Les traders de jour se tournent vers Grok et ChatGPT pour des profits maximaux
- Les traders de crypto-monnaies à court terme utilisent des outils d'IA comme Grok et ChatGPT pour créer des bots automatisés qui exécutent les trades et gèrent le risque.
- Les traders rapportent générer des milliers de profits quotidiens en suivant les portefeuilles d'élite et en vérifiant les tokens à l'aide d'APIs comme Rugcheck et TweetScout.
- Grok et ChatGPT peuvent générer des scripts de trading complets en Python, intégrant des plateformes comme GMGN et Raydium pour l'exécution des trades en temps réel.
Selon les traders de détail intrajournaliers qui ont construit des bots personnalisés analysant les changements de sentiment et exécutant des trades, les outils d’intelligence artificielle Grok et ChatGPT sont les nouveaux « codes de triche » pour le trading de cryptomonnaies.
Sur la plateforme sociale X, des traders ont partagé des histoires sur la façon dont ils utilisent les grands modèles de langage (LLM) pour générer des scripts automatisant l’achat, la vente et le filtrage de tokens, générant parfois environ 3 500 $ de bénéfices en une seule journée.
Un trader utilisant le pseudonyme « Clevar » a affirmé qu’un bot construit avec Grok 4 a transformé son investissement de 0,1 Solana en 312 SOL en trois jours. Qualifiant le modèle IA d’« imprimante à argent personnelle », Clevar a publié une série d’invites étape par étape qu’il a utilisées pour déployer le bot.
Prompt du framework Python converti en trades en direct
Clevar a dit à ses followers qu’il a commencé par demander à Grok de « générer un framework de base de bot de trading Python » avec support pour la récupération de tokens, la gestion de la configuration et des espaces réservés pour la logique de trading. Le script résultant était modulaire et pouvait accueillir des mises à niveau futures.
Avant que des tokens puissent être échangés, ils étaient vérifiés à l’aide de l’API Rugcheckxyz. Un prompt a demandé à Grok de « vérifier chaque token et continuer uniquement si la note est ‘BONNE’ », les tokens échoués étant consignés ou ignorés. Cela aide le bot à éviter les arnaques et les pièges sur Solana.
Après la vérification, Clevar a configuré le bot pour vendre automatiquement des portions de ses positions à des multiplicateurs de prix de 2x et 3x, tout en gérant l’exposition via des paramètres personnalisables. En utilisant une invite, Grok a été invité à « implémenter un module de stratégie de trading » avec des pourcentages de vente configurables et un plafond sur l’allocation des trades.
Le bot a été connecté à la plateforme de trading GMGN en utilisant soit une connexion par portefeuille, soit par Telegram. Grok a été informé de supporter les « ordres d’achat et de vente en direct via les points de terminaison de l’API GMGN ». Plus de métriques, y compris la liquidité des tokens, le nombre de détenteurs et la direction de la tendance (à la hausse, à la baisse ou plate), ont été ajoutées plus tard.
Automatisation du suivi du portefeuille ChatGPT
Bien que Grok ait été utilisé pour l’architecture modulaire du bot, ChatGPT semblait plus utile pour le suivi des portefeuilles. Un autre trader nommé Bard a partagé comment il a construit un système qui identifie les portefeuilles d’élite, ceux avec au moins 20 trades par semaine.
Le tracker répertoriait également les portefeuilles affichant un taux de réussite de 50 % et un PnL sur 7 jours de 200 % ou plus, filtrés à l'aide du panneau CopyTrade de GMGN.
8/ Note juridique et éthique
— Bard (@0xCryptoBard) juillet 12, 2025
Ce fil est à but éducatif et ne constitue pas un conseil financier.
La crypto est volatile ; ne risquez jamais un capital que vous ne pouvez pas perdre.
Respectez les lois sur le front-running dans votre juridiction. pic.twitter.com/tWtEQMpG0p
Le trader a demandé à ChatGPT de « écrire un code Python qui surveille les transactions de portefeuilles sur Solana, analyse les contrats de tokens, récupère les liens sociaux et stocke le tout dans un tableau. »
Pour protéger un utilisateur contre les arnaques, il a été demandé à ChatGPT d'intégrer deux API de vérification distinctes, Rugcheckxyz et TweetScout_io, dans le bot. Une seule invite a été utilisée pour « ajouter une vérification des pièces via les services Rugcheckxyz et TweetScout_io afin de prévenir les arnaques et les pièges à miel. »
Lorsqu’un portefeuille suivi exécutait un achat, le bot répondait presque immédiatement. La logique privilégiait Raydium pour les trades, ne se rabattant sur Pump.fun que si celui-ci offrait une meilleure liquidité.
Le script final a combiné tous les modules en un seul fichier déployable, résolvant au passage les problèmes d'importation et de dépendances.
Les trades ont été limités à l'aide de micro-portefeuilles, et toute position perdant 30 % par rapport au prix d'entrée a été vendue automatiquement. Des prélèvements de bénéfices quotidiens ont été intégrés pour éviter les pertes lors des congestions sur le réseau Solana. Le trader a également diversifié les sources de portefeuilles pour éviter de dépendre de signaux uniques. « Même les baleines se trompent », a mis en garde l'utilisateur ses abonnés.
Grok fournit également des commentaires financiers et analyse les effets des événements géopolitiques sur X. Dans un cas survenu vendredi, il a répondu à la question « Trump sert-il les intérêts russes en prolongant le délai de mise en œuvre des tarifs douaniers pour la Russie ? » en citant des sources telles que Reuters, le New York Times et l'Institute for the Study of War.
Les esprits les plus brillants du secteur crypto lisent déjà notre newsletter. Vous aussi ? Rejoignez-les.
Avertissement. Les informations fournies ne constituent pas des conseils en matière d'investissement. Cryptopolitan.com ne saurait être tenue responsable des investissements réalisés sur la base des informations fournies sur cette page. Nous recommandons vivement de mener vos propres recherches et/ou de consulter un professionnel qualifié avant de prendre toute décision d'investissement.
Florence Muchai
Florence couvre depuis 6 ans l'actualité crypto, du jeu vidéo, de la technologie et de l'IA. Ses études en informatique à l'Université de sciences et technologies de Meru et sa formation en gestion des catastrophes et en diplomatie internationale à l'MMUST lui ont amplement permis de développer des compétences linguistiques, d'observation et techniques. Florence a travaillé au sein du groupe VAP et en tant qu'éditrice pour plusieurs médias spécialisés dans la crypto.
