Le modèle DeepSeek, développé indépendamment en Chine, a récemment fait parler de lui lors d'une expérience innovante de trading avec l'intelligence artificielle, réalisant un rendement annuelisé surprenant de 10,61 %, dépassant les modèles mondiaux tels que GPT, Claude et Gemini, ainsi que l'indice de référence Nasdaq 100 (QQQ) qui suit les actions technologiques.
Cette expérience "AI-Trader" lancée par l'Université de Hong Kong vise à soumettre les grands modèles de langage (LLM) à un environnement de trading en temps réel sur le marché boursier américain, organisant une compétition entièrement sans intervention humaine, marquant ainsi un jalon dans la potentialité de bénéfices indépendants de l'intelligence artificielle sur les marchés financiers réels.
Scénario de compétition IA : La clé du succès de DeepSeek
Pendant une période d'essai d'environ un mois (jusqu'au 24 octobre), à cinq modèles, notamment DeepSeek, GPT, Claude, Gemini et Qwen, a été attribué un capital initial de 10 000 dollars pour effectuer des opérations sur les actions de l'indice Nasdaq 100.
Les règles de l'expérience étaient extrêmement strictes : toute stratégie prédéfinie ou suggestion humaine est interdite. Chaque modèle ne disposait que d'outils basiques pour consulter les prix des actions, collecter les actualités et exécuter des ordres, prenant toutes ses décisions uniquement sur la base de ses propres algorithmes et capacité d'apprentissage.
Les résultats finaux ont montré que DeepSeek a obtenu un rendement réel de 10,61 %, se classant en tête des autres, et son performance durant cette période était presque cinq fois supérieure à celle du fonds QQQ. Ce résultat démontre clairement la forte adaptabilité et capacité pratique de l'intelligence artificielle chinoise sur le marché boursier américain, connu pour être complexe et volatil.
Impact profond sur la technologie financière
Cette avancée n'a pas seulement validé la valeur pratique des LLM dans les décisions à haute fréquence, mais a également ouvert de nouvelles voies au trading quantitatif et à l'investissement algorithmique. L'équipe de recherche a souligné que la nature ouverte du projet "AI-Trader" aidera les développeurs mondiaux à optimiser davantage les systèmes de trading avec l'intelligence artificielle, favorisant ainsi la démocratisation de la technologie financière.
Les experts soulignent que le leadership de DeepSeek met en évidence la compétitivité mondiale de la Chine dans le domaine de l'intelligence artificielle à code source ouvert. Cependant, à mesure que la technologie de l'intelligence artificielle progresse rapidement, les investisseurs doivent encore faire attention aux risques du marché et aux biais algorithmiques. Pour l'avenir, le projet "AI-Trader" prévoit d'étendre sa portée à plus de marchés et de modèles, afin d'explorer à long terme le rôle de l'intelligence artificielle dans l'écosystème financier mondial.
Lien : https://github.com/HKUDS/AI-Trader