Partager cet article
Dans des conditions de marché inédites, les robots de trading IA basés sur des données historiques seront défaillants
La PDG de Bitget, Gracy Chen, déclare que les applications de trading IA sont pour l’instant comme des stagiaires ; bientôt, elles deviendront des employés à temps plein.
11 févr. 2026, 3:26 p.m. Traduit par IA
Faites de nous votre source préférée sur Google
Ce qu'il:
- Des événements de marché inhabituels tels que les liquidations du 10/10 ou même les fortes ventes de la semaine dernière laisseront les modèles de trading agentiels en deçà des attentes.
- Les day traders humains et les investisseurs particuliers sont trop émotionnels pour rivaliser avec l'IA, a déclaré le fondateur d'une startup de trading agentique.
Les bots de trading IA actuels sont basés sur une quantité limitée de données historiques, ce qui signifie que des événements de marché totalement inconnus, comme les liquidations du 10/10 ou même les fortes ventes de la semaine dernière, laisseront les modèles de trading agentiques en deçà des attentes.
Ces modèles d'IA basés sur des données historiques n'ont jamais été confrontés à des liquidations massives en une seule journée et trouveraient cela « très inhabituel », a déclaré Gracy Chen, PDG de Bitget, lors d'un panel sur les bots de trading autonomes à Consensus Hong Kong 2026. En tant que tel, une intervention humaine est nécessaire.
La Suite Ci-Dessous
Ne manquez pas une autre histoire.Abonnez vous à la newsletter Crypto Daybook Americas aujourd. Voir toutes les newsletters
« En tant que plateforme d’échange, nous ne prévoyons pas de développer notre propre LLM [modèle de langage étendu]. Mais les bots de trading représentent un enjeu majeur », a déclaré Chen. « Les bots d’IA actuels sont un peu comme un stagiaire : plus rapides, moins coûteux, mais nécessitent un certain encadrement. »
Cependant, à plus long terme, cela ressemblera davantage à un « employé à part entière », et dans 3 à 5 ans, l’IA pourra remplacer beaucoup d’entre nous, a déclaré Chen.
Ce sont sentiments entendus régulièrement dans le monde du trading algorithmique en ce qui concerne l'IA.
Alors que les technologies de trading complexes basées sur les LLM et l'apprentissage automatique s'améliorent à un rythme rapide, de nombreuses personnes estiment encore qu'une supervision humaine est une partie essentielle du processus – en particulier dans des situations telles que la forte volatilité qui a récemment frappé les marchés cryptographiques.
Aux côtés de Chen dans le panel, Saad Naj, fondateur et PDG de la start-up de trading agentic PiP World, a convenu que la technologie en est à ses débuts, ce qui comporte des risques. Mais il a souligné que 90 % des traders journaliers et des investisseurs particuliers perdent de l'argent.
« En tant qu’êtres humains, nous sommes trop émotionnels. Nous ne pouvons pas rivaliser avec les solutions d’IA », a déclaré Naj.
Plus pour vous
More For You
L'effet d'entraînement du Genius Act : les dirigeants de Sui déclarent que la demande institutionnelle n'a jamais été aussi élevée
Evan Cheng et Stephen Mackintosh ont déclaré que 2025 marquait un tournant pour l’adoption institutionnelle, avec la tokenisation et le commerce agentique émergeant comme la prochaine frontière.
What to know:
- Les dirigeants ont cité les flux des ETF, la croissance du DAT et l'entrée de grandes sociétés de trading dans la crypto.
- La tokenisation et le règlement instantané pourraient estomper la frontière entre les marchés traditionnels et décentralisés.
- La conception à faible latence et les outils modulaires visent à alimenter les cas d'utilisation financiers tokenisés et pilotés par l'IA.
À la une
