Récemment, un test de trading AI captivant a été lancé sur le marché des cryptomonnaies. Six grands modèles de langage connus ont chacun reçu un capital initial de 10 000 dollars pour trader des Bitcoins et d'autres cryptomonnaies sur la plateforme Hyperliquid. Cette expérience a non seulement montré le potentiel d'application de l'IA sur les marchés financiers, mais a également révélé les différences significatives entre les différents modèles en matière de formulation de stratégies et de gestion des risques.

Le modèle Qwen3 Max d'Alibaba a montré les meilleures performances, adoptant une stratégie simple mais efficace : continuer à acheter des Bit. Avec le prix des Bit franchissant brièvement les 114 000 le 26 octobre, le rendement de Qwen3 Max a frôlé 100 %, et le solde du compte a presque doublé pour atteindre 20 000 dollars. Juste derrière se trouve le modèle DeepSeek, qui a adopté une stratégie d'investissement diversifiée plus prudente, investissant dans plusieurs devises pour réduire les risques.

Cependant, tous les modèles d'IA n'ont pas réussi. Gemini de Google et GPT-5 d'OpenAI ont mal performé lors de ce test, avec une perte de plus de 60 %, le solde du compte n'étant plus que de 3000 dollars. Cet écart de performance énorme met en évidence les différences de capacité des modèles d'IA à comprendre les dynamiques du marché et à élaborer des stratégies de trading.

Cette expérience nous enseigne que, bien que l'IA montre un potentiel énorme dans le domaine des transactions financières, elle présente encore des limitations. Le succès de Qwen3 Max est en grande partie dû à la tendance générale à la hausse du marché des Bit, et cette stratégie peut ne pas être applicable dans différents environnements de marché. Par conséquent, pour appliquer réellement la technologie de l'IA dans les transactions pratiques, un système de gestion des risques plus complexe et complet, ainsi qu'une conception de stratégie plus raffinée, sont nécessaires.

Dans l'ensemble, ce test de trading AI a non seulement montré les perspectives d'application de l'intelligence artificielle sur les marchés financiers, mais il nous rappelle également qu'il est nécessaire de garder une attitude prudente lors de l'utilisation de l'IA pour les décisions d'investissement. Avec les progrès technologiques continus, la combinaison de l'IA et de l'analyse financière traditionnelle pourrait offrir aux investisseurs davantage de stratégies de trading innovantes et d'outils de gestion des risques.