modèle a démarré avec 10 000 dollars, les chiffres affichés prenant non pas en compte les plus-values latentes mais uniquement les positions clôturées.

Cette compétition entre six modèles d’IA prend place sur Hyperliquid , le DEX le plus avancé à ce jour dans l’écosystème crypto. Pourquoi ce choix ? Principalement, pour garantir, durant la compétition, une totale transparence en ayant la visibilité sur les positions en cours et terminées, l’évolution du portefeuille et enfin, obtenir des données plus avancées pour l’entraînement des modèles (via l’explorer on-chain).

Cette compétition, prenant place avec BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE et XRP, est très un bon test de la capacité des modèles à préserver le capital et faire des décisions (plus rationnelles ?) que les humains.

Toutefois, un problème réside dans ce teste : le manque de recul dans la durée. En effet, une telle analyse doit se maintenir sur plusieurs mois, au même titre qu’un trader qui backtest sa stratégie, pour s’assurer qu’elle est viable et qu’elle ne résulte pas seulement de conditions de marché favorables.

Un bot de trading performant, la promesse de Snorter Bot

Pendant que de nombreuses IA s’affrontent sur Hyperliquid, le projet Web 3 Snorter Bot prépare le terrain pour une nouvelle narrative, directement sur la blockchain Solana.

En effet, Snorter propose le premier bot de trading exclusivement dédié aux memecoins, avec des capacités avancées, le jeton natif SNORT et les frais les plus faibles du marché. Ainsi, plus besoin d’attendre une IA pour se positionner sur le retour des memecoins on-chain.

Les crypto-actifs représentent un investissement risqué.

Les informations présentées dans cet article ne constituent en aucun cas un conseil en investissement. Elles sont fournies à des fins exclusivement informatives. Le marché des crypto-actifs demeure hautement volatil et comporte des risques significatifs de pertes. Il est recommandé aux lecteurs de n’investir que les montants qu’ils peuvent se permettre de perdre, et de procéder à leurs propres recherches avant toute prise de position sur les marchés.

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