#AI交易应用 La déclaration de CZ aborde le paradoxe central de l'application de l'IA dans le trading — c'est précisément la question que je me pose fréquemment lorsque je suis l'évolution des flux de fonds sur la chaîne.

La logique est claire : si un algorithme d'IA est réellement rentable, pourquoi le packager en service à vendre aux autres ? Si une stratégie est suffisamment efficace, la collecte de fonds pour une équipe de qualité ne pose pas de problème, et le rendement de ses propres transactions dépasse largement les revenus issus des abonnements. Cela signifie que la plupart des produits de trading IA sur le marché vendent essentiellement aux utilisateurs une "solution sous-optimale".

Le problème plus profond réside dans l'effet inverse de l'effet de réseau — lorsque la même stratégie est adoptée par un grand nombre d'utilisateurs, celle-ci devient inefficace. Le marché est un jeu à somme nulle : plus il y a de participants, plus la similarité est forte, et plus le schéma de profit des premiers entrants et de perte des suivants devient évident. Cela explique aussi pourquoi, lors de la surveillance des mouvements des baleines et des flux de gros capitaux, j'observe que les stratégies, une fois largement copiées, perdent rapidement leur efficacité.

Cependant, la dernière déclaration de CZ mérite d'être notée — l'IA en tant qu'outil pour aider les traders à rapidement personnaliser et optimiser leurs stratégies est une approche relativement viable. Mais la crédibilité reste limitée, car dans la course à la vitesse et à la performance en trading à haute fréquence, ce sont ces deux éléments qui comptent le plus, et ils ne peuvent pas être obtenus de manière équitable avec des outils génériques.

L'essentiel reste de suivre les changements réels dans la répartition des fonds sur la chaîne, plutôt que de se laisser berner par des narrations marketing.