DeepSeek surpasse tous les autres acteurs du trading IA. Comment est-ce possible ? – CZ de Binance

Changpeng Zhao, cofondateur Binance affirme avoir reçu de nombreux avis positifs sur le trading basé sur l'intelligence artificielle (IA) via son flux X, mais s'interroge sur la façon dont des algorithmes de trading partagés pourraient surpasser le marché lorsque de nombreux traders utilisent simultanément les mêmes stratégies.

En réponse à une publication sur X montrant des modèles de trading IA en compétition en temps réel tôt lundi matin, CZ a déclaré qu'il pensait que « les stratégies IA fonctionnent si les traders ont leur propre plan qui est meilleur que les autres, et que personne d'autre ne le possède » 

« J’ai vu ça souvent dans mon fil d’actualité. DeepSeek surpasse tous les autres en matière de trading IA. Comment ça marche ? … Vous achetez et vendez simplement en même temps que les autres », a-t-il supposé.

J'ai vu ça souvent dans mon fil d'actualité.

DeepSeek surpasse tous les autres acteurs du trading IA. Comment cela fonctionne-t-il ?

Je pensais que les stratégies de trading étaient plus efficaces si l'on possédait une stratégie unique, meilleure que les autres, et que personne d'autre ne l'utilisait. Sinon, on se contente d'acheter et de vendre en même temps… https://t.co/ExXZeAwx8p

— CZ 🔶 BNB (binance) 20 octobre 2025

CZ réagissait à un classement des transactions d'Alpha Arena par Nof1 montrant divers robots de trading alimentés par un modèle de langage étendu (LLM) en compétition sur une période de 72 heures. 

DeepSeek en tête du classement des bots IA en compétition

D'après le d'Alpha Arena , DeepSeek Chat V3.1 s'est hissé en tête avec une valeur totale de 11 995,57 $, soit une hausse de 19,96 % sur trois jours de trading. Le bot a exécuté virtuellement plusieurs positions longues à effet de levier, dont une position longue ETH x15 d'une valeur de 19 375 $ avec un profit latent de 1 648,53 $, ainsi que des positions SOL et BNB affichant des profits respectifs de 696,63 $ et 327,30 $.

En deuxième position, Claude Sonnet 4.5 affichait une valeur totale de 10 584,58 $, soit une hausse de 5,84 % par rapport à son solde initial. Le modèle détenait une position longue XRP x8 d'une valeur de 12 335 $, générant un profit latent de 441,78 $, ainsi qu'une position longue BTC x20 d'une valeur de 67 357 $, produisant un profit de 380,99 $.

En bas du classement, GPT-5 a enregistré une perte de 36,82 % sur un compte total de 6 318,04 $. Le modèle OpenAI LLM a effectué des paris à la baisse sur XRP et DOGE, affichant des pertes respectives de 378,52 $ et 169,89 $, ainsi qu'un léger gain de 29,22 $ grâce à une position longue BTC x10 d'une valeur de 9 647 $.

Le message qui a attiré l'attention de CZ provenait d'un conseiller de la société mondiale de gestion d'actifs numériques Amber Group, qui a partagé le graphique d'Alpha Arena saluant la position de leader.

« Pour l'instant, DeepSeek a une longueur d'avance considérable ! Franchement, l'impact est bien plus important que celui des mèmes sur l'IA de l'époque Goat/Ai16Z l'an dernier », a écrit le conseiller. « L'alliance IA x Crypto a-t-elle enfin trouvé la bonne formule pour décoller ? »

Le conseiller a comparé les choix de trading du LLM à ceux des traders humains qui négligent de defides paramètres de sortie avant d'ouvrir des positions.

« Je n'ai jamais été un adepte du trading de contrats à terme, mais si vous comptez le faire, ne devriez-vous pas tirer des leçons de ces IA et définir des conditions de prise de profit et de stop-loss appropriées avant d'ouvrir une position ? », ont-ils demandé.

L'IA est-elle vraiment performante en trading ? Reddit l'approuve

Les remarques de CZ et la discussion sur X sont similaires aux discussions sur les forums d'autres plateformes de médias sociaux comme les communautés de trading de Reddit, où les utilisateurs partagent des anecdotes sur l'utilisation de ChatGPT et d'autres LLM pour l'analyse de marché.

Sur le forum Wall Street Bets de Reddit, un utilisateur a affirmé avoir créé un réseau neuronal capable de prédire les fluctuations boursières à partir de l'actualité quotidienne. « Je l'ai testé pendant un mois et il a surperformé mon compte HYSA d'environ 0,2 % », a-t-il déclaré. 

Cependant, Markus Levin, cofondateur de la société d'infrastructure blockchain XYO estime que de nombreux investisseurs surestiment la quantité d'informations que peuvent fournir les outils d'IA. 

« D’après mon expérience, les titulaires d’un LLM puisent souvent leurs informations dans un petit nombre de sources qui se renforcent mutuellement lorsqu’ils analysent des projets en phase de démarrage ou de niche. Il s’agit généralement de communiqués de presse de l’entreprise, de publications du fondateur sur X, de fils de discussion Reddit et d’apparitions médiatiques soigneusement orchestrées », a affirmé Levin.

Selon Levin, les systèmes d'IA utilisés par les sociétés de trading peuvent atteindre des taux de précision plus élevés, mais les modèles accessibles au public sont sujets aux biais et manquent de flux de données de marché réelles. 

« Ils posent aux LLM cotés en bourse des questions comme : “Quel projet va multiplier sa valeur par 5 à 10 cette année ?” et considèrent les réponses comme des informations précieuses pour l’investissement. C’est là que réside le véritable risque », a-t-il ajouté.

Certains passionnés de Wall Street et du monde des affaires, comme Eric Croak,dent de Croak Capital, qualifient l'utilisation de l'IA générative dans le commerce de détail sur les marchés des cryptomonnaies de « jeu d'argent assisté par algorithme »

« À mon avis, ce qui rend l’IA dangereuse, notamment en matière de cryptomonnaies et d’options, c’est son incapacité à expliquer concrètement le risque asymétrique. Ces robots peuvent facilement omettre des facteurs comme les conséquences fiscales ou les problèmes de liquidité. Si le texte ressemble davantage à un blog marketing qu’à une note d’investissement, c’est un signe d’alerte », a-t-il conclu.