Trouver des pépites avant le reste du marché demande de l’expertise, de l’expérience et une prise de risque. L’arrivée d’outils comme ChatGPT peuvent aider à réduire l’incertitude et donc le risque. Le but est simple : transformer ChatGPT en assistant personnel pour aider à la prise de décision.
Approfondir ses recherches, collecter les bonnes informations, les classer, en extraire des signaux actionnables sont autant de bonnes raisons d’utiliser ChatGPT. Mais son spectre d’action est encore plus large. les LLM (large language models) peuvent traiter le sentiment de marché, les données techniques ou encore la fiabilité du code des smart contracts.
Cartographier le sentiment et les narratives
Les « pépites cachées » ne sont peut-être plus aussi confidentielles que par le passé. Notamment si vous êtes un lecteur assidu de Cryptonaute. Arriver avant les autres est souvent l’un des aspects les plus importants de l’investissement. Le plus profitable surtout. En règle générale, lorsqu’un projet ou jeton est dans la lumière, il est souvent trop tard. Les meilleures entrées ne sont plus qu’un souvenir, le train est parti.
Vous pouvez vous servir de ChatGPT pour vous faire une synthèse du marché (globale ou segmentée par secteurs). Fournissez lui des sites d’actualité, des titres d’articles, des fils X/Reddit et demandez lui d’en dégager des tendances. Il est possible également de lui demander d’y apposer un biais ou un timing (haussier, baissier, temporalité).
📊 According to MEXC Research, 67% of Gen Z traders already use AI tools to boost their crypto game.
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D’après une étude menée par le département de recherche de MEXC, environ 67 % des traders de la Gen Z auraient activé au moins un bot ou une stratégie assistée par IA au cours des 90 derniers jours. Signe d’une adoption accélérée des outils IA côté marché.
De la data, de la data et de la data
Bien qu’ils soient des modèles « linguistiques », les LLM peuvent manipuler des données chiffrées. A condition de poser le bon cadre. Présentez brièvement votre objectif et alimentez ChatGPT avec des données techniques brutes (RSI, MACD, moyennes mobiles).
Les LLM sont désormais capables de chercher directement sur internet. Cela fluidifie encore le processus productif et évite à l’utilisateur de compiler le tout lui-même. Ensuite, vous pouvez lui demander d’identifier tendances, divergences, probables zones d’épuisement. Il n’est pas rare qu’ils identifient des opportunités juteuses.
La lecture onchain est sûrement un des aspects les plus attrayant du trading via ChatGPT. Et pour cause, « lire la chaîne » est très pénible et demande une expertise certaine. Vous pouvez simplement copier des listes de transactions, mouvements entre plusieurs gros portefeuilles par exemple.
L’intelligence artificielle peut y repérer des schémas d’accumulation/distributions, identifier des wallets institutionnels ou carrément d’insiders avant que l’info ne se diffuse au marché et impacte le prix. Les LLM peuvent aussi générer des graphiques directement.
Montez une équipe d’agents IA
Si un LLM peut accomplir un boulot monstre pour vous… imaginez alors une équipe dédiée d’agents IA à votre service. Segmentez, répartissez les tâches entre chaque agent afin d’éviter la dispersion de l’information. L’un peut être assigné à la sécurité de contrat, un autre pour suivre les mouvements de certains wallets par exemple.
Ils sont également de merveilleux outils pour lire, comprendre et analyser les white papers et tokenomics de projets. Ils sont capables de résumer rapidement et de façon simple, des concepts très techniques. En découle l’évaluation du risque du projet et donc de l’opportunité financière qu’il représente (ou non).
Construire une solution IA complète
- Définir un champ d’action : secteur(s) ou segment(s) ciblé(s) (airdrops, DePIN, RWA, préventes, ICO etc.).
- Collecter ce qui s’en dit : faire résumer le sentiment avec ChatGPT, demander des nuances et des chiffres.
- Importer les indicateurs techniques de votre choix (ou demander des suggestions) et en demander un diagnostic.
- Analyser les flux onchain : mouvements entre gros acteurs, listings imminents, activité développeur, wallets d’insiders.
- Créer une équipe d’agents IA avec des rôles spécifiques bien précis (sécurité contrat, tokenomics, data, sentiment) pour un rendu transdisciplinaire.
- Créer un système de scoring standardisable afin d’être réutilisé. Ainsi vos résultats offriront plus de constance grâce à des barèmes stables d’un projet à un autre.
Les LLM sont donc de fabuleux assistants, très complets et peux coûteux. Il faut toutefois garder en tête qu’ils ne fournissent pas de conseils en investissements. Ce sont des outils qui permettent de factoriser en quelques minutes, des milliers de paramètres qui prendraient des années à un cerveau humain. Même s’ils sont de plus en plus proactifs, ils regarderont toujours plus ou moins dans la direction indiquée. A vous donc de bien cadrer les choses.
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