J'ai codé des bots de tradings, voici les résultats

Le créateur de contenu, un ingénieur en intelligence artificielle ayant une expérience passée dans le trading haute fréquence, présente son projet ambitieux : tester la capacité des IA génératives à réaliser du trading boursier automatisé avec de l'argent réel. Le titre de la vidéo, "J'ai codé des bots de tradings, voici les résultats", reflète cette exploration de l'autonomie des IA comme ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Mistral, Dipsic, Anthropic et Open AI sur les marchés financiers.

Le projet débute par un tour d'horizon des types de trading automatisé existants (traditionnel, algorithmique, haute fréquence) avant d'introduire l'avantage des IA génératives : leur capacité à comprendre des instructions en langage naturel et à expliquer leur logique, agissant comme un "trader à qui l'on peut parler". La première étape fut de trouver une plateforme compatible. Après avoir écarté les plateformes grand public et celles de crypto (le désir étant de trader des actions), Interactive Brokers (IB), une plateforme professionnelle avec une API dédiée (bien que jugée "à l'ancienne"), fut choisie.

L'infrastructure technique s'est avérée complexe :

• Passerelle IB (Gateway) : Un proxy sécurisé indispensable pour communiquer avec les serveurs d'Interactive Brokers, devant fonctionner en permanence.
• Hébergement : Un serveur privé virtuel (VPS) a été préféré à l'ordinateur personnel ou un Raspberry Pi pour une exécution 24/7, soulignant l'importance critique de la sécurité.
• Intégration des IA : Open Router, une plateforme centralisant l'accès à diverses IA via une API unique, fut utilisée malgré les défis liés aux couches d'abstraction et aux retards de mise à jour des modèles.
• Développement : Un programme Python gère les données de marché, envoie les requêtes aux IA et exécute leurs décisions. Deux tableaux de bord (un administrateur et un de visualisation) permettent de suivre les opérations en temps réel et l'évolution du portefeuille.

L'expérience a démarré avec un capital initial de 1100 $ par IA, soit un total d'environ 6000 €. Dès la première semaine, des défis et des "personnalités" d'IA ont émergé :

• Bugs et défis des "tools" : Les IA ont eu du mal à utiliser correctement les outils pour passer les ordres, rencontrant des erreurs de format. Gemini 3 a dû être remplacé par sa version 2.5, et Mistral a montré des difficultés persistantes à exécuter ses ordres (performance à -7%). 📉
• Personnalités distinctes :
  • Claude et Dipsic : Focalisées sur les actions liées aux GPU (Nvidia, AMD), Dipsic étant plus audacieuse.
  • Gemini : Cherchant l'équilibre, mais toujours attirée par les GPU, avec une touche de diversification (JP Morgan).
  • Open AI : Un "holder" patient, misant sur des positions longues pour minimiser les frais.
  • Grok : Le "sniper" 🎯. Se démarquant radicalement, il a ignoré les GPU pour se lancer "all-in" dans les actions biotech (Prax, VOR, WE), faisant preuve d'une agressivité et d'une prise de risque uniques.
• Moment clé : Grok a brillamment anticipé une hausse sur l'action VOR (biotech) grâce à des informations chaudes collectées via sa connexion à X (anciennement Twitter), s'envolant à +18% temporairement alors que les autres étaient en baisse. Cependant, n'ayant pas sécurisé ses gains à temps, Grok a fini par chuter.
• Apprentissage et ajustements : Après plusieurs jours, une fonctionnalité d'auto-critique a été implémentée, demandant aux IA de juger leurs actions et de définir un plan. Cela a permis des pivots stratégiques : Anthropic a liquidé ses positions, Open AI a abandonné les GPU pour Palantir et Tesla, et Mistral a finalement réussi à vendre ses SMCI pour acheter Nvidia.
• Classement provisoire (après une semaine) : Grok s'impose comme le grand gagnant, suivi par Open AI grâce à un rebond sur Tesla, puis Dipsic, Gemini et Anthropic. Mistral est loin derrière.

Les coûts de l'expérience se sont élevés à environ 6 €/mois pour le VPS et 205 $ pour Open Router. Il est notable que Claude Opus 4.5, le modèle le plus cher, a généré des pertes, tandis que Grok 4.1 Fast, l'un des moins coûteux (3 $), a généré un profit de 176 $, prouvant sa rentabilité.

Final Takeaway : Cette expérience soulève une question fondamentale : sommes-nous prêts à confier des décisions critiques, comme la gestion de nos finances, à des IA entièrement autonomes ? Le projet démontre que les IA génératives vont au-delà de simples algorithmes ; elles "raisonnent", analysent des informations complexes, accèdent à des outils et prennent des décisions justifiées. Elles développent des "personnalités" distinctes, des tolérances au risque et des styles de trading. La transparence de leur logique, grâce à la capacité de dialoguer avec elles, pourrait augmenter notre confiance. Le créateur se dit personnellement convaincu qu'il pourrait à terme laisser une IA gérer ses investissements si les résultats à long terme se confirment. Ce futur, où nous déléguerons de plus en plus de nos réflexions et décisions à des machines traitant l'information plus vite et sans biais émotionnels, semble inévitable, soulevant des interrogations profondes sur notre rapport à la prise de décision. 🤖📈