Chaque quotidien Le journaliste : Chen Chen

Cette image semble être générée par IA.

Lorsque le « homard » de l’IA (OpenClaw, agent IA open source développé par le programmeur autrichien Peter Steinberg) est combiné à la spéculation boursière, un tout nouveau mode de trading assisté par IA a vu le jour.

Les journalistes de « The Daily Economic News » (abrégé : chaque quotidien Le journaliste) ont constaté qu’avec l’autorisation des investisseurs, le « homard » s’est progressivement introduit dans des étapes clés telles que la surveillance des cours, la revue après séance et la sélection de titres, mais que les résultats de trading en conditions réelles affichent une division extrêmement marquée : des personnes interrogées indiquent qu’après une délégation intégrale de 200 000 yuans au « homard », une perte de 80 000 yuans s’est produite ; d’autres disent qu’ils ont réussi à battre le marché de manière continue grâce au trading automatique ; et certains affirment encore « un rendement mensuel de 90 % »……

Pourquoi le trading boursier du « homard » aboutit-il à un résultat aussi contrasté, à la fois « froid et chaud » ? Dans un cadre de conformité et de contraintes de risque multiples, le trading boursier du « homard » peut-il dépasser les limites actuelles ? Peut-il aussi ouvrir aux investisseurs particuliers une nouvelle voie réellement rentable ?

Capture d’écran du site officiel OpenClaw

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Le « homard » réalise un trading boursier en direct pour compte de clients

Certains battent le marché

Mais n’ont même pas récupéré l’argent des tokens

La raison pour laquelle OpenClaw est aussi « puissant », c’est qu’il n’est pas seulement un outil de discussion du type « vous me demandez, je réponds », mais aussi un « exécutant » capable de « prendre le contrôle » de l’ordinateur, d’appeler automatiquement des données et d’accomplir des tâches complexes. Tant que l’utilisateur donne des instructions, il peut ouvrir des logiciels, organiser des documents et même répondre à des e-mails.

Les journalistes de chaque quotidien ont appris lors d’interviews que, à l’heure actuelle, de nombreux utilisateurs utilisent déjà le « homard » pour surveiller les cours, faire la revue après séance et sélectionner des actions, afin qu’il participe en profondeur à toutes les étapes de la recherche, de la prise de décision et de l’exécution des transactions.

Cependant, les résultats en conditions réelles divergent fortement. Il y a à la fois des performances impressionnantes avec 90 % de profit mensuel et de vrais cas de pertes directes de 80 000 yuans.

Un éminent chercheur en économie numérique, Liu Xingliang, directeur de l’institut de recherche DCCI Internet, a partagé un cas réel qui s’est produit autour de lui. Liu Xingliang a dit aux journalistes de chaque quotidien que son ami avait investi environ 200 000 yuans, qu’il avait confié entièrement au « homard » pour faire du trading boursier, et que les transactions finales ont aussi été réalisées par le « homard ». Mais récemment, avec la baisse du marché, le compte a temporairement affiché une perte de 80 000 yuans.

Dans le même temps, certains investisseurs ont aussi découvert, en trading réel, des failles logiques de l’outil IA. Un enregistrement de trading réel partagé sur une plateforme sociale montre que, le deuxième jour après l’utilisation du « homard » pour le trading automatique, le portefeuille affichait une perte de 0,9 % le jour même, mais dépassait tout de même le marché ; le troisième jour, le portefeuille perdait 1,57 %, alors que l’indice CSI 300 ? (Shanghai) chutait de 3,63 % le jour même, tout en dépassant de plus de 2 points ; le quatrième jour, le portefeuille a réalisé un gain de 0,8 %. Même si, en termes de données, il semble battre l’indice, cet utilisateur a aussi indiqué les problèmes révélés en conditions réelles :

D’une part, il a confirmé au « homard » de ne pas poursuivre la hausse, mais il l’a quand même fait en dernier ; d’autre part, il semble que le « homard » opère selon une logique de T+0.

Un autre utilisateur qui l’a utilisé en pratique a également confié aux journalistes de chaque quotidien que, sur le marché A, les transactions se font en T+1 ; l’intérêt d’utiliser OpenClaw pour du trading quantitatif est donc limité. Sur le marché US et à Hong Kong, les transactions peuvent se faire en T+0, ce qui pourrait avoir davantage de sens. Cet utilisateur indique qu’ils sont encore en phase de test avec de petites sommes et de correction de réglages ; même s’ils ont réalisé de petits profits, ils n’ont pas même récupéré le coût d’achat des tokens précédents (tokens, plus petit élément d’information lors du traitement du langage naturel par le modèle d’IA).

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« gagner 90 % le mois » est en réalité un rendement de simulation

Le « homard » ≠ un cerveau d’IA

Il ne fait qu’être un support d’exécution des transactions

Comment le « mois à 90 % » circulant sur les plateformes sociales a-t-il été réalisé ? À ce sujet, Jin Fengchun, associé-gérant de Saifu Investment Fund Management, a reconstitué aux journalistes de chaque quotidien le véritable parcours technique derrière ces rendements élevés : il s’agit en fait d’une compétition de trading simulé d’actions américaines par IA, et les instruments échangés sont des actions américaines.

Jin Fengchun souligne : « Il faut noter que 90 % correspond seulement au taux de rendement le plus élevé atteint au cours d’un mois ; ensuite, en raison des repliements, le taux de rendement final au moment de clôturer est de 36 %. » Durant cette période, l’indice Nasdaq et l’indice S&P 500 ont connu un repli notable ; l’environnement global du marché n’était pas favorable, mais le rendement de cette simulation a largement dépassé les indices.

Source des données : Wind

En parlant des raisons clés permettant d’obtenir une surperformance, Jin Fengchun a répondu sans détour : ce n’est pas parce que le « homard » lui-même serait doté de « sagesse », mais parce que, après que les participants aient défini manuellement le cadre de base, des IA comme Kimi, DeepSeek ou MiniMax ont rédigé des stratégies de trading précises, et ont choisi les bonnes actions ; enfin, le « homard » a exécuté. En outre, atteindre 90 % de rendement à court terme s’explique dans une large mesure par l’utilisation de l’effet de levier dans le trading simulé d’actions US.

« Dans cette performance élevée, le « homard » n’a joué le rôle que de cadre technique et de support d’exécution de l’IA : il ne filtre pas directement les instruments, ne fournit pas directement des signaux de trading et ne réalise pas non plus la validation des backtests. » Jin Fengchun a indiqué aux journalistes de chaque quotidien que le travail central, comme le filtrage des instruments et l’élaboration des stratégies de trading, est réalisé par d’autres IA ; les humains ne font qu’assigner à l’IA une direction et un cadre de base, puis toutes les étapes d’exécution des stratégies sont ensuite réalisées en autonomie dans le « homard ».

Au niveau de l’exécution des transactions, Jin Fengchun explique que cette simulation a utilisé une stratégie issue d’un modèle d’intelligence artificielle domestique, puis un ordre a été passé automatiquement par l’IA. Actuellement, de nombreux courtiers en Chine prennent en charge le système de trading QMT (QMT et PTrade sont les terminaux quantitatifs tiers les plus courants en Chine). Après intégration via API (via‌ l’interface de programmation d’applications‌ permettant la communication et l’échange de données entre différents systèmes logiciels), il est possible de réaliser des ordres de trading automatiques ; en Chine, le trading quantitatif utilise aussi généralement ce modèle.

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Le « homard » grignote-t-il les fonctions des courtiers ?

Tonghuashun et d’autres terminaux « refusent de l’accepter »

CITIC Securities (Gefa) initie en secret une sandbox de sécurité pour la recherche-développement

À mesure que le « homard » se généralise côté C, les investisseurs tentent de l’intégrer complètement aux logiciels de trading des courtiers.

Des personnes du secteur ont analysé aux journalistes de chaque quotidien qu’il est possible d’utiliser OpenClaw comme « cerveau » de la stratégie, chargé de l’analyse des données et de la génération de signaux, tandis que QMT agirait comme « exécuteur », chargé de passer des ordres à grande vitesse et d’exécuter les transactions. D’après ce que les journalistes de chaque quotidien comprennent, pour faire du quantitatif, il faut d’abord contacter le courtier pour activer les droits de trading QMT ou PTrade ; les courtiers fixent généralement un seuil de fonds de 500 000 à 1 000 000 de yuans, et certains exigent peut-être moins.

« À ce stade, le rôle d’OpenClaw consiste en fait à écrire du code, et on utilise encore l’API officielle. » Un utilisateur en trading réel a déclaré aux journalistes de chaque quotidien que, dans l’essence, OpenClaw fait surtout baisser le seuil pour écrire du code Python.

Cependant, face à cette intégration directe d’un outil IA tiers, les institutions de courtage adoptent une prudence extrême. Un responsable IT d’un courtier a déclaré clairement aux journalistes de chaque quotidien que, selon les exigences de régulation actuelles et les pratiques du secteur, l’interface de trading doit généralement être strictement contrôlée dans un système d’autorisations, afin de prévenir l’accès programmatique non autorisé et les risques potentiels de manipulation du marché. Cette personne a indiqué que, pour l’instant, Tonghuashun et les terminaux de trading développés par les courtiers n’ont pas encore fourni d’API au « homard » ; les courtiers se protègent contre les connexions illégales de tiers par des moyens techniques et institutionnels multiples, et surveillent les modules de trading externes similaires.

Le rapport publié le 21 février 2026 par Founder Securities montre que, alors qu’ils ont utilisé OpenClaw pour tester avec succès l’interface API de Tonghuashun

Par ailleurs, des utilisateurs ont rapporté au journaliste que la fonction de trading boursier du « homard » ressemble aux fonctions de conditions telles que « trading en grille » du courtier.

Alors, quelles sont exactement les différences entre les deux ?

À ce sujet, ce responsable IT a indiqué aux journalistes de chaque quotidien que, sur le plan fonctionnel, certains outils d’agents IA représentés par le « homard » disposent de capacités d’assistance dans l’extraction d’informations, l’analyse de sentiment et la génération de stratégies simples, tandis que des fonctions comme les ordres conditionnels et le trading en grille accumulés par l’application du courtier se concentrent davantage, dans un cadre de conformité, sur la stabilité et la contrôlabilité de l’exécution des transactions. La différence essentielle entre les deux est la suivante : le premier privilégie « la décision assistée et la génération de stratégies », en mettant l’accent sur la flexibilité et la personnalisation ; le second privilégie « l’exécution des transactions et le contrôle des risques », en mettant l’accent sur la conformité et la fiabilité. À l’étape actuelle, ces deux capacités sont davantage complémentaires que de simples substituts.

Dans le cadre de la conformité, les courtiers de premier rang ont déjà lancé des explorations en interne de manière sûre et contrôlable.

Un responsable concerné de Guangfa Securities a révélé aux journalistes de chaque quotidien que la société a lancé l’application de l’agent AI OpenClaw et des explorations techniques, et a constitué un groupe de recherche technique ; l’attention se concentre sur des scénarios d’activité tels que le bureau intelligent, l’assistant personnel et les outils d’investissement/consultance et de recherche. Mais Guangfa Securities souligne aussi le principe de « sécurité d’abord, admission conforme », et mène des validations via des procédures de déclaration préalable, des sandbox de sécurité sur réseaux indépendants et un contrôle de privilèges minimum.

En ce qui concerne les limites des capacités des outils IA, Liu Xingliang a une compréhension claire. Il a déclaré aux journalistes de chaque quotidien qu’il a élevé 4 « homards » comme employés numériques : chacun est chargé de collecter des informations, de traiter des demandes de consultation, de rappeler les finances et de faire des tâches de secrétariat ; l’effet a même dépassé les attentes. Mais dans le domaine du trading boursier, il reste prudent : « À l’heure actuelle, je ne suis pas à l’aise de confier au homard des opérations liées aux fonds, comme les virements et les paiements ; je suis seulement disposé à lui confier des tâches d’assistance comme les informations et le suivi des cours, mais les opérations de trading réelles doivent être faites par moi. »

Liu Xingliang pense que le trading boursier du « homard » n’en est encore qu’à un stade peu formé, et qu’il n’est pas encore adapté pour lui confier indépendamment des opérations de trading liées à la bourse.

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Des barrières de haut niveau qui empêchent la majorité des investisseurs particuliers

Des dividendes technologiques difficiles à rendre accessibles au grand public

Même si le « homard » est très en vogue, tout le monde ne peut pas le maîtriser facilement. Dans cette vague d’applications technologiques portée par les grands modèles, les investisseurs ordinaires font face à des seuils techniques invisibles très élevés.

Un responsable IT de courtier a déclaré aux journalistes de chaque quotidien que les outils de type agents IA apparus récemment sur le marché combinent, dans l’essence, la capacité des grands modèles avec les données de marché, les règles de stratégie et l’exécution automatisée, ce qui abaisse le seuil de construction des stratégies simples. Mais il a aussi averti que, globalement, ce type d’outil est encore au stade d’exploration : la stabilité de la stratégie, la fiabilité des sources de données et la capacité de contrôle des risques doivent encore être davantage vérifiées.

Jin Fengchun est pleinement d’accord avec cela. Il a déclaré aux journalistes de chaque quotidien que, pour qu’une personne ordinaire utilise le « homard » pour faire du trading boursier, elle doit maîtriser des connaissances liées à l’IA et des capacités de développement de programmation ; ce seuil de compétences est extrêmement élevé. Par conséquent, il ne recommande pas aux investisseurs ordinaires qui ne comprennent ni l’IA ni la programmation de suivre aveuglément la tendance ; sinon, il existe un risque d’investissement élevé.

Jin Fengchun rappelle aussi aux investisseurs : « Les rendements élevés liés au « homard » ne peuvent pas être garantis comme reproductibles, et on ne peut pas juger l’efficacité de la stratégie uniquement sur la base des gains élevés à court terme. Les investisseurs doivent prêter attention à la performance globale à long terme et aux situations de repli (drawdown). L’investissement doit viser des retours à long terme et solides, pas des attitudes spéculatives provoquées par des gains élevés à court terme. »

Concernant les inquiétudes du marché sur le fait que les outils IA remplaceraient les analystes ou les conseillers en investissement des courtiers, Jin Fengchun a donné une réponse négative. Il a expliqué aux journalistes de chaque quotidien que, dans l’essence, les outils IA ne sont que des outils d’assistance à la recherche en investissement et au trading, et que la demande centrale de l’industrie existe toujours ; en outre, les investisseurs particuliers ordinaires manquent de connaissances professionnelles en investissement, ne peuvent pas utiliser de manière indépendante des outils IA comme le « homard » pour élaborer des stratégies efficaces, et encore moins distinguer les informations réellement pertinentes du bruit inutile du marché.

Jin Fengchun pense : « L’utilisation des outils IA présente un seuil élevé ; la plupart des investisseurs n’ont pas la capacité d’exploitation. Cela signifie que la valeur des conseillers professionnels et des analystes ne peut pas être remplacée ; l’industrie ne fera que remplacer un outil et une manière de mener ses activités. » Il a déclaré que, comme le « homard » est apparu récemment, il n’y en a probablement pas beaucoup d’établissements réguliers qui l’utilisent directement pour du trading en conditions réelles ; mais le phénomène où des institutions utilisent déjà l’IA pour créer des stratégies existait l’an dernier, et leurs équipes prévoient aussi de faire quelques essais en conditions réelles après le concours de simulation sur le marché A.

Face aux investisseurs ordinaires prêts à se lancer, plusieurs professionnels ont donné des conseils. Liu Xingliang recommande : « Pour faire du trading avec le « homard », il faut d’abord le « élever » pendant un moment, puis l’ajuster progressivement en fonction de ses capacités ; ne le faites pas trop vite entrer en jeu pour une participation intégrale aux opérations en conditions réelles. » Il appelle les investisseurs à essayer avec de petites sommes, à bien gérer les risques, et à ne pas investir de grosses sommes ; et réitère que le rôle central du « homard » est d’être un support d’assistance pour la prise de décision d’investissement, et qu’il ne peut pas remplacer l’homme dans la décision finale.

Le responsable IT de courtier mentionné plus haut a aussi souligné aux journalistes de chaque quotidien la limite de prévention finale des risques : « Pour les investisseurs individuels, ces outils peuvent servir d’assistance à l’information et de référence pour la recherche, mais il ne faut pas en dépendre excessivement, et ils ne doivent pas remplacer la reconnaissance fondamentale des risques et le jugement d’investissement. Pendant l’utilisation, en particulier, il faut prêter attention à la véracité des données, à l’efficacité des stratégies et aux risques potentiels de sur-trading, afin d’éviter d’amplifier les fluctuations d’investissement en raison d’une confiance excessive dans les capacités techniques. »

Conçu par | Xiao Yong Du Wei

Journaliste | Chen Chen

Rédaction | Yi Qijiang

Vision | Shu Lingxi

Mise en page | Yi Qijiang

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