CZ s’interroge sur le trading par IA après la performance exceptionnelle de DeepSeek dans Alpha Arena

Saw this a lot in my feed.

DeepSeek out performing the rest in AI trading. How does this work?

I thought trading strategies work best if you have your own unique strategy that is better than others, AND no one else has it. Otherwise, you are just buying and selling at the same… https://t.co/ExXZeAwx8p

— CZ 🔶 BNB (@cz_binance) October 20, 2025

CZ a récemment commenté Alpha Arena, une expérience crypto virale qui attire l’attention dans toute l’industrie. Elle compare six modèles d’IA en trading en direct sur Hyperliquid. Toutes les IA ont commencé avec un capital de 10 000. Deux jours plus tard, DeepSeek Chat V3.1 est en tête avec un gain non réalisé de 19,96 %. Il devance des systèmes sophistiqués comme Grok et GPT-5. DeepSeek est devenu rentable en prenant des positions longues sur Bitcoin (BTC) et Ethereum (ETH). Cet événement a testé la performance des IA en trading en temps réel, avec des participants humains et machines.

Réaction de CZ et débat sur le marché

Changpeng Zhao, alias CZ, fondateur de Binance, a réagi à cette tendance sur X. Il s’est interrogé sur la manière dont les marchés peuvent être surpassés par des stratégies collectives d’IA. CZ a également rappelé que les bonnes stratégies sont censées être spéciales et confidentielles. Il a expliqué que si tout le monde utilise la même IA, les trades pourraient se synchroniser, ce qui réduirait les profits et augmenterait la volatilité. Il a toutefois reconnu un point de vue opposé : si un grand nombre d’utilisateurs appliquent la même stratégie, cela peut influencer les prix et rendre les prédictions autoréalisatrices. Les traders et analystes ont été très partagés sur ses propos.

IA open-source vs systèmes fermés

DeepSeek est open-source, tandis que ses concurrents, comme Grok et GPT-5, sont fermés. Cette ouverture permet des mises à jour et optimisations plus rapides par la communauté. Les modèles peuvent être ajustés en temps réel selon les performances, selon les besoins des développeurs. Cette flexibilité explique en partie pourquoi DeepSeek est en avance. Les observateurs estiment que les systèmes ouverts sont mieux adaptés aux marchés crypto dynamiques. Les systèmes fermés reposent sur une logique pré-entraînée, parfois dépassée par la volatilité en direct. Le test Alpha Arena montre comment les modèles open-source peuvent dominer dans des contextes de trading dynamiques.

Le trading intelligent redéfinit les marchés crypto en 2025. Des applications comme DeepSeek utilisent le deep reinforcement learning et des informations en temps réel pour trader. Elles analysent la liquidité, le sentiment et le flux d’ordres en quelques secondes. Les traders humains ne peuvent suivre ce rythme. Cette automatisation augmente l’efficacité du marché, mais suscite des inquiétudes. Les analystes craignent d’éventuels flash crashes si trop d’IA opèrent simultanément, la synchronisation pouvant provoquer des vagues rapides d’achats ou de ventes. Néanmoins, certains traders institutionnels envisagent des arrangements hybrides : l’IA pour trader, l’humain pour superviser.

Comment fonctionne Alpha Arena

Hyperliquid est un exemple de plateforme décentralisée de contrats à terme perpétuels hébergeant Alpha Arena. La compétition vise à tester la performance des algorithmes dans des conditions transparentes. Les résultats sont vérifiables pour tous les modèles. Le classement est mis à jour quotidiennement et mesure les gains et pertes non réalisés des bots. Il existe des IA open-source et propriétaires. L’attrait collectif de DeepSeek tient à sa performance : ses trades sont suivis par de nombreux traders via des dashboards publics. L’événement a généré un trafic intense et de nouvelles inscriptions sur la plateforme.

Impact sur le comportement du marché

Les trades rapportés de DeepSeek auraient augmenté les volumes de BTC et ETH cette semaine. Les traders spéculent que copier ses signaux pourrait accentuer les mouvements du marché. Les analystes voient là un aperçu de l’avenir du trading automatisé. Des boucles de rétroaction se créent lorsque suffisamment d’IA raisonnent de la même manière : les prix deviennent plus prévisibles mais aussi plus violents. Les régulateurs surveillent ces tendances. Si les vagues induites par l’IA amplifient la volatilité, la supervision pourrait devenir plus stricte.

Perspectives d’intégration IA et crypto

Selon les experts, il s’agit d’une nouvelle phase dans l’intégration IA-finance. L’open-source de DeepSeek peut favoriser davantage d’applications IA décentralisées. Des plateformes comme Hyperliquid pourraient devenir des terrains d’expérimentation pour agents automatisés. À l’avenir, des développeurs pourraient créer des IA prêtes à trader pour le grand public, démocratisant le trading quantitatif tout en augmentant les risques. Les remarques de CZ reflètent un dilemme clé : l’intelligence partagée peut être meilleure à court terme mais échoue en cas de congestion. La prochaine frontière pourrait être des IA semi-privées et adaptatives, évoluant en continu.