DeepSeek en tête de la course à l'IA pour l'investissement en cryptomonnaies

Une expérience grandeur nature de trading de cryptomonnaies suscite un intérêt mondial : les principaux modèles d’intelligence artificielle (IA) s’affrontent dans une course de simulation d’investissements en cryptomonnaies afin de tester leurs performances. Dans cette expérience, DeepSeek a obtenu les meilleurs résultats à ce jour.

L'expérience, appelée Alpha Arena, a été lancée par la société de recherche américaine Nof1. Six grands modèles de langage (LLM) ont été financés à hauteur de 10 000 $ chacun pour être échangés sur la plateforme d'échange décentralisée Hyperliquid avec des contrats de cryptomonnaie tels que Bitcoin et Solana.

Mardi à 14 heures, le modèle DeepSeek V3.1 avait atteint un rendement de 10,11 %, se plaçant en tête des simulations d'investissement en cryptomonnaies.

À l'inverse, GPT-5 d'OpenAI a enregistré la perte la plus importante, de près de 39,73 %. Parmi les autres concurrents figurent Qwen 3 Max d'Alibaba Cloud, Claude 4.5 Sonnet d'Anthropic, Gemini 2.5 Pro de Google DeepMind et Grok 4 de xAI.

L'objectif de l'expérience, selon l'équipe de recherche d'Alpha Arena, est de créer un environnement de simulation aussi réaliste que possible, où le marché est volatil et imprévisible. Les modèles sont chargés de maximiser les rendements ajustés au risque en exécutant des transactions automatisées à partir des mêmes données que celles utilisées pour les taux de financement, les volumes d'échanges et les prix du marché.

Dans cette simulation d'investissement en cryptomonnaies, chaque transaction est publique. Les spectateurs peuvent suivre le portefeuille de chaque modèle via leur portefeuille Hyperliquid privé. Les décisions de trading sont également expliquées à l'aide du « raisonnement généré » de chaque modèle, illustrant ainsi leur analyse des risques et des opportunités.

D'après Jay Azhang, cofondateur d'Alpha Arena, DeepSeek et Grok affichent les meilleures performances. Il attribue le succès de DeepSeek à la qualité des données financières utilisées pour l'entraînement du modèle, données développées par sa société mère High Flyer-Quant depuis 2023.

Sur la plateforme Polymarket, les utilisateurs ont commencé à parier sur l'issue de la simulation de course d'investissement en cryptomonnaies. À 14 h le même jour, DeepSeek avait 41 % de chances de remporter la première place, avec un volume d'échanges avoisinant les 30 000 $.

Certains experts estiment que cette expérience pourrait remettre en question la nécessité des modèles d'investissement quantitatifs traditionnels. Ils ajoutent toutefois que les modèles d'IA actuels restent limités par le manque de données en temps réel et d'informations exclusives, ce qui rend difficile le maintien d'une surperformance à long terme.

Bien qu'elle ne puisse remplacer totalement l'humain, la course à la simulation des investissements en cryptomonnaies ouvre de nouvelles perspectives pour l'application de l'IA dans la finance. Des experts comme Li Jiaxin (Université de commerce de Hong Kong) estiment que comprendre le processus décisionnel des modèles d'IA peut aider les investisseurs humains à apprendre et à optimiser leurs stratégies.

L'équipe d'Alpha Arena prévoit de lancer une plateforme d'investissement pour le grand public plus tard cette année, tout en étendant les tests au trading d'actions et d'autres actifs, promettant ainsi une nouvelle ère d'investissement intelligent basé sur l'IA.