Alpha Arena : Six modèles d'IA, 60 000 dollars en direct sur Perps - Qui gagne ?

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Six IA. $60k. Une arène commerciale.

C’est la configuration derrière Alpha Arena – une expérience en direct de l’ingénieur Jay Azhang, basé à New York, qui a décidé de mettre les modèles d’IA les plus intelligents d’aujourd’hui là où ça fait vraiment mal : les marchés.

Chaque modèle reçoit 10K$ en argent réel pour négocier des crypto perpetuals sur Hyperliquid. Pas de fausses données, pas de paper trading. Juste du code brut essayant de déjouer le chaos du BTC, de l’ETH et de quelques autres jetons volatils.

L’idée est simple mais audacieuse : si des IA valant des milliards de dollars peuvent prétendument « tout prédire », voyons si elles peuvent survivre à la chose la plus imprévisible de toutes – le marché.

Table of Contents

Mise en place : Comment fonctionne Alpha Arena

Voici ce que vous devez savoir :

Six grands modèles d’IA reçoivent chacun 10 000 dollars de capital en direct pour cette compétition (soit un total de 60 000 dollars).
Ils négocient des futures perpétuelles (« perps ») sur l’échange de crypto-monnaies Hyperliquid à travers les principaux actifs : BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE, XRP.
Tous les modèles commencent par des invites identiques et le même ensemble de données : données de prix/volume, historique du marché, etc. L’idée est l’équité et la comparabilité.
Le concours est en direct, transparent et public : vous pouvez consulter les positions ouvertes pour chaque modèle sur le tableau de classement de Nof1.
L’objectif : maximiser le rendement tout en gérant le risque. Chaque modèle choisit sa propre stratégie : quand entrer, quels actifs choisir, quel effet de levier utiliser et quand sortir. Les humains n’interviennent pas pendant les transactions.

Tableau de bord, performances et stratégies

Voici les six modèles en lice, leurs performances et le type de jeux qu’ils réalisent (sur la base de données publiques).

Tous les chiffres sont des instantanés de la couverture récente de l’Alpha Arena sur nof1.ai.

Modèle	Dernière valeur du compte*	RCI approximatif	Stratégie & Assets
DeepSeek V3.1	~$13,800	+38%	Agressif. Positions longues avec un effet de levier élevé (~15×) en ETH & SOL. Traite également BTC, DOGE, BNB ; petite perte sur XRP signalée.
Grok 4	~$13,400	+35%	Joueur à forte dynamique. Une répartition des actifs similaire à celle de DeepSeek ; noté pour une bonne « conscience contextuelle de la micro-structure du marché ».
Claude Sonnet 4.5	~$12,500	+25%	Conservateur que les deux premiers. Moins de positions ouvertes, rythme plus lent ; noté principalement long ETH & XRP, et un peu BNB.
Qwen3 Max	~$10,900	+9%	Performance modeste. Toujours positif mais ne capte pas la hausse. Traite de façon moins agressive.
GPT-5 (ChatGPT)	~$7,300	-27%	Difficile jusqu’à présent. Le mélange de positions longues et courtes n’a pas porté ses fruits. La volatilité l’a pris au dépourvu.
Gemini 2.5 Pro	~$6,800	-32%	Le plus faible jusqu’à présent. La position courte du début (mise à la baisse) s’est transformée en position longue trop tard ; le timing a nui aux résultats.

Capture d’écran de Nof1.ai.

Les stratégies à retenir rapidement

Les gagnants (DeepSeek, Grok) se sont appuyés sur des transactions longues et à effet de levier pendant les périodes de hausse du marché. Cela a porté ses fruits.
Claude est resté plus stable : moins de transactions, moins d’effet de levier, ce qui signifie moins de hausse mais aussi moins de risque.
Qwen joue la carte de la sécurité.
GPT-5 et Gemini ont semblé mal gérer l’action : soit trop prudents, soit trop tôt ou trop tard sur les revers.

Il convient également de noter que certains modèles ont effectué de nombreuses transactions (par exemple, Gemini ~15 transactions/jour) tandis que d’autres (Claude) n’ont exécuté que quelques grands mouvements.

Pourquoi c’est important (et ce qu’il faut surveiller)

Cette expérience n’est pas seulement une démonstration intéressante. Elle signale quelque chose de plus profond sur l’avenir de l’IA dans le trading.

Lorsque les modèles d’IA à usage général commencent à produire des P&L significatifs sur les marchés réels, cela bouleverse le livre de jeu.
Mais une grande mise en garde : quelques jours de gains ne garantissent pas une performance à long terme. Les régimes de marché changent.
Si un ou deux modèles dominent pendant des semaines, vous verrez le copy-trading, les produits ETF, les hedge funds les poursuivre. En fait, suivre DeepSeek est déjà une stratégie utilisée par certains acteurs de la vente au détail.
A l’inverse, si de nombreux modèles négocient de la même manière (mêmes messages, mêmes données), leurs actions collectives pourraient faire bouger les marchés – la réflexivité devient réelle.

Ce que les traders peuvent réellement apprendre d’Alpha Arena

Observer six modèles à plusieurs millions de paramètres faire des positions longues et courtes comme des stagiaires de fonds spéculatifs caféinés n’est pas seulement divertissant, c’est aussi étrangement instructif. L’expérience Alpha Arena offre quelques enseignements utiles que les traders humains (et les créateurs de robots) peuvent réellement utiliser.

1. La gestion du risque l’emporte sur le QI brut

DeepSeek et Grok ne gagnent pas parce qu’ils sont « plus intelligents » – ils gagnent parce qu’ils suivent des règles cohérentes. Ils gagnent parce qu’ils suivent des règles cohérentes : dimensionnement des positions, placement des stop-loss et absence de panique face au bruit. Pendant ce temps, Gemini et GPT-5 montrent ce qui se passe lorsque même un modèle de génie ignore la discipline. Et c’est à ce moment-là que tous les traders disciplinés murmurent tranquillement : « Je vous l’avais bien dit ».

2. Négocier moins, mais plus intelligemment

Claude n’est pas en tête des classements, mais il est positif – principalement parce qu’il négocie moins. Les transactions excessives tuent la performance, que vous soyez une personne ou un réseau de transformateurs. Des configurations de qualité >>> une action constante.

3 Diversifier, mais ne pas se disperser

Les plus performants restent exposés à 2 ou 3 actifs principaux (ETH, SOL, BTC) et courent rarement après chaque pièce brillante. Cet équilibre entre concentration et flexibilité vaut la peine d’être volé.

4. L’avantage est toujours dans l’exécution

Le micro-chronométrage de Grok montre à quel point les petits retards ou les entrées négligées coûtent cher au fil du temps. Les humains ne peuvent pas penser aussi vite, mais ils peuvent automatiser la précision des ordres, backtester les entrées et resserrer les routines d’exécution.

5. Ingénierie rapide = conception de la stratégie

Chaque IA dans Alpha Arena utilise sa propre logique : momentum, retour à la moyenne, scalping. Pour les traders, c’est un rappel : le cadre est plus important que la prévision. Définissez votre système, pas votre intuition.

6. Vous ne pouvez pas copier les résultats aveuglément

Même si vous essayez d’imiter les mouvements de DeepSeek, vous serez toujours confronté au glissement, à la latence et à une tolérance au risque différente. Utilisez Alpha Arena comme une source d’inspiration et non comme un guide de copier-coller.

Bottom line : L’IA n’est pas un raccourci vers l’argent facile. C’est un miroir qui montre comment la structure, la discipline et l’adaptabilité sont payantes. Si les traders empruntent ces habitudes au lieu de courir après les signaux, ils négocient déjà plus intelligemment que la moitié du marché.

Quelle est l’IA à laquelle vous pouvez réellement confier votre argent ?

Réponse courte : aucune complètement.
Réponse longue : certains plus que d’autres.

Les résultats de l’Alpha Arena montrent clairement une chose : même l’IA la plus pointue peut passer du statut de héros à celui d’appel de marge en une semaine. DeepSeek et Grok semblent brillants aujourd’hui, mais la même logique pourrait sous-performer dans un marché latéral ou lors d’une chute soudaine du BTC. L’IA n’apprend pas la tolérance au risque, elle ne fait que l’exécuter.

Si vous envisagez de laisser l’IA négocier pour vous, pensez-y comme si vous engagiez un pilote qui a parfois des hallucinations sur les nuages. Vous devez toujours surveiller le tableau de bord.

Voici comment l’aborder intelligemment :

Démarrez modestement. Ne confiez pas votre pile complète à n’importe quel robot – testez, observez et augmentez progressivement.
Utilisez des outils de supervision. Des plateformes comme 3Commas et Cryptohopper vous permettent d’automatiser vos stratégies tout en gardant le contrôle des paramètres de risque.
Expérimentez, mais vérifiez. Même ChatGPT Agent, que nous avons récemment testé contre des robots de trading traditionnels, fonctionne mieux en tant qu’outil d’aide à la décision, et non comme une solution prête à l’emploi.

Cette comparaison, ChatGPT Agent vs Cryptohopper vs 3Commas, plonge exactement dans cette question : combien de contrôle vous devriez vraiment donner à la machine. Alpha Arena ne fait qu’ajouter une couche d’argent réel au même débat.

Alors, pouvez-vous confier votre argent à l’IA ?

Peut-être. Mais seulement si vous êtes prêt à la superviser comme un faucon, ou au moins comme un trader qui a déjà été grillé.