Confrontation de trading crypto IA : DeepSeek et Qwen3 dominent alors que GPT-5 et Gemini s'effondrent

CryptoPulseElite

2025-11-10 10:46:29

Concours de trading crypto basé sur l’IA vient de se conclure après une bataille brutale de 18 jours, et les résultats sont tombés : DeepSeek et Qwen3 ont écrasé la concurrence avec respectivement 130 % et plus de 100 % de profits, tandis que GPT-5 et Gemini ont perdu 63 % et 56 %, respectivement. Ce face-à-face nof1.ai AlphaZero a testé six modèles d’IA de premier plan sur des perpétuels Hyperliquid — BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, BNB — avec $10K chacun, révélant l’avantage et les pièges du trading par IA en action réelle avec de l’argent réel.

La configuration : Duel technique sans info

Du 18 octobre au 3 novembre 2025, DeepSeek Chat V3.1, Qwen3 Max, Grok 4, Claude Sonnet 4.5, GPT-5 et Gemini 2.5 Pro ont négocié de façon autonome en utilisant des données techniques identiques : prix, moyenne mobile 20 jours, MACD, RSI, intérêt ouvert, taux de financement, séquences de 3 minutes et 4 heures. Pas d’accès internet. Pas d’analyse fondamentale. Juste du TA pur. L’objectif ? Maximiser le ratio de Sharpe sur des rendements ajustés au risque. Ce format « hors ligne » a éliminé l’asymétrie d’information, testant si l’IA pouvait surpasser les humains uniquement sur les graphiques — et elle l’a fait, avec des gagnants dépassant 90 % des traders particuliers.

Les gagnants : DeepSeek (130%) et Qwen3 (100%+) – Discipline plutôt que hype

DeepSeek a mené avec environ 130 % de gains, incarnant la calme d’un fonds quantitatif : trades à faible fréquence, longues positions, ratio profit-perte de 6,71, et exécution rigoureuse avec petits pertes et gros gains. Diversifié sur BTC, ETH, SOL, il évitait la surexposition, avec un taux de réussite de 43,4 % et des stops-loss faibles (moyenne$491 . Qwen3 Max a suivi à plus de 100 %, avec une stratégie agressive utilisant un levier de 5,6x et un taux de réussite de 43,4 %, mais avec des stops-loss élevés )$491(, montrant une tolérance au risque. Les deux ont prospéré grâce à une stratégie de suivi de tendance et à la discipline, utilisant peu de données pour atteindre plus de 80 % de précision — dépassant 95 % des humains.

Rang	Modèle	Profit	Taux de réussite	Clé de la stratégie
1	DeepSeek	+130 %	43,4 %	Faible fréquence, ratio P/L élevé )6,71(
2	Qwen3	+100 %+	43,4 %	Levier agressif, longue position BTC

Les perdants : GPT-5 )-63%(, Gemini )-56%(, Claude )-30%(, Grok )Nul( – Fréquence et cupidité fatales

GPT-5 a chuté de 63 %, tombant à $3 578, en utilisant des shorts à haute fréquence sur tous les actifs, avec plus de $1 000 de frais. Gemini 2.5 Pro a perdu 56 %, tombant à $4 408, favorisant des biais shorts et un faible ratio P/L. Claude Sonnet 4.5 a maintenu une position longue seule pour un gain de 25 %, mais avec un faible P/L )1,2(, limitant le potentiel. Grok 4 a fini à plat, avec un taux de réussite de 20 %, en difficulté avec des biais multi-directionnels. La haute fréquence, les paris à court terme et l’ignorance des petites pertes ont condamné ces modèles, contrastant avec la patience des gagnants — soulignant le besoin d’une pensée disciplinée et alignée sur la tendance pour l’IA.

Rang	Modèle	Perte	Taux de réussite	Failles de la stratégie
6	GPT-5	-63 %	Faible	Shorts à haute fréquence, surcharge de frais
5	Gemini	-56 %	Faible	Biais short, faible P/L
4	Claude	-30 %	Moyen	Long uniquement, faible P/L )1,2(
3	Grok	Nul	20 %	Déséquilibre multi-directionnel

Leçons clés : faible fréquence, haut P/L, revue approfondie gagnante – l’IA dépasse 90 % des humains

Faible fréquence, longues positions : Les gagnants ont effectué 139 trades )Qwen3(, en se concentrant sur les tendances, contre plus de 500 pour les perdants à haute fréquence.
Ratio P/L élevé : Le ratio de DeepSeek de 6,71 en moyenne )stop-loss$491 , les perdants poursuivaient de petits gains avec de grosses pertes.
Revue approfondie et discipline : Les gagnants utilisaient une détection détaillée ; les perdants ignoraient les signaux, amplifiant la cupidité.
L’avantage de l’IA : Avec des données identiques, les meilleurs modèles ont dépassé 90 % des humains — la force de l’IA réside dans le respect des règles, pas dans l’émotion.

Dans le TVL DeFi de plus de 150 milliards de dollars, cela valide l’IA pour le trading, mais la discipline prime sur la vitesse.

Prédiction du trading IA 2025 : 20 % d’adoption, $50B marché

Prédiction de l’IA pour 2025 : 20 % d’adoption dans la DeFi, $50B marché. Bull : modèles quantitatifs comme DeepSeek ; bear : risques de frais testant une part de 10 %.

Pour les traders, comment utiliser l’IA pour le trading crypto via des outils comme DeepSeek garantit un avantage. Les stratégies de trading IA et DeepSeek vs GPT offrent des insights.

Stratégie de trading : longs inspirés par l’IA

Court terme : Long BTC au-dessus de $108K cible $115K, stop à $105K (3 % de risque). Swing : accumuler lors des dips, staking pour 5 % d’APY. Surveiller $110K rupture ; en dessous de $105K, sortir.

En résumé, les gains de 130 % et plus de 100 % de DeepSeek et Qwen3 dans le face-à-face crypto IA illustrent la puissance de la discipline, alimentant la vague d’$50B IA trading en 2025.

BTC1.19%

ETH0.14%

SOL1.32%

XRP9.63%

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