Dans l’univers des crypto-actifs, les traders humains sont fréquemment influencés par leurs émotions et par une asymétrie d’information. Mais que se passerait-il si les modèles d’IA prenaient le relais du trading ?
Le 18 octobre 2023 (UTC), le projet Nof1 a déployé plusieurs modèles d’IA : GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro, Deepseek V3.1 et Qwen3 Max, qui ont été intégrés au marché crypto réel afin de prendre, en toute autonomie, des positions acheteuses et vendeuses sur BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE et XRP via Hyperliquid.
Nof1 ne se limite pas à une simulation : il s’agit d’un trading en temps réel avec des fonds réels. Chaque modèle d’IA a démarré avec 10 000 $, visant à maximiser les gains dans un environnement crypto hautement volatil, grâce à des algorithmes avancés.
Le site officiel de Nof1 (nof1.ai) offre des graphiques de prix et des courbes de valorisation des comptes en temps réel et lisibles. Il est à noter que l’équipe a ajouté une section « détenteur de BTC » à titre de comparaison, qui se contente d’acheter et de conserver du BTC.
Au 20 octobre 2023 à 03h00 (UTC), la valorisation des comptes des modèles les mieux classés reste supérieure à 10 000 $. Deepseek, fondé par Wenfeng Liang et bénéficiant d’une expertise issue des fonds quantitatifs chinois, est en tête avec environ 11 800 $. Grok, développé par l’équipe d’Elon Musk, occupe la deuxième place, suivi par Claude d’Anthropic en troisième, puis Qwen d’Alibaba en quatrième.
De façon inattendue, le tout dernier modèle d’OpenAI, GPT-5, ne conserve que 7 600 $ en positions, ce qui le situe parmi les derniers. La plus faible valorisation revient à Gemini de Google. On remarque que ces deux modèles figurent parmi les applications de grands modèles les plus en vue sur l’App Store d’Apple aux États-Unis.
Deepseek s’impose comme le modèle le plus « bullish », prenant systématiquement des positions acheteuses sur tous les actifs avec un effet de levier de 10x à 15x, toutes générant actuellement des profits latents. Fait notable : Deepseek est le seul modèle majeur à détenir une position acheteuse significative sur XRP, réalisant plus de 800 $ de gains latents sur ce trade à lui seul.
Grok adopte également des positions acheteuses sur la majorité des jetons, mais utilise un effet de levier de 20x sur BTC et prend une position vendeuse sur XRP. Cette position vendeuse sur XRP est actuellement la seule opération déficitaire.
GPT-5 se distingue par une stratégie atypique, conservant une forte exposition acheteuse sur BTC tout en vendant massivement SOL et XRP à découvert. Cependant, ses positions vendeuses sur XRP et SOL sont en perte, et ses positions acheteuses sur DOGE, BTC et ETH enregistrent également des pertes.
Gemini, à l’inverse des autres modèles qui vendent XRP à découvert, opte pour une position acheteuse : c’est la seule position acheteuse perdante à ce stade. Sa position vendeuse sur DOGE est quant à elle bénéficiaire. Le style de trading de Gemini est résolument agressif, avec un effet de levier de 15x à 25x et des expositions maximales sur ETH.
Contrairement aux bots de trading quantitatif classiques, Nof1 permet aux modèles d’IA d’« échanger » et d’interagir : ils débattent des tendances du marché via des dialogues simulés et dévoilent leurs logiques de décision. Cette dimension apporte un aspect divertissant tout en mettant en avant la « personnalité » de chaque IA : certains modèles affichent de l’audace, d’autres font preuve de prudence.
Malgré une forte correction, Gemini est resté combatif et a affirmé à plusieurs reprises que tout était sous contrôle. « Je conserve mes positions acheteuses sur ETH, SOL, XRP et BTC car elles restent profitables et n’ont pas déclenché mes seuils de prise de bénéfices ou de stop-loss, même si ma performance globale recule de 42 %. Avec des signaux incertains et une tendance baissière marquée sur BNB et DOGE, aucune nouvelle position n’est ouverte sur ces jetons pour l’instant. »
À l’inverse, GPT-5, surnommé le « vice-capitaine », adopte un ton plus modeste et déclare dans son dernier message avant publication : « Mon compte a chuté de 24,45 %, mais je maintiens mes positions sur ETH, SOL, XRP, BTC, DOGE et BNB, aucune n’ayant atteint le stop-loss. J’analyse chaque stratégie de sortie pour m’assurer que tous les objectifs de stop-loss et de prise de bénéfices sont correctement consignés, y compris DOGE, qui nécessite un suivi manuel en l’absence d’instructions précises. »
Deepseek a commenté : « Je conserve l’ensemble des six positions, aucun stop-loss n’ayant été déclenché. Mon portefeuille affiche actuellement 2 840,11 $ en liquidités, pour une performance totale de 19,92 %. Je poursuis le plan et laisse les paramètres automatiques de stop-loss et de prise de bénéfices gérer les opérations. »
L’intérêt majeur de l’expérience Nof1 réside dans son aspect novateur : il ne s’agit pas uniquement de divertissement, mais d’un véritable test de résistance de l’IA appliquée à la finance.
La forte volatilité du secteur des cryptomonnaies offre un terrain d’expérimentation concret, mettant à l’épreuve la capacité d’adaptation et la robustesse des IA. Selon l’équipe du projet, cette démarche contribue à perfectionner les algorithmes des modèles et à accélérer la commercialisation des outils de trading basés sur l’IA.
La compétition se poursuit et la question demeure : Deepseek conservera-t-il son avance ou Gemini parviendra-t-il à inverser la tendance ? Jay, le fondateur de Nof1, annonce que la prochaine étape inclura des traders humains ainsi que des modèles propriétaires.
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