Les gens qui font du trading en utilisant la "stratégie du homard", ont-ils gagné de l'argent ?

AI问答·Les outils d’IA pour le trading font-ils face à des défis juridiques et de sécurité ?

Zhongxin Jingwei, le 18 mars (Zhou Yihang) — « Je prévoyais initialement de gagner un peu d’argent en utilisant ‘Lobster’ pour trader, mais il semble que ce ne sera probablement pas possible. » Un investisseur de Shanghai, Li Yue (pseudonyme), partage son expérience avec « Lobster » dans le trading.

Récemment, après la popularité de OpenClaw (« Lobster »), certains investisseurs ont utilisé cet outil pour le marché boursier, pour faire des revues, sélectionner des actions, en le considérant comme un « assistant de trading ». Est-ce fiable d’utiliser « Lobster » pour trader ?

« Trader avec Lobster, perdre 7000 en trois jours »

Après une perte de 5840 yuan le 17 mars, « Lobster » a consolé Li Yue lors de la dernière revue : « La journée n’a pas été favorable, on recommence demain. »

Du 13 au 17 mars, « Lobster » a recommandé trois actions. « Chacune a perdu, en trois jours de trading, un total de 7000 yuan. » Li Yue montre à Zhongxin Jingwei son processus de trading du 17 mars. À 10h05 ce jour-là, la recommandation de « Lobster » était de couper la perte sur une action d’équipements électriques, qui a perdu 6,33 %. Trois minutes plus tard, « Lobster » lui a conseillé d’acheter une action liée au photovoltaïque, qui a clôturé la journée avec une perte flottante de 3,27 %.

Enregistrement de la revue du 17 mars par « Lobster » (photo fournie par le témoin)

Li Yue indique qu’il demande à « Lobster » de lui rapporter chaque matin avant l’ouverture le plan de trading du jour, de faire un point toutes les 20 minutes sur ses positions, puis de faire un résumé de l’expérience et des leçons à la fin de la journée, pour faire évoluer « Lobster » lui-même.

Cependant, après avoir revu ses opérations ces derniers jours, Li Yue a constaté que la logique de sélection des actions par « Lobster » dépend principalement du classement de la veille. De plus, ce qui le dérange n’est pas seulement la perte sur le portefeuille, mais aussi le fait que « Lobster » a une mémoire limitée, répétant certains propos sans s’en souvenir.

Instructions de Li Yue à « Lobster » (photo fournie par le témoin)

Pour M. Wang de Dalian, Liaoning, « Lobster » ressemble davantage à un « assistant qui travaille à heure fixe ». M. Wang explique qu’il a relié « Lobster » à Python et à une API financière pour automatiser la revue du marché selon sa logique prédéfinie. Pendant la revue, « Lobster » évalue différentes actions, puis génère un rapport qu’il lui envoie.

Enregistrement de la revue par « Lobster » de M. Wang (photo fournie par le témoin)

« J’ai commencé à utiliser ‘Lobster’ en janvier cette année, et l’expérience globale est plutôt bonne. » M. Wang précise qu’il choisit ses actions en combinant l’analyse macroéconomique et le contexte du marché, « Lobster » n’étant qu’un outil d’aide à la décision.

Il a aussi observé la performance des actions recommandées par « Lobster » le lendemain. « Sur 12 actions, seulement 2 ont légèrement augmenté, le reste a baissé. » Selon lui, la rentabilité du trading avec « Lobster » dépend de la stratégie personnelle. Si la stratégie est rentable, « Lobster » peut aider à gagner plus ; si la stratégie est défaillante, « Lobster » ne sert à rien.

« Améliorer l’efficacité, pas le taux de réussite »

Selon Timi, un professionnel du secteur, « Lobster » ne peut que améliorer l’efficacité, pas le taux de réussite.

« La capacité des grands modèles linguistiques est limitée par leur architecture technique. En raison d’un contexte limité, ils ne peuvent traiter qu’un volume d’informations donné, et ne peuvent pas analyser toutes les données comme on pourrait l’imaginer. » Timi explique à Zhongxin Jingwei que la véritable valeur de « Lobster » réside dans l’amélioration de l’efficacité du traitement de l’information, comme la synthèse rapide de données d’entreprises cotées ou la construction de réseaux d’informations plus riches. En réalité, c’est une extension ou un levier des capacités personnelles, et non un outil de trading révolutionnaire.

Il souligne que pour l’investisseur moyen, il faut faire attention à une erreur de perception. Si l’on ne maîtrise pas la logique de base du trading, se contenter de « faire de l’argent avec l’IA » réduit considérablement les chances de succès. « Comme le trading quantitatif, beaucoup de stratégies opèrent en millisecondes, pas en quelques secondes de retard comme avec ‘Lobster’ qui donne des conseils après un délai. » précise-t-il.

Zheng Hongda, analyste en chef chez Western Securities, indique à Zhongxin Jingwei que le succès de « Lobster » est principalement dû à l’amélioration des capacités des grands modèles et à la transition de l’IA Agent, passant du « question-réponse passif » à « l’exécution proactive ».

Il explique que la capacité accrue de l’IA générative dans la recherche d’informations, la compréhension de textes et la génération de code permet aux utilisateurs de construire des processus d’analyse d’investissement simples en langage naturel. Par ailleurs, l’augmentation des frameworks automatisés et des outils open source réduit la barrière de développement, évoluant vers des agents intelligents capables d’appeler des données et d’exécuter des tâches.

Mais il met en garde : chaque nouvelle technologie dans le marché financier connaît une phase d’amplification de ses capacités. « L’IA peut effectivement améliorer l’efficacité du traitement de l’information, mais l’investissement reste un processus hautement incertain. »

Quels risques existent ?

L’amélioration de l’efficacité s’accompagne souvent de risques inconnus dans un vide juridique.

Le 11 mars, le Centre de partage d’informations sur les menaces et vulnérabilités de la cybersécurité du ministère de l’Industrie et des Technologies de l’Information a publié une recommandation intitulée « Six à faire, six à ne pas faire » pour prévenir les risques de sécurité liés à OpenClaw, soulignant que cet outil présente des risques. Il recommande un déploiement sur un réseau indépendant, un renforcement de la gestion des permissions, la mise en place d’un mécanisme de vérification humaine et de coupure d’urgence, ainsi que l’ajout d’une double confirmation pour les opérations critiques.

宋巍巍, gestionnaire de fonds chez China Europe Fund, indique à Zhongxin Jingwei que se fier uniquement à des mots-clés en langage naturel comme barrière de sécurité est extrêmement fragile. Lorsqu’OpenClaw obtient un accès complet au disque, toute faille de sécurité peut entraîner une fuite systématique des données. L’écosystème de plugins tiers de OpenClaw (ClawHub) pourrait également comporter des risques.

« Quand l’IA devient un agent autonome, la responsabilité traditionnelle s’effondre. » souligne宋巍巍. « Si OpenClaw divulgue accidentellement des secrets commerciaux, envoie des e-mails diffamatoires ou participe à une attaque cybernétique, qui en assume la responsabilité ? L’utilisateur qui a donné l’ordre, le développeur du code, le fournisseur du modèle sous-jacent ou l’IA elle-même ? Actuellement, la législation est presque inexistante dans ce domaine, ce qui n’est pas un bug technique mais une redéfinition des règles sociales et juridiques à l’ère de l’intelligence. »

Yin Zhentao, vice-directeur de l’Académie chinoise des sciences sociales, analyse que « Lobster » et autres IA intelligentes entrent dans la vie quotidienne avec une faible barrière d’accès et une forte accessibilité. Mais cette commodité dissimule des risques : pour utiliser ces outils, les utilisateurs doivent souvent ouvrir des comptes, fournir des mots de passe ou des accès système, ce qui pose des risques pour la sécurité des données. Dans le domaine de l’investissement, ces risques se traduisent par une fuite d’informations ou une menace directe sur la sécurité financière.

« Lors de la prise de décisions d’investissement, si l’on dépend de l’IA pour générer des ordres, la responsabilité en cas de gains ou de pertes devient floue. Les développeurs d’algorithmes ne sont généralement pas responsables des résultats d’investissement des utilisateurs, et la législation sur l’autorisation ou la compréhension des décisions est peu claire. En cas de pertes, la responsabilité est difficile à établir. » explique Yin Zhentao.

Zheng Hongda pense que le plus grand risque réglementaire et de conformité est encore à venir. « De nombreux outils d’IA pour le trading impliquent déjà des conseils d’investissement ou de répartition d’actifs, mais les plateformes ne disposent souvent pas des qualifications d’un conseiller en investissement. En cas de pertes, il est difficile d’identifier le responsable. »

« Pour l’investisseur moyen, il faut éviter de sacraliser l’IA. » conseille Zheng Hongda. « La valeur de l’IA dans l’investissement réside surtout dans l’amélioration de l’efficacité de la recherche, comme la synthèse rapide d’informations, la résumé d’annonces ou la construction de cadres d’analyse de base. Elle ne peut remplacer la prise de décision elle-même. La meilleure approche est ‘alerte automatique + décision humaine’. L’IA traite de grandes quantités d’informations, effectue une analyse préliminaire et une évaluation des risques, mais toutes les décisions clés doivent être vérifiées par des sources fiables. »

(Plus d’informations, contactez l’auteur Zhou Yihang : zhouyihang@chinanews.com.cn) (Application Zhongxin Jingwei)

(Les opinions exprimées dans cet article sont à titre informatif uniquement, ne constituent pas des conseils d’investissement. Investir comporte des risques, soyez prudent.)